生成式人工智慧

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每週吃掉一個工作天!揭開「AI監工」隱形成本,組織設計三解方
AI雖然能替員工自動化大量工作,卻也帶來一項常被忽略的「顧機器」隱形成本:員工每週平均必須花費6.4小時為AI補充脈絡、查核產出及修正錯誤。這並非個人生產力問題,而是需要由領導人從組織設計著手,盤點AI監督所需人力、建構脈絡基礎設施,並且重新設計績效指標,才能讓AI帶來實質的組織績效。
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2026/09/01
AI發展可能失控?用「迭代部署」在安全與創新間求平衡
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。
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2026/09/06
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人,讓AI重塑流程的關鍵
「改善」是豐田生產系統的關鍵字,也是流程改造的典範。它的原則是員工賦能和持續改進。在AI的助攻下,優秀的企業會將員工放在流程改造的核心,透過員工和AI的互動,一步步推進變革。本文以豐富的案例說明,「改善」如何結合AI與員工,在各個產業推動真正的流程轉型。
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2024/12/18
7 大步驟融合流程管理與AI
流程管理做得好,生產力就會提高,但問題是,企業很難將AI大規模融入流程管理,因此很難運用AI的威力,大幅改進流程。本文提出七大步驟,協助企業結合AI和流程管理,提升業務績效。
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2024/12/18