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收編「影子AI經濟」:歐洲最大銀行釋放員工巧思,成就全面轉型
企業生成式AI計畫尚在試行,員工卻早已將ChatGPT與Claude等帶進工作流程;這種「影子AI經濟」固然伴隨風險,卻也凸顯組織未被滿足的需求與生產力潛力。身為歐洲最大銀行之一,BBVA的經驗揭示:與其封鎖AI,不如迅速建立安全環境、讓使用變成一種特權,並賦權進階用戶,將員工巧思轉化為公司資產。
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2026/06/03
AI導入沒成效?採行兩大實戰方法,解鎖AI無窮潛力
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。
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2025/09/11
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機器人的成功關鍵在於「人」
曾經人們擔心,AI的發展會反過來淘汰人類,但是事實證明,那些善於利用人機協作的公司已經取得成功。搭載AI軟體的機器人能夠推進公司的業務,但這一切都建立在人類給予的管理和創新。領導人該如和運用以人為本的AI,打造無縫銜接的人機整合體驗?
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2022/03/24
Salesforce如何打造成功的AI專案?
若要為你的公司選擇恰當的人工智慧AI專案,必須正確了解人工智慧的能力,而非對它抱持過多的期待。Salesforce的人工智慧專案主管馬可.卡薩萊納(Marco Casalaina)接受本刊的專訪,談論他所支持的人工智慧專案「愛因斯坦」。他分析到,一個優秀的人工智慧專案,關鍵在於其間組合的「成分」,以及要首先回答一個問題:「你想解決什麼問題?」。另外一個極為重要的問題是:「人類可以做到這件事嗎?」因為某個任務如果人類做不到,人工智慧也無能為力。
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2022/03/09
管理AI系統,你需要做出「關於決策的決策」
由AI推動的精細決定,稱做「微決策」。鑒於AI愈發融入公司的營運決策系統,身為人類的經理人,比起傳統的「做決策」,現在更需要做出「關於決策的決策」,也就是人類該如何與AI搭配,進行各種工作層面的決策。本文介紹四種架構,將幫助你確定,人類該何時介入,以及如何介入。
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2022/01/14
把工作拆解成自動化任務
思考三項分類,企業就能更了解自己打算自動化的工作。
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2019/04/04
大數據幫大忙,無需擴廠就能擴產
台達電子積極轉向「自動化智能製造」,目前的示範生產線已達90%無人化,但「還是要有人當機器的老師」,在規畫設備和製程、協助機器學習等方面的人力,反而會增加。
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2018/09/28