研究人員分析了100個品牌導入生成式AI案例，歸納出企業運用這項技術的四種策略原型：大膽創新者，企圖以生成式AI重塑市場格局；嚴謹整合者，著重於信任、控制與法遵；快速追隨者，鎖定低成本、高影響力的快速成果；以及策略型建設者，以長遠視野發展生成式AI，自建智慧財產並推動持續優勢。
2021年美國核心創意產業貢獻GDP約1.8兆美元。然而，生成式AI公司未經授權使用這些作品來訓練模型，引發超過40件訴訟。這場爭論牽動AI企業的商業發展，也涉及創作者的權益與生計。研究這些訴訟案，我們可以獲得一些啟示，對於權利人與AI公司皆受用。最重要的還是：創作者的原創內容仍是AI價值的核心。
中國AI業者受到地緣政治與其他因素影響，走上一條與西方科技業者截然不同的道路，兩者各有所長。本文詳細剖析中國AI的3大獨特發展，以及西方企業可以如何結合雙方優勢，迎向創新與成長。
生成式AI常會出現各種幻覺以及大量不一定有用的建議。亞馬遜的Catalog AI系統雖然可以自動生成商品頁，以及相關的商品標題、圖片、說明等，也苦於這些難解的問題。亞馬遜後來採取哪些步驟，不但確保AI生成的品質，還能大規模測試各項微調的效果，本文有精彩的說明。
水結晶數位科技是一間營收達新台幣5億元的中型資訊零售與電商平台。從創辦至今，公司內部有一套自建長達20年的ERP系統，但如今公司計畫上市，這套既有系統被評估為不符合標準。公司內部以資訊長為首的部分意見，認為應該花一年時間自行升級，還有可能將這套系統變成商品賣給同業。另一方面，外部顧問與法人代表等人的意見，則贊同從外部導入全新的系統，此舉有望將公司估值提升至8億元。兩種選擇各有利弊，總經理羅巨頁要如何抉擇？
在日益複雜的商業環境中，組織內的知識傳承更加困難，即使操作手冊再詳細、培訓再密集，也難以充分落實知識的分享。領導人可嘗試「可演進腳本」：一套簡潔、模組化的指令集，聚焦任務目標與關鍵行動，方便員工吸收與靈活應用，還能隨實務經驗不斷演化更新，讓知識管理與時俱進，讓知識既能夠順利在組織內傳遞分享，也真的可以落實在工作中。
不少公司會利用線上實驗來測試與改進新的構想。然而公司往往只有數據專家有能力這麼做，導致線上實驗僅局限於少數項目。若要提高創新的速度與範圍，勢必要讓產品、行銷、銷售部門的所有員工都有能力進行實驗。本文介紹一整套完整的解方。
企業要如何從科技後段班，一個華麗轉身，就把最新AI科技玩得爐火純青？對於受到高度監管、攸關人命的醫療產業來說，這個轉身尤其困難。本文以一家醫療保險公司為例，說明它如何透過7大原則，找出自己的轉型之道。
為了吸引與留住人才，企業往往會蒐集員工的意見，然後根據這些意見採取相關行動。但這個過程充滿各種難關，常常使企業功虧一簣。本文分析其中的7大挑戰，並以實例說明成功應對的方法。
B2B公司的客戶都希望在採購過程獲得個人化流暢體驗。但是這些公司的客戶數據往往分散在不同部門，彼此互不相連，無法完整提升客戶體驗。本文建議成立「數位客戶中心」，整合不同數據，讓銷售、行銷、客服等部門可以更有效地同步運作。
許多公司都想利用新科技（例如AI）的威力，為組織創造成長。但要真正發揮這些科技的潛力，公司就要先解決「流程債」：老舊過時的工作方式。領導人可依循5大步驟，一步步擺脫流程債，徹底享受新科技帶來的好處。
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