人工智慧與機器學習

有了AI，就能讓人從繁瑣工作中解放，讓工作變少、生活更輕鬆？可能沒這麼簡單。iKala共同創辦人暨董事長程世嘉認為，AI正讓有想法、有能力的人更忙，也讓強者與弱者的差距快速拉大。隨著2026年AI代理人加速落地，企業與人才都得及早學會指揮AI，重新調整組織、工作方式與能力配置。 

當搜尋入口從Google連結清單轉向ChatGPT、Copilot與Google AI摘要，品牌被看見的方式也徹底改變。本文解析3項關鍵轉變：AI推薦正在削弱廣告影響力，SEO與網站設計的重要性下滑；行銷的第一個受眾，正從人轉向演算法。

AI已經走進工作現場，但多數人仍停留在「會不會用」的層次，忽略了更重要的問題：如何與AI長期協作。華頓商學院教授提出4條共通原則，主張從日常實驗開始，保留人的監督，替AI設定角色，並及早建立一套不會隨工具快速更迭而失效的協作準則。

81歲科技教父施振榮挺過病危，以「王道思維」駕馭趨勢，分享如何逆向思考AI科技，並訓練AI分身當替身，讓科技成為領導者的超級幕僚。（本集來賓：宏碁集團創辦人暨榮譽董事長 施振榮）

20多年前，Expedia、Booking.com等聚合旅遊平台把搜尋流量變現，成為數位市場的旅遊入口。如今，生成式AI把探索搬到ChatGPT、Google的Gemini等介面，擠壓漏斗頂端流量與交叉銷售空間；線上旅行社必須轉向更個人化體驗、擴大AI生態系合作，並強化對客戶的意向解讀。

生成式AI固然能提升生產力，卻未必減輕工作量，反而加快節奏、擴張職責、延長工時；員工利用AI自發性增加投入，短期看似效率提升，長期卻可能導致認知疲勞與倦怠。若缺乏明確的「AI實務」規範，AI不但無法真正減壓，還可能讓組織在不自覺中走向高強度、難以持續的工作循環。

組織在推動AI計畫時，固然會遭遇技術面的障礙，諸如數據品質不佳、系統整合複雜、基礎設施成本高昂等。但關鍵的難題在於，企業是否具備「變革韌性」來洞察機先、防患未然，組織得以在不斷襲來的顛覆浪潮下，調適、再造，並將全新工作方式規模化，進而創造價值。

企業無法從AI投資中創造投資報酬率，是因為他們仍將AI視為孤島式、零碎的解決方案，而非數據、軟體與流程的基礎，用以支撐完全不同的運作模式。是時候停止浪擲千金在新的解決方案、寄望其中一項能奏效，而應轉而聚焦投資核心價值驅動領域，以建立未來競爭優勢。