生成式AI未帶來可衡量報酬，問題不在於實驗失靈，而在於領導人重蹈數位轉型時期的錯誤：資金分散、試點零碎，卻未連結到真正的商業價值。AI實驗必須更有紀律——聚焦顧客核心問題，用強度、頻率、密度等架構挑選題目，以低成本反覆迭代，並由獲得賦權的「忍者團隊」推動規模化。
通用型AI很可能會讓企業陷入「數據主義」的迷思，以為愈多數據搭配愈強大的演算法，將獲得最佳決策；然而，未能正確判別資訊輕重，唯恐在特定領域引發違規問題，甚至損及企業本身的信任度。本文建議，企業應採混合式架構，運用大模型處理廣泛的日常業務，同時在高風險領域獲得專業的決策邏輯。
生成式AI不但席捲軟體產業，也大舉進軍其他產業。但這些產業的公司卻不知如何將這項技術融入自己的作業流程。要讓生成式AI成為得力助手，公司可以先進行「組織實驗」，確認它的效果，接著再全面推廣，創造策略優勢。
AI代理正加速改寫消費者購物歷程，轉向「代理對代理」（A2A）模式，即消費者的AI代理直接對接商家的服務系統。零售業者首當其衝，必須盡快決定：是封閉數據、被動開放、積極合作，或打造自有「.bot」通道？
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。
全世界的董事會都在問：AI轉型該由誰來領導？許多企業急著任命AI長，期待一人就能整合創新、營運、法遵與基礎設施，卻屢屢失敗。真正取得進展的公司，採由多位高階主管協作的AI生態系統：執行長主導策略、各部門主管同步參與，讓AI成為整個領導團隊的核心能力。
企業為了取得競爭優勢，常常同時在不同部門推出大量的AI試行計畫，結果收效甚微。與其採用這種「淺而廣」的散彈槍策略，本文建議集中在單一部門或職能深入推動AI試行計畫，並具體說明執行這種「深而窄」策略的4大步驟。
在高碳排被視為原罪的年代，唯有以科技與永續重新定義產業，才能讓老企業走出下一條成長曲線。（本集來賓：永豐餘投控董事長 葉惠青）
私募股權公司向來講求在短期內提升被投資企業價值，如今也積極導入AI加速這一進程。然而，AI投資要帶來實質回報，絕非靠熱情或科技潮流即可達成。本文深入剖析私募股權公司如何透過完善的盡職調查、流程建構與用例驗證，打造可複製的AI應用模式，穩定創造營運成效與退出價值。企業亦可借鏡這套方法，善用AI驅動轉型。
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。
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