許多企業為降低不確性風險，選擇暫停數位與AI投資，卻也可能錯失跟上技術變革的關鍵時機。研究顯示，真正的問題不在投資不足，而在資源配置錯誤。藉由分階段挹注資金、共享關鍵創新資源，以及果斷終止低效專案，領導人反而能在資源稀缺時，加碼數位創新、減少浪費，創造更大的策略影響力。
AI工具在職場日漸普及，卻催生「工作廢品」（workslop）氾濫的現象：快速生成的AI成品乍看得體卻品質低落，得讓接收者花心力收拾殘局，導致團隊瀰漫不信任的氣氛。一份針對美國上班族的調查發現，有4成的人親身遭遇、過半的人坦承曾傳送AI廢品給同事。究其根本，高層的指示不清與工作過量才是問題癥結，領導人應從文化、實務及當則三層面進行系統性的減壓。
代理式AI能自主管理複雜任務、規畫流程、預測風險，減少對人力監督的依賴，相關新創投資隨之暴風式成長。但顧能預測2027年逾4成專案將被取消，原因在於成本升高、商業價值不明、風險控制不當。企業若想避免失敗，必須聚焦能創造實際價值的應用場景，並以策略紀律導入代理式AI。
AI技術在人資領域扮演日漸吃重的角色，讓不少企業開始思考：人資和技術部門是否需要整併？人資長與技術長是否合而為一？3位專家莫衷一是。有人認為關鍵在於厚植「團隊力」，以深層合作共創價值；有人主張公司須提供訓練，促進兩個世界互相理解；有人則強調不要過度依賴組織架構，將焦點放在優先要務上。
當前AI計畫推出不歇，卻還是很難藉其創造出可觀的營收、效率及創新，根本原因在於缺乏有效協調。若想大幅提升AI的價值，企業應設置一個整合的數據、分析和AI長，賦予明確職責與適當的組織定位。
面對來勢洶洶的AI浪潮，許多公司都會制定大膽的導入計畫，期盼AI轉化為真正的生產力；但這種野心往往沒有看清公司現實，導致計畫最後失敗收場。要藉AI提升公司績效，企業需先釐清自身定位，方能在4種對策中找到可行之道。
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。
很多人以為遊戲化就是加分數、送獎勵，但真正能改變人行為的設計，往往跟你想的不一樣。（本集來賓：全球百大企業遊戲化策略師 周郁凱 Yu-kai Chou）
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？
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