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。
【S2#25-3】本集來賓：Amazon Web Services 臺灣暨香港總經理 王定愷 Robert
生成式AI在內容創作和客服上已經展現驚人的力量，在市場研究或市調上的潛力更是無窮。本文介紹生成式AI應用在市場研究上的4種新方式，行銷人員如果善加利用，可以對市場以及客戶有更為深入而精準的了解。
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。
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。
不少公司會利用線上實驗來測試與改進新的構想。然而公司往往只有數據專家有能力這麼做，導致線上實驗僅局限於少數項目。若要提高創新的速度與範圍，勢必要讓產品、行銷、銷售部門的所有員工都有能力進行實驗。本文介紹一整套完整的解方。
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。
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