人工智慧與機器學習

推薦閱讀
每週吃掉一個工作天!揭開「AI監工」隱形成本,組織設計三解方
AI雖然能替員工自動化大量工作,卻也帶來一項常被忽略的「顧機器」隱形成本:員工每週平均必須花費6.4小時為AI補充脈絡、查核產出及修正錯誤。這並非個人生產力問題,而是需要由領導人從組織設計著手,盤點AI監督所需人力、建構脈絡基礎設施,並且重新設計績效指標,才能讓AI帶來實質的組織績效。
收藏 Icon
收藏
分享 Icon
分享
2026/09/01
當工作再也離不開AI,如何培養「比技術更值錢」的關鍵能力?
當AI跨越基礎認知門檻,重複性工作價值正快速貶值。面對無法預測的未來,關鍵不再是預測職業,而是打穩知識基本功並深耕批判思考、溝通協作等軟實力,才能在變局中建立不可取代的人性格局與核心優勢。
收藏 Icon
收藏
分享 Icon
分享
2026/08/30
瀏覽所有主題
最新文章
熱門文章
AI「生成」你的焦慮?
生成式AI的崛起對於企業來說,是巨大的機會,卻也伴隨著巨大的風險。本文指出企業運用生成式AI時面對的4種道德風險,包含錯覺的問題、審慎思考的問題、狡猾銷售人員的問題,以及共同責任的問題,並提出應對方式。
收藏 Icon
收藏
分享 Icon
分享
七步AI策略,做出最佳即時訂價
在競爭激烈且步調快速的環境中,數位或實體零售商如果能利用AI即時大規模調整商品價格,營收與利潤將能獲得大幅成長。問題是,該怎麼即時調整訂價?
收藏 Icon
收藏
分享 Icon
分享
身為「礦坑中的金絲雀」,金融業如何看待AI的未來
AI會為各行各業和工作帶來什麼影響?金融業很早就開始運用數據與演算法,而且在運用新技術方面,一直是「礦坑中的金絲雀」(the canary in the coal mine),即領先指標。金融業的經驗表明,AI將迅速改變某些產業,尤其會使大者恆大的情況更嚴重,也可能讓整體環境更不健康。
收藏 Icon
收藏
分享 Icon
分享
2023/11/14
生成式AI的未來無法預測,該如何做好準備?
不少人認為生成式AI未來會取代許多真人員工。但這是一種誤判,因為生成式AI的未來其實還無法預測。那麼該如何為這個無法預測的未來做好準備?作者建議3個方法,並提供一個架構,協助領導人評估可能情境,並擬定行動方案。
收藏 Icon
收藏
分享 Icon
分享
2023/11/14
生成式AI的時代,顧客關係仍然至上
愈來愈多公司開始運用生成式AI,但若只將新技術用於追求短期利潤,而非改善顧客體驗,就大錯特錯了。各項研究都指出,公司將AI用於為顧客創造更個人化的解決方案,或是協助員工為顧客提供更好的服務,會創造最多價值。
收藏 Icon
收藏
分享 Icon
分享
2023/11/09
生成式AI超耗電?8 個步驟讓它更環保
大家都知道生成式AI的能耐,但這些模型背後的環境成本呢?無論是訓練模型、部署模型進行推論,或是製造所需的相關硬體,都會留下龐大的碳足跡,因此,在生成式AI更普及前,應設法找到更環保的做法。本文建議公司採取8項步驟,既可以廣泛運用這項技術,又降低對環境的衝擊。
收藏 Icon
收藏
分享 Icon
分享
2023/11/06
讓公司文化準備好迎接AI的3個步驟
雖然人工智慧有望改變工作的方式,為組織帶來競爭優勢,但如果缺乏適當的企業文化,就不可能實現這些優勢。身為領導人,現今可以採取3個步驟,讓公司文化為AI驅動的未來做好準備:選擇好奇而非恐懼、接受失敗、成為無所不學的人。
收藏 Icon
收藏
分享 Icon
分享
2023/11/06
新科技眼花撩亂,銷售人員招架不住怎麼辦?
為了因應不斷變化的顧客需求,銷售領導人往往要求銷售人員使用許多科技,令銷售人員無法招架。領導人應該讓他們做得更少,但做得更好。為了達成這個目標,應該將AI科技視為隊友,並搭配人類獨有的能力:心智化。
收藏 Icon
收藏
分享 Icon
分享
2023/11/02