在生成式AI、機械電子學與仿真技術推動下，通用人形機器人正快速發展，並將重新定義勞動力結構。它們不只能與人類協作，還能執行多樣任務、提升效率、降低成本。本文提出五大關鍵問題，協助企業評估是否該投入這場「人形機器人革命」。
企業領導人常常苦惱，什麼業務或工作適合導入生成式AI。本文提出一套分類架構，領導人可以從中找出適合交由AI執行或協作的任務。另外，本文也提供實用的建議，讓公司在導入生成式AI時，可以走出與其他公司不同的路，進而創造可長可久的競爭優勢。
身為領導人，我們總被期待做出有數據支持的決策，但統計數字真的能反映事實嗎？其實，百分比、成長率、滿意度等指標，常因「分母」設計不當而產生誤導。你是否曾因看到「暴跌1,000點」或「下滑3倍」的數據而焦慮不已？又是否曾因此忽略了真正該問的問題？本文教你看穿統計語言背後的陷阱，關鍵就在一句話：「分母是什麼？」
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。
顧客如果在網路商店下單後才發現「缺貨」，往往會敗興而歸，甚至產生負面觀感不再消費，損及品牌信譽，每年為全球零售商造成將近一兆美元的損失。本文作者群進行研究後，建議可以為線上顧客提供更多資訊，像是配送時段與庫存的關係，協助他們做出更合適的購物決策。這種做法降低了缺貨率，也提升了顧客單筆消費金額。
數位技術進步飛速，製造商現在能「更快」在「更接近」顧客的地點提供產品與服務，這種空間與時間的接近，就是「鄰近性」（proximity）。再加上AI、3D列印、物聯網加持，先接單再生產的模式指日可待。面對這些趨勢與新技術，企業如何做出明智的策略選擇？本文先說明推動「鄰近性」的四大變革趨勢，再提出企業可以採取的四步驟。
許多企業投入大量資源進行數位轉型，卻總是看不到預期效果。問題往往不在技術本身，而在於缺乏明確策略、組織文化未能配合，以及高層未真正參與。第五屆數位轉型鼎革獎今日揭曉，從232件報名中嚴選出獲獎名單，獲獎率僅26%。玉山銀行、華城電機、緯創資通等標竿企業領袖親自分享，轉型成功的關鍵在於最高層的承諾、創造顧客價值的初心，以及容許實驗的組織文化。（第五屆數位轉型鼎革獎完整得獎名單請點此）
建築業長年面臨效率不彰、延誤與貪腐等問題，如今開始導入AI技術，提升規畫效率、協助承包商決策、偵查圍標與舞弊行為。然而，AI也可能被用來操縱投標、降低透明度，甚至排擠小型業者。本文透過實例與研究，探討AI在建築採購中的應用潛力與風險，指出在創新與誠信之間，如何取得平衡，才是推動產業升級的關鍵。
生成式AI威力強大，但也潛藏不少風險。企業在引進生成式AI時，必須妥善評估風險。但問題是：怎麼做？Adobe負責AI倫理的主管現身說法，介紹Adobe評估風險時所依循的4大原則。
企業常會將一些營運活動外包出去，如今，資訊科技的進步使企業能夠密切整合這些第三方服務。這不僅促成高度專業化的第三方服務，也催生出統籌各項服務的業者。到底這對企業會有什麼影響？企業又該如何做好準備？本文有詳細的說明。
這份精選集收錄了2025年上半年《哈佛商業評論》最多人閱讀的10篇生成式AI文章，幫助領導人深入思考並回應當前最迫切的技術難題：生成式AI的實際應用情境是什麼？該如何設計並部署AI助理？組織要如何規畫代理式AI策略？這項技術對經理人代表什麼意涵？又該如何進行成本效益分析？
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