數位破壞者擅長運用兩大因素創造長期價值：顧客終身價值（CLV）／顧客取得成本（CAC），以及端對端的顧客體驗。而擁有龐大顧客群的老牌企業，其實更有條件善用這些因素建立自己的「數位成長引擎」。本文提出六項關鍵行動，幫助企業運用數據、人工智慧與數位工程，提高現有顧客的CLV，或降低CAC，或兩者並行。
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。
想要在數據時代中脫穎而出嗎？生成式AI的崛起，推動企業重新審視數據的潛力，也激發了他們更多的投資熱情。一份針對《財富》1000強和全球商業領袖的調查顯示，企業正朝六個主要的方向發展。身為企業領導人，關鍵問題是：我們的數據是否準確？當數據與AI的潛力被正確釋放，它們就不僅是技術工具，更是推動成長與競爭力的引擎。
企業為了達成永續，往往試圖兼顧所有面向，結果就是備多力分，無法得到真正重要的成果。作者提出一套「四視角架構」，透過4個問題，協助領導人找出最核心的永續議題，進而制定真正有效的永續策略。
企業在數據與分析能力上的投資，究竟應該著重在哪一點，才能帶來真正的盈利與增長？最新研究發現，關鍵不僅在於投入的方向，而在於這些分析能力與業務目標的對齊程度。這表明，數據投資的重點不僅僅是擁有最新技術或引進優秀人才，而是如何讓這些資源與公司整體目標無縫契合。
資訊科技的進步已經大幅改善供應鏈的管理，但企業領導人仍無法獨立得出見解。生成式AI可以讓領導人不必仰賴專家協助，就能達成這些目標。本文以微軟為例，具體說明生成式AI能帶來的效益。
如今，我們生活在被數據牽著走的時代，但數據的影響並非全然普及。在工作場域中，直覺、偶然性，甚至偏見，仍然比數據更常主導我們的決策，這讓人不禁反思：為何職場比其他領域更難真正落實數據驅動？如何讓數據在職場發揮真正的影響力，是一個亟待解決的挑戰。
企業要如何從科技後段班，一個華麗轉身，就把最新AI科技玩得爐火純青？對於受到高度監管、攸關人命的醫療產業來說，這個轉身尤其困難。本文以一家醫療保險公司為例，說明它如何透過7大原則，找出自己的轉型之道。
【S2#EP3-3】本集來賓：台中榮總院長 陳適安
哲學，這個看似跟工程師最無關的學科，如今可能會變成必修課。在AI時代，建立清晰的心智模型，並理解問題的「為什麼」，已成為關鍵技能。未來的優秀工程師需要具備這樣的能力：將問題拆解、運用第一原則思考，並能有效與AI互動；這些技能對許多職業也同樣重要。
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