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？
視訊面試中，應徵者的回答近乎完美，卻伴隨不自然的視線游移，讓人不禁懷疑：他在偷看AI嗎？這個現象十分考驗面試官的識人眼光。與其嘗試防弊，不如重新設計面試，聚焦AI無法取代的人類判斷力、社交敏感度，與臨場應變。
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。
代理式AI系統能執行工作流程、做出決策並跨部門協調，潛力無限。但若想成功運用這項技術，企業應徹底檢視組織架構與領導模式，並以「追求成果」而非「完成單一任務」作為目標協作；其間，領導人也必須精通變革管理，才能真正促成結構性改變，使代理式AI真正落地。
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。
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