說到推行AI運用，許多公司的執行規模都太小，試探性質太強。據調查，在90％已經進行一些AI投資的公司中，三年來取得商業效益的不到40％，因為小規模運用的成效有限。那麼，那些大力投入AI運用並取得成功的公司，做對了什麼？
近年來，所謂的「尖牙股」（FAANG）公司在數據領域獨霸一方，這樣大規模的運用並非其他公司的能力所及。然而，人工智慧在商業世界的重要性已經愈發重要，而訓練人工智慧的重要一環，便是尖端的數據能力，非技術公司應該如何使用收集來的數據，來獲得競爭優勢？
根據研究，只有24％的高階主管認為他們自己是數據驅動的公司，這個結果揭示了，眾多希望透過數據與分析的潛力進行獲利的公司，並沒有達成他們的目標。究竟是什麼讓領先的公司有別於落後的公司？本文提供一張能夠在七大層面累算積分的測驗表，領導人應召集一個來自各相關部門的多元化小組來進行評分，在從測驗表獲得見解的同時，也有助於員工之間取得共識。
今日的銷售人員績效表現每況愈下，根據調查，能夠達成個人年度目標的比率已經降低到57％。部分關鍵在於買方採購人員正以更靈活的方式掌握資訊，導致銷售人員很難搶得先機。AI工具可以扮演絕佳的輔助角色，問題是：該怎麼運用？
當最新推出的iPhone 14即將內建衛星緊急通訊服務，你還覺得太空科技的運用，只是馬斯克或貝佐斯這些富豪一擲千金的科幻美夢嗎？隨著發送衛星的成本愈發降低，諸多不同產業的公司開始將目光放眼太空，領導人必須盡快掌握這波「天外商機」。
若想提升AI的效能，我們直覺認為：那就餵它更多數據。只要這樣就好嗎？為了支持愈來愈龐大的AI模型，不但會超出現有硬體的能力，也會讓AI以不利於永續發展的方式增加碳足跡，更別說如果AI的演算法已經存在錯誤，再多數據都無法改善這個問題。也許AI需要的是來自人類其它面向的協助，用另一種方式來推動AI持續進化。
大多公司都在努力發揮數據帶來的巨大潛力，但始終找不到真正有效的數據策略。在這方面獲得成功的公司，是以包裝商業產品的思維來設計數據工具，如此就可以將開發時間減少將近90％！本文將揭露具體的做法。
數位成熟度是由多個特性所組成，包括組織結構、流程、科技架構與科技部署等。你的公司進展到哪一個階段？
