在借鑑MIT經典管理模擬遊戲打造出的「自主式供應鏈」測試平台上，新一代生成式AI模型可即時應對情勢變化調整、有效降低成本，跳脫「長鞭效應」的連鎖反應。企業若想納為己用，除了掌握影響模型表現的關鍵因素，領導階層的定位也須從營運轉向協調，有望在動盪變局中脫穎而出。
生成式AI正從增進效率的工具，轉變為驅動創意的關鍵力量。LLM已能深度介入發想階段，探索可能性、挑戰假設，並大量產生點子。本文整合發想研究與生成式AI最新文獻，解析LLM在何種條件下能提升點子的品質，以及企業該如何善用人機共創，避免讓創新陷入雷同。
在瞬息萬變的全球商業局勢下，企業面臨前所未有的挑戰：AI技術的迭代超乎想像、跨世代溝通日益困難、轉型創新所需的團隊協作，以及人才對「心理安全感」的高度渴望。面對這些複雜命題，傳統做法已不足以支撐企業的永續發展，而是需要與時俱進的管理新知。
AI工具在職場日漸普及，卻催生「工作廢品」（workslop）氾濫的現象：快速生成的AI成品乍看得體卻品質低落，得讓接收者花心力收拾殘局，導致團隊瀰漫不信任的氣氛。一份針對美國上班族的調查發現，有4成的人親身遭遇、過半的人坦承曾傳送AI廢品給同事。究其根本，高層的指示不清與工作過量才是問題癥結，領導人應從文化、實務及當則三層面進行系統性的減壓。
在AI驅動的新一波數位轉型浪潮中，許多公司已投資不少計畫，卻仍難以說清楚成效落點。問題往往出在判斷：哪些轉型值得持續押注，決策該從流程、組織或治理機制著手。本文彙整專家觀點，協助企業把轉型重心放回真正能創造價值的選擇上。
生成式AI浪潮席捲全球，從個人工作到企業營運，幾乎沒有任何領域能置身事外。許多企業急著導入最新技術，希望藉此超車對手、建立競爭優勢，但真正的關鍵，真的只在於「用不用AI」嗎？
AI技術在人資領域扮演日漸吃重的角色，讓不少企業開始思考：人資和技術部門是否需要整併？人資長與技術長是否合而為一？3位專家莫衷一是。有人認為關鍵在於厚植「團隊力」，以深層合作共創價值；有人主張公司須提供訓練，促進兩個世界互相理解；有人則強調不要過度依賴組織架構，將焦點放在優先要務上。
對於企業導入AI的5大矛盾課題：要讓新手還是專家使用？集中管理或分散給基層？組織扁平化還是增加更多層級？部署的腳步要加快或放慢？該由高層還是基層推動？領導人須真正掌握雙邊特性與限制，才能擴大正面效益，並抑制負面衝擊。
當前AI計畫推出不歇，卻還是很難藉其創造出可觀的營收、效率及創新，根本原因在於缺乏有效協調。若想大幅提升AI的價值，企業應設置一個整合的數據、分析和AI長，賦予明確職責與適當的組織定位。
打開公司表格，點開欄位選項，思路就隨著電腦設定走；當年度策略變成填空題，唯恐你的「思考力」正在退化。所謂管理創新，仰賴主管去想像未來，並將未來發明成可執行的管理方式，這正是企業取得長期優勢的關鍵。
從搜尋引擎到超級人類，聽簡立峰博士揭開 AI 革命背後的警訊與新機會。（本集來賓：Google台灣前董事總經理 簡立峰博士）
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