企業導入生成式AI，若只仰賴通用模型與外部內容，難以獲得實質報酬。「檢索增強生成」（RAG）是目前最有效整合自家專有知識與大型語言模型的做法，前提是非結構化數據具備足夠品質。本文說明企業該如何準備、清理、評估與維護這類內容，讓AI真正解決業務疑問、發揮價值。
傳統上，跟企業打官司既耗時費力又成本高昂。但生成式AI的出現，讓客戶、員工、競爭對手及監管機構能用更少成本，更輕鬆對目標企業發動海量的「法律攻擊」。本文建議，為了因應新局面，企業必須向網路安全的備戰方式取經。
數位技術進步飛速，製造商現在能「更快」在「更接近」顧客的地點提供產品與服務，這種空間與時間的接近，就是「鄰近性」（proximity）。再加上AI、3D列印、物聯網加持，先接單再生產的模式指日可待。面對這些趨勢與新技術，企業如何做出明智的策略選擇？本文先說明推動「鄰近性」的四大變革趨勢，再提出企業可以採取的四步驟。
OpenAI執行長奧特曼（Sam Altman）觀察，不同年齡層對AI的使用差異極大。許多人以為AI屬於年輕世代，熟悉科技的人才學得快、用得好；但Google台灣區前董事總經理簡立峰則指出，真正能駕馭AI、用出深度的人，其實是擁有專業經驗的大人。AI時代的典範轉移，讓「薑是老的辣」成為職場新優勢。
許多企業投入大量資源進行數位轉型，卻總是看不到預期效果。問題往往不在技術本身，而在於缺乏明確策略、組織文化未能配合，以及高層未真正參與。第五屆數位轉型鼎革獎今日揭曉，從232件報名中嚴選出獲獎名單，獲獎率僅26%。玉山銀行、華城電機、緯創資通等標竿企業領袖親自分享，轉型成功的關鍵在於最高層的承諾、創造顧客價值的初心，以及容許實驗的組織文化。（第五屆數位轉型鼎革獎完整得獎名單請點此）
【第五屆數位轉型鼎革獎—人資管理轉型獎－大型機構組首獎】國泰金控是五代混齡的職場，如何結合不同世代的強項，對齊價值觀，發揮員工協作最大潛力，成為人才管理考驗。國泰在關鍵的選、用、育、留四階段皆導入數據分析，提升員工體驗。
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。
