許多行銷人員都在努力推銷自家的AI產品，但往往沒有思考一個問題：萬一AI失靈，該如何是好？本文認為，行銷人員要先了解消費者對AI採取的5種態度，才能預先為AI失靈做好準備，減少它對品牌的傷害。
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。
從基層到高層，企業裡愈來愈多人期待生成式AI成為提升效率與創新的利器。但當「人+AI」成為新顯學，我們是否真正理解該如何與AI共事？本期「哈佛新思維」聚焦人機協作，精選5篇文章，從工作實踐到組織策略，帶您掌握關鍵觀念，打造AI時代的人才與競爭力。
AI快速演進，接手許多過去難以自動化的工作任務。這不僅擴大了合格勞動力的定義，也迫使企業必須重構人才策略。AI不再只是工具，而是逐步成為「數位隊友」，與人類協作完成業務。本文提出七項關鍵行動，協助人資與採購主管建構以人機協作為核心的勞動力體系，掌握效率、規模與彈性，同時應對AI導入帶來的倫理、法遵與治理挑戰。
面對少子化、高齡化與產業快速變動，「缺工」已成為台灣企業無法迴避的長期挑戰。即使加薪、擴大招募，仍可能難以補足人力缺口。企業該如何在變局中穩住人才、強化競爭力？本期「哈佛新思維」聚焦人才策略與雇主品牌，精選5篇文章，為您導讀其中的重要觀念。
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。
行銷人員在運用生成式AI時，須了解4C良機：客製化（Customization）、創造力（Creativity）、連結性（Connectivity），和認知成本（Cost of Cognition）；與4C風險：編造虛構（Confabulation）、消費者反感（Consumer Reactance）、版權（Copyright），和網路安全（Cybersecurity）。並以「DARE架構」來協助行銷人判斷如何活用這項技術——分解（Decompose）、分析（ Analyze）、實現（Realize）、評估（Evaluate）。
為了有效整合生成式AI，本文提出一項新的典範：人機對話設計（Designing for Dialogue），也就是讓技術與人類共同分擔各種責任，並動態調整比重，達到效率更高的人機協作關係。本文提出五步驟做法，協助領導者更好地將生成式AI整合進工作流程中。
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。
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