生成式AI帶來各方面的破壞浪潮，軟體運作生態也不例外，傳統的工作流程系統將轉型為動態、以目標為導向的工作型態。這場轉變不僅將重新定義工作的設計與執行方式，更帶來顯著的效率提升與創新機會。企業決策者，尤其是軟體產業領導人，需要從治理、組織準備度和策略性回應三方面進行調整，才能在AI轉型中勝出。
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。
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）。
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。
大部分的知識型工作者都面臨「數位債務」：被高速流入的數位資訊和隨時在線的通訊所淹沒，工作中積壓未處理的資訊在不斷增加。生成式AI可以協助我們改善這個問題，尤其是對於知識型工作者來說，生成式AI特別可以在3個方面發揮助益：減輕認知負荷、提振認知能力、改善學習。
大家都知道數據很重要，但大多數的數據主管或資料主管都無法創造價值、衡量價值、展現價值，甚至為價值訂價。本文釐清數據長可以創造價值的四個領域，並分別描繪各自的價值主張，以及衡量這些價值的具體指標。
2021年，美國殖民管線公司（Colonial Pipeline）被勒索軟體攻擊，造成美國東部燃油供應鏈中斷，民眾恐慌搶購汽油。由此可見，網路威脅的破壞，不會止於數位世界。本文提出六項建議，幫助執行長們加強組織安全、應對網路攻擊，順利尋求政府與專家的協助。
沒有身分驗證技術，商家與顧客無從分辨交易對象是誰，數位經濟就無法運轉。身分驗證最重要的目的，是證明你的資訊──姓名、年齡、住址、電話號碼──有效且能連結到你。萬事達卡（Mastercard）執行長麥可．米巴赫（Michael Miebach），在本文探討這些技術的原理、使用情境以及數位身分證的隱憂。
隨著許多產業日益需要數據分析的能力，下一代的數據科學家將成為影響深遠的角色。本文指出下一代的數據科學家必須培養的4項技能，從發現問題、界定問題範圍，到引導問題、轉化解決方案，發揮他們對於企業的影響力。
為了因應不斷變化的顧客需求，銷售領導人往往要求銷售人員使用許多科技，令銷售人員無法招架。領導人應該讓他們做得更少，但做得更好。為了達成這個目標，應該將AI科技視為隊友，並搭配人類獨有的能力：心智化。
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