人工智慧與機器學習

華爾街頂尖研究公司Evercore ISI和創業投資工作室Visionary Future最近合作研究生成式AI對於企業、經濟、勞動力等的影響，本文將分享這項研究所得出的洞見、架構與工具，以幫助企業領導人有效應對這波變革浪潮。

大家都知道數據很重要，但大多數的數據主管或資料主管都無法創造價值、衡量價值、展現價值，甚至為價值訂價。本文釐清數據長可以創造價值的四個領域，並分別描繪各自的價值主張，以及衡量這些價值的具體指標。

ChatGPT之類的生成式AI雖然會生成許多構想，但研究發現，多數人並沒有適當使用這項威力強大的工具，以致生成結果不如人類自己想出的構想。一項研究提出5個步驟，有助於團隊運用生成式AI，發想出更實用、更具創意的構想。

近年來，企業的供應鏈不斷遭受各種因素干擾，但企業採取傳統的規畫方法，降低了供應鏈的敏捷性與韌性。本文提出一套「最佳機器學習」規畫方法，運用歷史與當前的數據，為企業提供更好的決策建議。

疫情趨緩後，新聞常常報導大缺工的狀況，尤其是在旅宿和餐飲等行業。勞動部為了因應這個狀況，甚至推出了「疫後改善缺工擴大就業方案」。最近大環境中人才流失的問題，讓企業及其人力資源管理部門傷透腦筋。身為企業領導人／人資部門主管，應該如何選才、留才、育才，做好人才管理，應對缺工危機？

顧能公司（Gartner）的研究找出了將在2024年形塑工作的9大趨勢。企業領導人要積極思考這些趨勢並採取因應的行動，以增加公司未來在人才與策略目標上的優勢。

即使AI應用愈發廣泛，「人」始終才是AI策略的永恆主題。隨著AI系統提升到新的通用操作標準，判斷力將是組織真正的競爭優勢，尤其是判斷力的3個關鍵層面：使用權、判斷力的運用，與控制。

人工智慧（AI）有潛力改善醫療照護的各個層面，但由於導入AI過程所產生的「轉換擾亂」（switchover disruption），美國醫療部門要將AI付諸實行並不容易。為了因應這個問題，本文指出創新者可以做3件事來建立必要的信任。