生成式人工智慧

Salesforce 與 Anthropic 宣布進一步擴大策略合作，推出全新解決方案「Claudeforce」，將 Claude 的生成式 AI 推理能力與 Salesforce 深厚的企業數據、商業邏輯、資料治理及 AI 代理人（AI Agent）應用能力相結合，協助企業加速 AI Agent 深入核心工作流程，推動更高效的人機協作，進一步提升整體營運效率。

企業最有價值的情報，常常藏在年報、合約、客戶回饋等非結構化文本。透過五步流程，生成式AI能將監管文本變成可供決策的訊號，協助領導人辨識潛在商機、理解外部變動，並以系統性證據測試信念，為市場切入與資源配置提供依據。

當所有企業都能取得相同的AI模型、AI工具與供應商生態系統，真正拉開差距的是組織脈絡：團隊實際如何判斷、協調及取捨。企業必須蒐集工作中的脈絡、建立公司脈絡數據庫及治理機制，並引導AI在決策時採用精確脈絡，進而改善預測、介入時機與執行一致性，將AI投資轉化為持久的競爭優勢。

企業導入AI時常只顧降低成本，卻忽略更大的成長機會。以財富管理公司為例，精簡成本僅能提升10％的企業價值；若將有機成長率提高2個百分點，並長期維持增幅，企業價值則有望增加50％。領導人應善用6個關鍵提問，引領AI投資從效率走向持久成長。

2026年研究指出，93％的領導人認為AI導入的障礙在於「人」，普遍面臨員工焦慮、身分威脅與標準不明的困境。因此，領導人須在不確定下擴大內部認同、形塑規範及建立信任；轉型成敗的關鍵，取決於領導人如何有效溝通，並發揮判斷力、同理心及調適力。

用人主管常以經驗、學歷與職務契合度評估求職者，卻往往落入過度重視「回覆速度」的盲點。大數據分析Fiverr逾1,100萬筆交易發現，求職者回覆稍慢會顯著降低錄取率，甚至導致優秀人選落選。因此，領導人應先釐清回覆速度是否為工作核心需求，再行調整該指標的權重。

AI安全只能靠暫停發展嗎？OpenAI早期推手里德・霍夫曼（Reid Hoffman）與葛雷格・比托（Greg Beato）在《超級代理效應》（Superagency）中提出「迭代部署」：讓AI以有節制的方式進入真實世界，透過廣泛使用、持續測試與大眾回饋，及早發現風險並修正。與其追求部署前的零風險，更重要的是建立能邊做邊學、持續降低風險的機制。

AI讓未來難以預測，導致個人難以決定是否投資教育，也讓公司高層不易評估如何雇用與培養員工。在不確定性持續升高的當下，領導人應避免把資源押在單一預測上，改以階段性投資、彈性組織與持續監測，培養面對未知的選擇能力。