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。
愈來愈多的自由工作者在接案平台找工作，生成式AI也更加能對他們的薪資提出建議。究竟AI能否減少人類設定薪資的偏誤？研究顯示，在一個更公平的治理機制下，AI確實可以促成更合理的薪資決策。
AI面試平台BrightHire與哈佛商學院合作研究發現，企業面試雖涵蓋職缺描述中的技能，卻常缺乏深入評估，特別是在技術與經驗面。領導人應透過改善流程，提升雇用品質與團隊AI準備度。
AI的導入，讓專業服務公司大幅削減基層員工人數，卻也破壞了高階人才的儲備與養成。這些公司必須以未來為導向尋覓基層員工，並且及早授權基層員工經營客戶關係，才能真正找到未來的高階人才。
