人工智慧與機器學習

許多公司相信運用生成式AI可以帶來長久的競爭優勢，但實際情況可能是競爭對手也同樣享有它帶來的好處，從而消除你的競爭優勢。不過，作者仍然認為還有一線希望：善用別人無法複製的獨特能力與資產。

行銷人員在運用生成式AI時，須了解4C良機：客製化（Customization）、創造力（Creativity）、連結性（Connectivity），和認知成本（Cost of Cognition）；與4C風險：編造虛構（Confabulation）、消費者反感（Consumer Reactance）、版權（Copyright），和網路安全（Cybersecurity）。並以「DARE架構」來協助行銷人判斷如何活用這項技術——分解（Decompose）、分析（ Analyze）、實現（Realize）、評估（Evaluate）。

隨著AI帶來革命性的力量，具有AI領導地位的國家，將影響全球AI應用的優先順序、各社會和經濟領域的受益程度、演算法訓練數據的選擇……本文列出了25個爭奪AI全球領導地位的國家，並探討決定這些國家能否領先的關鍵因素。

傳統的情境規畫方法仍有不足之處，但生成式AI可以協助改善。對於在深具挑戰性的環境中運作、相對欠缺資源的中小企業來說，這種方法特別有利。本文以一家模擬的公司為案例，說明如何以生成式AI輔助情境規畫，協助企業領導人做出決策。

根據研究，各產業的工作時數平均有44％可能受到生成式AI衝擊，此外，超過一半的工作任務可以投入生成式AI，好讓工作者發揮創意、產生新穎的解決方案。企業主管與領導人，應檢視和重新設計工作流程，並重新撰寫工作說明，以釋放產生式AI的新潛力。

AI 正在徹底改變專案管理的型態，也影響專案經理的工作方式。要發揮AI在專案管理中的潛力，本文提出四個關鍵要素：高品質的數據、人機協作、重塑技能、優先看待人類經驗。但別忘記，成功的關鍵依舊在於人類。

AI已經在營運作業的改善流程上有所作用，執行速度比單靠人類更快，成本也更低，令傳統的精實六標準差顯得過時，我們需要將兩者結合的妥善做法。本文檢視AI在「DMAIC」的各個階段能帶來哪些協助，並討論未來要面臨的挑戰。

總觀商業史，新創公司從老牌企業手上搶走市占率的情況並不多見。但現在，有3股力量可能會改變金融業及其他行業。一是AI的爆炸性增長，二是技術人才從大型金融公司投身大型科技公司，三是大科技公司進軍大金融等產業的興趣增加。金融業者應該採取3個步驟：一，接受文化轉型是數位轉型的關鍵；二，不要滿足於AI的表面應用；三、主動應對顛覆性的威脅。