AI讓草稿、分析與程式碼都能立即生成，生產力表面上提高了，創新卻可能陷入停滯；關鍵就在於，當「夠好」的答案變得幾乎零成本，組織成員就容易停止探索、轉向重複利用既有做法。如今，正確「流程」比正確答案更重要，在其間保留適度的「策略性摩擦」，讓人持續思考、檢驗，有助於新見解的產生。
【S2#56-5】從語言模型的博士論文、打造Google全球中文搜尋，到今天成為台灣最具代表性的AI思想家，簡立峰博士見證了從「搜尋人類已知」到「創造人類未知」的劃時代轉變。（Ft. Google台灣前董事總經理 簡立峰博士）
能處理日常大小事，並不代表能獨自承擔決策。許多「初級大人」在面對職場迷霧壓力時，瞬間退化回恐懼評分的學生狀態；這種在依賴與獨立間的落差，正是轉型為「專業工作者」的必經陣痛。透過破解心魔、對等溝通與意義重塑，你將能跨越門檻，從內耗中解脫，升級為游刃有餘的高級大人。
生成式AI讓電子郵件、回饋意見與報告撰寫更加便捷，卻也讓職場裡的真實性、信任及連結出現新裂痕。當愈來愈多人把棘手互動交給AI處理，看似省下時間，卻可能增加認知負荷、製造工作廢品，甚至削弱協作關係；若想避免這些代價，領導人應該鼓勵員工，遵循坦白揭露、釐清目標、強化連結等協作原則。
生成式AI確實能加快工作速度，卻未必能讓缺乏經驗的人做出更好的成果。組織如今益發仰賴AI完成基層工作，原本用來厚植判斷力的歷練也跟著流失。鑑於人才培養與接班梯隊的結構風險，領導人應該重新設計工作，重建AI時代下的人才養成機制。
【S2#53-3】AI產出多少「工作廢品」？虛假生產力正在拖垮團隊信任！
市場上正在同時發生兩場革命：一場改變人們如何搜尋與學習資訊，另一場則重新定義誰在做出購買決策。當資訊取得與決策權逐漸轉向演算法，企業必須重新思考內容策略、數據架構與顧客接觸點，從SEO走向GEO，同時為「人類顧客」與「機器顧客」設計全新行銷體系。
面對服務業居高不下的流動率，解方可能藏在最基礎的「班表」中。本期揭示如何利用數據優化排班，在不增加成本下提升留任率；同時深入Z世代內心，解析年輕人才對生成式AI的期待與焦慮。
