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八問八答,釐清如何負責地運用AI

  • 人工智慧與機器學習
  • 精選專題
  • 采黛爾.尼利
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  • 2023/07/24

當你的最大供應商遭到控訴

  • 營運與供應鏈管理
  • 台灣個案
  • 鐘紫柔吳相勳
  • 分享
  • 2023年10月號-第三屆鼎革獎—超越變局的轉型贏家!
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當你的最大供應商遭到控訴

  • 營運與供應鏈管理
  • 台灣個案
  • 鐘紫柔吳相勳

東海水電行長期合作的上游供應商──優亮照明,遭到競爭對手奇亞照明指控專利侵權。奇亞要求東海停售優亮的產品,否則將一併面臨訴訟。東海的創辦人張福林主張力挺優亮,但現在當家的二代張力行擔心承擔風險,不知道是否應簽下切結書……

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  • 2023年10月號-第三屆鼎革獎—超越變局的轉型贏家!

上班時總會昏昏欲睡?3種AI應用,監測你上班時的大腦

  • 商業道德
  • 音頻
  • 請聽,哈佛管理學!

【#90-3】長期的睡眠不足,讓你上班時總是昏昏欲睡,甚至會因此出錯,或是難以集中精力。

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  • 2023/08/14

八問八答,釐清如何負責地運用AI

  • 人工智慧與機器學習
  • 精選專題
  • 采黛爾.尼利

隨著ChatGPT和Bard的推出,世界迎來AI的浪潮。許多組織都在問:該如何善用AI的力量?也有不少人擔心AI將取代自己的工作,甚至對世界造成不可逆的危害(隱私、偏見、錯誤訊息)。哈佛商學院教授彙整8個重要問題,並提供解答。

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  • 2023/07/24

呼應社會期待,將數位責任放進你的組織

  • 科技與分析
  • 數位版文章
  • 橫井朋子拉薩洛斯.古塔斯麥克.韋德尼可拉斯.蒼恩妮妮安娜.珮芙根

數位科技如人工智慧與演算法,可以為企業帶來莫大的商機,但也可能造成社會問題。企業該如何負責任地使用數位科技?該如何平衡商業利益與社會責任?本文提供四個具體的實務做法。 

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  • 2023/05/09

「非破壞式」的創新

  • 商業道德
  • 紙本文章
  • 金偉燦芮妮.莫伯尼

過去20年來,創新似乎與「破壞」的概念密不可分,業界深信「不破壞就死路一條」,卻忽略了破壞可能造成大規模的破產、失業等社會調整成本。提出「藍海策略」理論的兩位教授推翻這個錯誤的印象:誰說創新一定要伴隨破壞?

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  • 2023年5月號-打亮個人品牌

打一場行銷 「心理戰」

  • 行銷
  • 紙本文章
  • 珊卓拉.麥茲

每一位行銷人都希望洞察顧客內心,摸透需求以促進消費,心理定向這套做法顯然是一大利器。然而心理定向卻因為選舉醜聞引人質疑,行銷人如何在不引起消費者反感的情況下妥善運用?

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  • 2023年4月號-人機共創新未來

你應該要解釋,你的AI是如何運作的

  • 人工智慧與機器學習
  • 數位版文章
  • 瑞德.布雷克曼碧娜.亞曼納特

當AI在我們工作中的運用愈發頻繁,你是否會好奇,AI究竟是如何產出這些見解或者預測?比如透過AI來篩選求職者,或是評估某個人是否有資格貸款。大多時候,AI如同一個看不透的「黑盒子」,我們運用它,卻無法「解釋」它,然而在本文提出的一些情況下,你必須要讓AI的運作原理有可解釋性。

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  • 2023/01/19

極端政治環境中的營運策略

  • 政府
  • 精選專題
  • 羅傑.馬丁馬丁.瑞夫斯

「政治歸政治、商業歸商業」這句話,如今已不適用。當人們愈發關心社會議題,並積極表達立場與價值觀,企業無法默不作聲。與其被動因應,不如主動呼應。在這個凡事都具有政治性的環境中,領導人如何制定營運方針?

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  • 2022年11月號-價值觀經營學

你的人工智慧計畫足夠透明嗎?

  • 商業道德
  • 數位版文章
  • 瑞德.布雷克曼碧娜.亞曼納特

想像一下,你透過在線客服反應問題,對方不但對答如流,還有會因為你的表達方式,回應「噢」或「啊」之類的語助詞,讓你相信系統的另一端是一位十分耐心且關懷你的客服人員,你心懷感謝甚至有點不好意思;若你之後才發現,對方只是訓練有素的AI,是否會有被欺騙的感覺?AI的服務愈來愈高級固然是好事,但人們都討厭被欺騙。如何在制定AI計畫時對所有利害關係人保持相應的透明性,是我們需要關注的議題。

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  • 2022/10/10

別蓮蒂:如何用理念,吸引人跟你一起打拚?

  • 企業與社會
  • 音頻
  • 請聽,哈佛管理學!

【#39-5】本集來賓:國立政治大學企管系特聘教授/商學院信義書院執行長 別蓮蒂 

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  • 2022/09/03

零摩擦的顧客體驗最好?訓練AI反而需要摩擦

  • 人工智慧與機器學習
  • 數位版文章
  • 蕾妮.理查森.戈斯林

我們想當然爾,覺得顧客體驗過程中的「摩擦」愈少愈好,比如購物時不但無須掏錢、刷卡,甚至不用滑開手機,按個指紋就可以離開。但這樣真的好嗎?我們需要思考,在AI等高科技協助之下的「順滑體驗」,是否存在道德問題,比如個人隱私和偏見問題,尤其高達65%的高階主管,根本無法解釋他們的AI模型是怎麼做出決策的。那麼,該怎麼在有無摩擦之間尋找平衡點?

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  • 2022/08/26

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