生成式AI未帶來可衡量報酬，問題不在於實驗失靈，而在於領導人重蹈數位轉型時期的錯誤：資金分散、試點零碎，卻未連結到真正的商業價值。AI實驗必須更有紀律——聚焦顧客核心問題，用強度、頻率、密度等架構挑選題目，以低成本反覆迭代，並由獲得賦權的「忍者團隊」推動規模化。
零售商憑藉實體店出貨的優勢，履行線上訂單更快、更省成本；但廠商接單時僅靠預測庫存，而非即時庫存，一旦店面缺貨，就可能以替代品出貨，長此以往，將對顧客忠誠度造成長期傷害，使消費幅度降低，導致可觀營收損失。零售商若想維繫在全通路世界的競爭力，就需持續優化履約機制，朝向以顧客為中心的決策方式。
81歲台灣科技教父施振榮裝了14支心臟支架、歷經兩次病危，這些痕跡見證了他50年來勇於承擔、不斷開創人生格局的奮鬥史。即便身處AI時代，他仍秉持「Me too is not my style」的精神，以王道思維定義台灣的未來價值。
大語言模型（LLM）正成為早期市調的生力軍——藉其模擬顧客對產品的構想，在更少的時間與成本下，產出接近問卷與焦點團體的結論；做為前測，及早揪出較弱構想，並對前景方向排出優先順序。不過，模型本身在應對細緻的客群區隔、瞬變的市場條件仍有所局限，需搭配企業專有數據加以微調，能更精準預估偏好。
通用型AI很可能會讓企業陷入「數據主義」的迷思，以為愈多數據搭配愈強大的演算法，將獲得最佳決策；然而，未能正確判別資訊輕重，唯恐在特定領域引發違規問題，甚至損及企業本身的信任度。本文建議，企業應採混合式架構，運用大模型處理廣泛的日常業務，同時在高風險領域獲得專業的決策邏輯。
生成式AI投資狂潮再起，「這次不一樣」的聲音，是否正重演網路泡沫的集體迷思？本文透過經濟學供需理論與資本運作的分析，評估AI經濟是否存在重蹈覆轍的可能。
如今，不少人仰賴生成式AI為其做決策，人機一體只在彈指之間，順暢地讓人忘乎「魔鬼就藏在細節裡」；比如，下指令的語種。研究顯示，生成式AI的中、英文回應體現出兩種文化脈絡傾向，是看重人際和諧還是更加肯認個體獨特性；領導者須留心這樣的價值差異，將成為影響決策品質的操作變數。
生成式AI不但席捲軟體產業，也大舉進軍其他產業。但這些產業的公司卻不知如何將這項技術融入自己的作業流程。要讓生成式AI成為得力助手，公司可以先進行「組織實驗」，確認它的效果，接著再全面推廣，創造策略優勢。
如今，AI這枚「職場新秀」大興其道，全面挑戰著企業的人力需求內涵。人人自危於這場大規模的取代試煉，那些AI無法企及的領域成為新的KPI估量重點；對領導者而言，關鍵價值將不再只是績效數字，而是與人有關的深層影響力。
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。
全世界的董事會都在問：AI轉型該由誰來領導？許多企業急著任命AI長，期待一人就能整合創新、營運、法遵與基礎設施，卻屢屢失敗。真正取得進展的公司，採由多位高階主管協作的AI生態系統：執行長主導策略、各部門主管同步參與，讓AI成為整個領導團隊的核心能力。
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