生成式AI問世一年多以來，帶來鋪天蓋地的衝擊！2024哈佛商業評論管理年會今（4）日舉行，探討企業如何擁抱AI新時代的來臨。除了《哈佛商業評論》英文版總編輯殷阿笛（Adi Ignatius），以及國際知名「量化未來學家」艾美．韋伯（Amy Webb）等國際大師，本場年會也邀請AWS香港暨台灣總經理王定愷、政大講座教授吳思華發表演說。
數據已成為現代企業不可或缺的重要資產，轉型為數據驅動的企業，是領導人迫在眉睫的任務。本文分析兩家大型國際公司：漢威聯合與Chr. Hansen的成功轉型案例，討論如何將數據、數位與商業策略進行有效融合，加強競爭力。
數位轉型是企業管理的重要議題，再加上地緣風險、節能減碳等考量，領導人該如何著手？黃陳宏分享他的經驗觀點。
說出一個好故事，可以與聽眾建立情感連結，倘若用數據來說故事，就更能讓觀眾相信你想展示的東西，並且更真實地感受到它。
【第二屆數位轉型鼎革獎—綜合數位轉型製造業組精銳獎 首獎】「我們的速度就是要快快快！」宇瞻總經理張家騉一語道破產業商機，同時也是他推動數位轉型的重點所在。宇瞻科技推出數位轉型五年計畫，按部就班導入新系統，並調整員工的心態。如今成果初見，轉型為宇瞻創造怎樣差異化的競爭力？
科技迅速改變了企業數據分析的用途，但預測模型需要很大量的歷史數據，以及相當程度的專業，才能建立及使用模型，這些都限制了預測模型的使用方式及時機。然而，AI使新一代的企業分析法逐漸出現，同時納入了某種程度的自動化及情境資訊。不僅大企業能夠在數據分析面上更加游刃有餘，過去難以負擔數據科學家聘請費的中小型企業，將能夠更精準地分析自家的數據，並得到更清晰的見解。
我們直覺認為，數據科學是專家的事，一般員工沒必要了解這麼多。這個想法太狹隘了。數據科學必須廣泛地普及化，不妨讓全公司都參與，大家一起「玩數據」。現在已經有許多工具，將數據科學的部分作業流程簡化或自動化，而位於組織第一線的員工，早已熟稔公司業務，只要能掌握使用小量數據，就能熟練並快速地對問題做出回應。數據科學的關鍵在於人，只要能策略性地讓員工參與數據工作，就會看到更好的結果。
儘管我們都知道要「靠數字說話」，但面對多如牛毛的統計數字，想從中篩選出有用的資料，並非易事。全球百大頂尖思想家史密爾，擅長跨領域分析，比爾．蓋茲盛讚他：「史密爾是引領你認識世界最佳的人選。」《數字裡的真相》跳脫政治、新聞與同溫層的干擾，71篇短文搭配清晰易懂的圖表，透過「數字」精確解析世界變化與我們的未來。
隨著人工智慧（AI）在我們生活各個層面的使用益發普及，對如何使用消費者數據的討論，也逐漸引發各個國家與組織的關注。規範AI的相關法規陸續推出，領導人應注意哪些面向，因應迎面而來的數位監管時代？
眼睛大概最多能分辨和記憶五到七種顏色。而大多數圖表一開始都有太多顏色，但你可以確認，你需要哪些顏色，然後就只用這些顏色，來組合出優質的圖表。
數據比以往任何時候都更重要，但大多數組織仍在一些關鍵問題上放錯重點：更關注數據基礎設施，而非數據產品；建立的數據往往很少考慮到最終用途；缺乏共同的數據語言，每個部門各自為政。本文提出一套「數據供應鏈」管理流程，讓公司可以解決上述問題。數據和其他任何類型的資產一樣重要，而且數據產品日益和實體產品一樣重要，如何管理數據，是領導人不能忽視的問題。
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