研究人員分析了100個品牌導入生成式AI案例，歸納出企業運用這項技術的四種策略原型：大膽創新者，企圖以生成式AI重塑市場格局；嚴謹整合者，著重於信任、控制與法遵；快速追隨者，鎖定低成本、高影響力的快速成果；以及策略型建設者，以長遠視野發展生成式AI，自建智慧財產並推動持續優勢。
在經濟成長放緩、AI取得大幅進展的時代，許多企業想要出售自家數據牟利，但不知道該如何變現這些珍貴的資產。本文提出三大問題，供領導人思考如何從數據創造價值，以取得長久的競爭優勢。
小蝦米如何擊敗大鯨魚？新創公司雖然規模小，若能妥善運用AI，也有機會與大公司一較高下，甚至成功擴大公司規模。本文提供一套架構，指引雄心勃勃的創業者如何採用AI，讓自己的新事業如虎添翼。
在AI、電動車與儲能系統改寫全球產業版圖的浪潮下，多數傳產仍在摸索轉型方向。然而，創立超過半世紀的華城電機，卻靠著第三代接班人許逸德的創新管理思維，完成驚人翻轉：股價暴漲620％、營收三年從80億成長至250億。他以「與時俱進、務實創新、標竿學習、彎道超車」為16字訣，從「別人不做的事」突圍，推動「大生管」制度與「60％啟動」策略，讓傳產走上AI與綠能並進的成長曲線。
企業導入生成式AI，若只仰賴通用模型與外部內容，難以獲得實質報酬。「檢索增強生成」（RAG）是目前最有效整合自家專有知識與大型語言模型的做法，前提是非結構化數據具備足夠品質。本文說明企業該如何準備、清理、評估與維護這類內容，讓AI真正解決業務疑問、發揮價值。
【第五屆數位轉型鼎革獎—年度領袖獎－大型機構組暨智造升級轉型獎－大型企業組楷模獎】華城電機在2024年的營收衝破200億元，讓數位化深入工作日常的企業文化功不可沒。三代接棒的總經理許逸德清楚認識到，數位轉型不是蒐集數據就好，更知道要怎麼從其中挖掘價值，並對科技發展保持開放心態。
2021年美國核心創意產業貢獻GDP約1.8兆美元。然而，生成式AI公司未經授權使用這些作品來訓練模型，引發超過40件訴訟。這場爭論牽動AI企業的商業發展，也涉及創作者的權益與生計。研究這些訴訟案，我們可以獲得一些啟示，對於權利人與AI公司皆受用。最重要的還是：創作者的原創內容仍是AI價值的核心。
生成式AI常會出現各種幻覺以及大量不一定有用的建議。亞馬遜的Catalog AI系統雖然可以自動生成商品頁，以及相關的商品標題、圖片、說明等，也苦於這些難解的問題。亞馬遜後來採取哪些步驟，不但確保AI生成的品質，還能大規模測試各項微調的效果，本文有精彩的說明。
關於生成式AI的衝擊，探討的問題已經從「我會被AI取代嗎？」深入到「企業無償用我產生的數據來訓練AI，還試圖替代我？」提升AI效能所必須的高品質數據，來自許多工作者的知識、經驗與輸入，而這些個人數據的價值需要被肯定與保護。本文提出「數據合作社」的概念，探討如何在AI時代中尋求勞資關係的解方。
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。
想要在數據時代中脫穎而出嗎？生成式AI的崛起，推動企業重新審視數據的潛力，也激發了他們更多的投資熱情。一份針對《財富》1000強和全球商業領袖的調查顯示，企業正朝六個主要的方向發展。身為企業領導人，關鍵問題是：我們的數據是否準確？當數據與AI的潛力被正確釋放，它們就不僅是技術工具，更是推動成長與競爭力的引擎。
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