生成式AI在職場迅速普及，乍看帶來高效生產力，但這可能只是假象。一項關鍵原因是：用AI產出的內容很有可能只是表面精美、實則無用或錯誤百出的「工作廢品」（workslop）。研究指出，41％的員工曾收過這類內容，並且平均要耗費近兩小時重做；這都會侵蝕團隊信任與協作。領導人該正視其背後的制度性誘因與品質空缺。
企業在生成式AI投入鉅資，但多數仍難證明其帶來實質效益。本文透過SAP案例，提出一套系統化導入架構，說明如何從顧客旅程出發，挑選適切工具並試點推動、擴大應用，進而提升營運效率、擴大市場規模，創造數十億美元成長動能。
愈來愈多公司使用AI聊天機器人與顧客互動，但結果往往不甚理想。許多消費者還是更喜歡和真人溝通。專家認為，問題不是出在技術，而是沒有掌握顧客心理。
生成式AI威力強大，但也潛藏不少風險。企業在引進生成式AI時，必須妥善評估風險。但問題是：怎麼做？Adobe負責AI倫理的主管現身說法，介紹Adobe評估風險時所依循的4大原則。
AI浪潮席捲全球，許多人誤以為掌握基本技能就能保住飯碗。然而，《哈佛商業評論》指出，調查發現外包職缺已減少21%，許多工作的「及格線」已從60分躍升至80分。Google台灣前董事總經理簡立峰提醒，想在AI時代脫穎而出，關鍵不在於與機器競爭，而是學會成為跨領域的「π型人才」。
這份精選集收錄了2025年上半年《哈佛商業評論》最多人閱讀的10篇生成式AI文章，幫助領導人深入思考並回應當前最迫切的技術難題：生成式AI的實際應用情境是什麼？該如何設計並部署AI助理？組織要如何規畫代理式AI策略？這項技術對經理人代表什麼意涵？又該如何進行成本效益分析？
即使是最懂AI的人，在與AI協作時也經常忽略它的力量。比起個人使用，在團隊會議中若能善用AI，不僅能提升產出品質，更能加速決策、強化思考、深化共識。本篇提出三種整合方式：AI擺桌、AI一席、AI每一席，並搭配具體情境、可行與避免指引，幫助你將AI真正導入團隊工作，創造突破性價值。
生成式AI仍處於早期階段，但對線上就業市場造成的衝擊已經開始浮現。來自倫敦帝國學院商學院的專家分析超過100萬名線上工作職缺，以了解ChatGPT和圖像生成式AI等工具的問世，對線上職缺的數量、工作要求和薪資有何影響，以及哪些領域和職業受到的影響最大，還有企業該如何因應這種新氣象。
