若要為你的公司選擇恰當的人工智慧AI專案，必須正確了解人工智慧的能力，而非對它抱持過多的期待。Salesforce的人工智慧專案主管馬可．卡薩萊納（Marco Casalaina）接受本刊的專訪，談論他所支持的人工智慧專案「愛因斯坦」。他分析到，一個優秀的人工智慧專案，關鍵在於其間組合的「成分」，以及要首先回答一個問題：「你想解決什麼問題？」。另外一個極為重要的問題是：「人類可以做到這件事嗎？」因為某個任務如果人類做不到，人工智慧也無能為力。
關於使用人工智慧，問題不再是應否使用人工智慧，而是運用在哪裡，可以帶來最大的競爭優勢。有三個領域的人工智慧，從「擁有也不錯、沒有也無妨」的技術，轉變為「必須擁有」的技術，即：改善預測、提高效率、優化產品即時定價或存貨控制。比起那些仍保守地猶豫是否要運用人工智慧達成這些目的的競爭對手，這類公司會走得更快且更遠。
數位轉型不僅是讓你變得比同業「更好」，而是可能將你變得「與眾不同」，進入超過你能掌握並預測的階段。如果走到這一步，你或許會對於後續發展感到十分不確定，這時你就需要「浮現式」的數位轉型方法。這是什麼樣的概念？讓經典跑車公司布加迪、全球零售咖啡龍頭星巴克，和全球瘋搶其疫苗的莫德納，展現實戰作為。
雅齊．阿札爾（Azeem Azhar）主持《哈佛商業評論》Podcast頻道〈加速觀點〉，曾訪問過數位政務委員唐鳳。阿札爾在上一集節目中，與聽眾探討2021年改變世界的科學、技術和文化趨勢；在這集節目裡，阿札爾將展望2022年，討論宛如科幻電影成真的科技發展。如想收聽原文節目內容，可至文章最後點擊收聽連結。
由AI推動的精細決定，稱做「微決策」。鑒於AI愈發融入公司的營運決策系統，身為人類的經理人，比起傳統的「做決策」，現在更需要做出「關於決策的決策」，也就是人類該如何與AI搭配，進行各種工作層面的決策。本文介紹四種架構，將幫助你確定，人類該何時介入，以及如何介入。
軟體運用正在逐步吞食世界，但全球懂得如何寫程式的人，只占0.25％。程式開發人才等同稀有資源，只有資源雄厚的大型企業，才有能力招聘。對一般中小企業來說，大多只能負擔「會修電腦」的資訊管理部門。然而轉機出現了，「無程式碼」平台，可以讓不會寫程式的一般使用者，以簡單的操作介面，享受原本需要複雜的程式才能處理的運算工作。
每個領域的領導人都知道，AI技術具有巨大的獲利潛能，但將AI工具導入企業，除了採購成本，還有員工訓練與人才招募等方面，看上去又貴又複雜，對非科技業來說，進入門檻會不會太高？本文告訴你：不會！
一項橫跨14個產業，針對超過八百個人工智慧系統進行的調查，把這些系統歸納出四大類型：涉及有限道德決策的重複性任務、內含重要道德成份的重複性任務、涉及有限道德決策的創意任務、既需要創意也需要道德決策的任務。人類員工必須以不同的態度，與人工智慧配合。領導人要活用各種人才，讓手邊可運用的人工智慧工具充分發揮成效。
