2021年美國核心創意產業貢獻GDP約1.8兆美元。然而，生成式AI公司未經授權使用這些作品來訓練模型，引發超過40件訴訟。這場爭論牽動AI企業的商業發展，也涉及創作者的權益與生計。研究這些訴訟案，我們可以獲得一些啟示，對於權利人與AI公司皆受用。最重要的還是：創作者的原創內容仍是AI價值的核心。
生成式AI導入企業之後，究竟對中階經理人的職位造成什麼影響？研究發現，生成式AI不會完全取代中階經理人，但會減少他們的數量，也會減少他們大量的管理工作，改成更有價值的工作。那麼，企業要如何達成這種扁平化的組織結構，本文提供兩項重要的思考。
談到推動AI轉型，你會先問「這項技術有什麼用」，還是「這項技術如何幫助我們實現使命」？這其中暗藏成功與否的關鍵。2024年的研究指出，僅有26％的企業成功開發出可用的AI產品，只有4％真正獲得顯著投資報酬。如果不想成為失敗的大多數，企業可用「OPEN架構」與「CARE 架構」，兼顧創新機會與風險管控，真正推動有價值的AI轉型。
隨著生成式AI的出現，商業世界迎來巨變。從董事會、高階主管到一線員工，都面臨這項技術帶來的強大衝擊。我們分別從「AI取代人類」「價值觀」「領導力」「行銷」「競爭優勢」等角度，精選5篇文章，並為您導讀其中的重要觀念。
很多企業最近才開始正視AI，但這只是全面科技變革的一環。AI、先進感測器以及生物科技這三種技術，很快就會融合為「活性智能」（living intelligence），成為能夠感知、學習、適應和進化的系統。如果只專注於AI，而不了解與其他技術的交集，就可能錯過下一波科技革新浪潮。
在當前的網路環境中，後台的AI推薦系統會依賴我們的數位足跡（比如我們的點擊內容、瀏覽頁面、購買等行為）來給予最佳推測，然而這些結果總是沒有真的「摸透使用者的心」。為了打造能更準確預測用戶偏好的演算法，組織可採取一系列有效做法：首先，檢查演算法是否存在人類偏見；其次，改進演算法設計以更好地反映使用者的規範性偏好；此外，應使用多樣化的用戶數據來訓練演算法；最後，確保演算法不僅參考用戶的實際行為，還能直接反映其指定的偏好。
許多業務銷售或行銷人員，仍只是把生成式AI當成一種新鮮的科技工具而已，而忽略它能帶來革新工作型態的能力。若要在銷售環境下運用生成式AI，就必須要有創意和互動，以提升商業敏銳度，以及對顧客的了解，最終提升銷售人員的績效。
流程探勘（process mining）原是在流程效能出問題時用於調查的工具，但現在已經演變發展為一個平台，用於大規模監測和改善營運流程的執行，以提高流程效率，協助實現企業價值。企業領導人如何充分發揮數位探勘的影響力？關鍵在於從取得流程績效的洞見（流程探勘的初衷），發展到採取能持續改善的行動。
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。
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