【新世代領導】績效制度的本意，是以可衡量的方式讓員工自我精進。但如果在績效面談時，無法掌握與不同世代員工溝通的技巧，可能就會淪為純粹的「打分數」。不妨將「過往檢討」化為「共創願景」，才能達到激勵的目標。
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。
談到推動AI轉型，你會先問「這項技術有什麼用」，還是「這項技術如何幫助我們實現使命」？這其中暗藏成功與否的關鍵。2024年的研究指出，僅有26％的企業成功開發出可用的AI產品，只有4％真正獲得顯著投資報酬。如果不想成為失敗的大多數，企業可用「OPEN架構」與「CARE 架構」，兼顧創新機會與風險管控，真正推動有價值的AI轉型。
過往，經理人在制定KPI時經常受到阻礙，不過，生成式AI工具提供了新契機，經理人可以透過「3A」方法──關聯性挖掘、特徵排序、異常偵測，讓AI協助挖掘傳統KPI的盲點，加速制定全新的關鍵指標，顯著提升績效。
一位優秀人才總是完美達成組織設立的KPI，主管很滿意，準備給他升職加薪，沒想到他竟然拒絕了！還打算要離職？發生什麼事？為什麼員工努力達到KPI，非但沒有成就感，反而充滿疲倦感？問題的根源何在？
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。
本文以荷蘭彩券公司荷蘭洛特萊（Nederlandse Loterij）為例，說明如何在數位轉型中運用「KPI蝴蝶」來平衡商業成功與社會責任。
流程探勘（process mining）原是在流程效能出問題時用於調查的工具，但現在已經演變發展為一個平台，用於大規模監測和改善營運流程的執行，以提高流程效率，協助實現企業價值。企業領導人如何充分發揮數位探勘的影響力？關鍵在於從取得流程績效的洞見（流程探勘的初衷），發展到採取能持續改善的行動。
人工智慧很有可能顛覆我們現有的經濟。公司的董事會當然必須審慎加以因應。一個比較好的做法是，董事會透過仔細研究各種可能情境，來預測未來並制定適當的策略。
大家都知道數據很重要，但大多數的數據主管或資料主管都無法創造價值、衡量價值、展現價值，甚至為價值訂價。本文釐清數據長可以創造價值的四個領域，並分別描繪各自的價值主張，以及衡量這些價值的具體指標。
領導人，你還只是單純設定業績目標，來驅動你的團隊嗎？試試用「指標」來進行管理吧！
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