若想提升AI的效能，我們直覺認為：那就餵它更多數據。只要這樣就好嗎？為了支持愈來愈龐大的AI模型，不但會超出現有硬體的能力，也會讓AI以不利於永續發展的方式增加碳足跡，更別說如果AI的演算法已經存在錯誤，再多數據都無法改善這個問題。也許AI需要的是來自人類其它面向的協助，用另一種方式來推動AI持續進化。
高速公路收費電子化，還可以導入智慧化的交通管理──這本是美好的願景，但遠通電收接手之初，卻經營不善負評如潮。總經理張永昌如何逆轉這局死棋，走出國際模範的活路？
想像一下，你透過在線客服反應問題，對方不但對答如流，還有會因為你的表達方式，回應「噢」或「啊」之類的語助詞，讓你相信系統的另一端是一位十分耐心且關懷你的客服人員，你心懷感謝甚至有點不好意思；若你之後才發現，對方只是訓練有素的AI，是否會有被欺騙的感覺？AI的服務愈來愈高級固然是好事，但人們都討厭被欺騙。如何在制定AI計畫時對所有利害關係人保持相應的透明性，是我們需要關注的議題。
現在，我們已經不必為了讓機器學習，去處理龐大的數據，而是能夠根據人們自身的經驗、感受及直覺來教導機器。這樣極度人性化的科技發展，為策略創新打開廣大的可能性，比如特斯拉不同於傳統汽車業，不在硬體上推陳出新，而在軟體上不停迭代，車主等同駕駛一台持續進化的汽車，而車主的使用經驗也可成為回饋數據，持續幫助軟體進行最佳化的更新，如此相輔相成。領導人如果能夠看見人類與科技的根本人性連結所帶來的機會，就可以預先採取行動，掌握未來。
我們想當然爾，覺得顧客體驗過程中的「摩擦」愈少愈好，比如購物時不但無須掏錢、刷卡，甚至不用滑開手機，按個指紋就可以離開。但這樣真的好嗎？我們需要思考，在AI等高科技協助之下的「順滑體驗」，是否存在道德問題，比如個人隱私和偏見問題，尤其高達65％的高階主管，根本無法解釋他們的AI模型是怎麼做出決策的。那麼，該怎麼在有無摩擦之間尋找平衡點？
「元宇宙」這個新潮的詞彙，僅僅代表著新奇、遊戲、充滿無限想像的未來嗎？我們對元宇宙的了解是否浮於表面，並且忽略了諸多暗藏其中的反烏托邦的信號？
埃森哲顧問公司在全球擁有70萬名員工，所以十分注重要如何招募人才、留住人才，並且讓人才樂於工作；這是埃森哲成長策略中十分重要的部分。執行長朱莉．斯威特被譽為企業界最有權勢的女性之一，她談到公司的許多創新想法，包括讓每一位新員工在元宇宙到職上任。此外，斯威特也談到，埃森哲在招募時最看重的一項人才技能。
將AI運用在產品和服務中的情況愈發常見，一個潛藏的危機逐漸浮現：AI運算帶有道德風險，會對品牌造成破壞。如果你本身沒有資源，可以從零開始開發一款不存在偏見的AI，那麼，負責監督、提供諮詢，甚至擁有一定程度裁奪權的「AI道德委員會」，將助你保護自己的商譽。
