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）
ChatGPT掀起新一波人工智慧熱潮後，許多人容易把技術進步視為單一路徑，卻忽略發展也可能出現瓶頸、轉向，甚至停滯。《連線》（WIRED）雜誌創辦人凱文・凱利（Kevin Kelly）從科技演進的邏輯出發，提出未來25年人工智慧發展的三種場景，幫助你更完整理解機會、限制與可能代價。
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。
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。
