在生成式AI、機械電子學與仿真技術推動下，通用人形機器人正快速發展，並將重新定義勞動力結構。它們不只能與人類協作，還能執行多樣任務、提升效率、降低成本。本文提出五大關鍵問題，協助企業評估是否該投入這場「人形機器人革命」。
身為領導人，我們總被期待做出有數據支持的決策，但統計數字真的能反映事實嗎？其實，百分比、成長率、滿意度等指標，常因「分母」設計不當而產生誤導。你是否曾因看到「暴跌1,000點」或「下滑3倍」的數據而焦慮不已？又是否曾因此忽略了真正該問的問題？本文教你看穿統計語言背後的陷阱，關鍵就在一句話：「分母是什麼？」
企業導入生成式AI，若只仰賴通用模型與外部內容，難以獲得實質報酬。「檢索增強生成」（RAG）是目前最有效整合自家專有知識與大型語言模型的做法，前提是非結構化數據具備足夠品質。本文說明企業該如何準備、清理、評估與維護這類內容，讓AI真正解決業務疑問、發揮價值。
【第五屆數位轉型鼎革獎—醫療創新轉型獎－醫學中心組首獎暨AI應用特別獎】心血管疾病長年高居台灣十大死因的第二位，但傳統的心電圖診斷往往不夠精確。三軍總醫院成功自建一座AI判讀平台，成為全球第一個能降低心血管疾病死亡率的醫療AI工具。
【第五屆數位轉型鼎革獎—韌性供應鏈轉型獎－大型機構組首獎暨ESG特別獎】醫院的行政、診療系統大多已經數位化，但醫材的採購、帳目等流程卻仍仰賴人工與紙本，數據分散。亞東醫院將之系統化，不但加強管理效率，也提升醫療安全，更帶來永續價值。
【第五屆數位轉型鼎革獎—智慧管理轉型獎－大型機構組首獎暨AI應用特別獎】中國信託銀行打造亞洲第一個法規報表虛實整合系統，讓RPA與AI和員工協作，大幅縮短過往繁瑣、容易出錯的法規報表申報流程，每年節省高達2,640小時的人工。
為何AI導入後，仍無法提升團隊效率？本文以一家《財星》500大企業為例，揭示通用型AI難以貼合實務流程的原因，並提出解方：「工作圖譜」與「逆向機械式在地化」（RML），協助AI學習實際脈絡、提升契合度。這種量身打造的方式，讓AI真正發揮助力，提升準確性與產出效率，並帶來更高的投資報酬。
新創公司草創初期就拿到大筆資金，一般都認為是好事。但根據研究，大筆創業基金可能扼殺公司的創新能力，甚至影響公司的存活時間。本文建議在考慮是否接受投資人資金時，應自問幾個關鍵問題。
關於生成式AI的衝擊，探討的問題已經從「我會被AI取代嗎？」深入到「企業無償用我產生的數據來訓練AI，還試圖替代我？」提升AI效能所必須的高品質數據，來自許多工作者的知識、經驗與輸入，而這些個人數據的價值需要被肯定與保護。本文提出「數據合作社」的概念，探討如何在AI時代中尋求勞資關係的解方。
泡泡瑪特旗下的Labubu引發全球蒐藏熱潮。公仔商機行之有年，但至今為止鮮有如此現象級的熱度，甚至連創辦人王寧都因此列位河南首富。在數位時代，消費者的注意力日益碎片化，泡泡瑪特何以吸引Z世代與千禧世代的大量關注，並將這些關注成功變現？泡泡瑪特的品牌策略，值得所有消費性公司的領導人探究。
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。
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