大部分的知識型工作者都面臨「數位債務」:被高速流入的數位資訊和隨時在線的通訊所淹沒,工作中積壓未處理的資訊在不斷增加。生成式AI可以協助我們改善這個問題,尤其是對於知識型工作者來說,生成式AI特別可以在3個方面發揮助益:減輕認知負荷、提振認知能力、改善學習。
人工智慧很有可能顛覆我們現有的經濟。公司的董事會當然必須審慎加以因應。一個比較好的做法是,董事會透過仔細研究各種可能情境,來預測未來並制定適當的策略。
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。
2021年,美國殖民管線公司(Colonial Pipeline)被勒索軟體攻擊,造成美國東部燃油供應鏈中斷,民眾恐慌搶購汽油。由此可見,網路威脅的破壞,不會止於數位世界。本文提出六項建議,幫助執行長們加強組織安全、應對網路攻擊,順利尋求政府與專家的協助。
沒有身分驗證技術,商家與顧客無從分辨交易對象是誰,數位經濟就無法運轉。身分驗證最重要的目的,是證明你的資訊──姓名、年齡、住址、電話號碼──有效且能連結到你。萬事達卡(Mastercard)執行長麥可.米巴赫(Michael Miebach),在本文探討這些技術的原理、使用情境以及數位身分證的隱憂。
隨著許多產業日益需要數據分析的能力,下一代的數據科學家將成為影響深遠的角色。本文指出下一代的數據科學家必須培養的4項技能,從發現問題、界定問題範圍,到引導問題、轉化解決方案,發揮他們對於企業的影響力。
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。
10月中旬,遠見.天下文化事業群邀請全世界大數據專家、現任英國牛津大學網路研究所教授麥爾荀伯格(Viktor Mayer-Schönberger)來台講授AI時代下企業的因應之道,共300多位學員參與。我記錄我覺得很有意思的重點。
【#106-2】過往的經驗有時會成為前進的阻力?你是否早已在不知不覺中受到傳統思維的影響,而無法突破創新的框架?
卡林.拉哈尼(Karim Lakhani)是哈佛商學院教授,研究專長為職場科技、特別是人工智慧(AI)。他是研究數位轉型對商業世界影響的先驅,並與人合著有《領導者的數位轉型》(Competing in the Age of AI)。他表示,顧客會期待企業提供經過AI提升的體驗,因此企業領導人必須為所有員工(而不只是技術相關的員工)提供與AI相關的各種實驗、沙盒(sandbox)、內部培訓營及使用案例。對於現代企業組織而言,變革與變革管理已經是必備、而非選配的技能。
生成式AI席捲世界,許多企業開始投入大量心力與資金創造或導入相關的產品。但我們也許可以停下腳步,想想幾個重要問題:AI熱潮背後的心態與價值觀是什麼?科技產業根植於什麼更廣大且必須注意的環境?以及為什麼面對AI的風險我們缺乏相關的防護措施?
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