【2025年9月號｜勇氣領導學】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。
【2025年9月號｜勇氣領導學】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。
關於生成式AI的衝擊，探討的問題已經從「我會被AI取代嗎？」深入到「企業無償用我產生的數據來訓練AI，還試圖替代我？」提升AI效能所必須的高品質數據，來自許多工作者的知識、經驗與輸入，而這些個人數據的價值需要被肯定與保護。本文提出「數據合作社」的概念，探討如何在AI時代中尋求勞資關係的解方。
AI已經成為人人都能使用的工具，因此，推出AI產品的公司也必須「稽核」自家產品可能對使用者造成的危害。本文具體說明，稽核自家AI可能遇到哪些困難，以及領導人可以提供哪些協助，克服這些困難。
領導階層都積極將AI導入工作流程，但各路研究顯示，員工似乎都對新科技感到焦慮與疏離，然而深究原因，信任的缺口也關乎領導階層的態度。想要成功推動AI轉型，除了讓員工感受到這項技術的準確與透明，領導階層也要展現自己對員工福祉的關心。讓員工真正放心，才會產生信任。
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。
AI可以成為行銷的強大工具，但每種方法都有利有弊。這4個象限可以協助行銷人員權衡不同方法在「訓練及取得輸入資料」及「產出交付給終端使用者的方式」方面的取捨。
生成式AI成為行銷助力，從撰寫產品文案、到預測顧客反應，都表現不俗，但導入過程中卻面臨實際挑戰。若想有效利用生成式AI，須先釐清三大核心決策：選擇生成式還是分析型AI？輸入資料應客製化還是採用通用型？交付前是否需要人工審核？再輔以一套四象限架構，行銷團隊可評估AI工具與策略的取捨，善用AI創新，同時穩控風險。
代理型AI正迅速成為重點技術，然而，隨著「個人AI代理」流行，信任問題也浮上檯面。本文指出AI代理可能面臨的風險：遭駭客入侵、被商業偏見操縱、散播不實資訊，甚至違背使用者利益。作者提出三種應對策略，確保AI代理真正服務於使用者，而非背後的開發商或廣告商。
全球超過30億玩家在數位遊戲中投入大量時間與情感，遊戲給消費者帶來的影響力不容小覷。前瞻思考的品牌紛紛將遊戲納入行銷策略，以拓展新客群、提升品牌力、強化顧客關係。然而，不少品牌仍在摸索如何有效以遊戲推動行銷，商學院的教育也鮮少觸及此議題，甚至企業主對遊戲玩家的樣貌仍有錯誤的刻板印象。品牌應了解如何善用遊戲的潛力，與顧客建立與時俱進的連結。
許多企業想要投資生成式AI，但有觀察者質疑這麼做是否划算。其實關鍵不在技術，而在缺乏讓AI產生經濟價值的能力。若想真正看到回報，先得打好六大基礎：行為改變、要有對照實驗、衡量商業價值、做好數據管理、培育人才、系統化思考。只有具備這些能力，並讓AI專案貼合企業的目的，才能讓生成式AI成為競爭力，而非消失的成本。
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