餐飲業不只提供美食,還有顧客從「前往就餐」到「用餐結束後」的美好體驗,尤其顧客在這段消費歷程中不斷留下數據,餐飲業者可以發揮這些數據的潛在力量。本文提供六大數據策略,包括:如何挑選餐廳店址;管理訂位顧客;管理排隊情況;管理服務就餐的流程;打造個人化菜單;管理不同的點餐管道。
企業想要執行數位轉型,面臨的最大難題是員工缺乏數位和數據科學的技能,如果企業必須提升員工的這方面能力,可嘗試建立「數位學院」,也就是針對組織的文化與需求,特別設計一套課程計畫。
為應對人工智慧(AI)所產生的風險,歐盟於2024年2月推出AI法案。本文指出涉及AI企業的董事會、最高管理層以及各級主管必須了解和採取的行動,以確保他們符合即將來臨的法律規範以及相關倫理,能獲得人們的信任。
生成式AI有潛力改造工作,讓我們空出時間,在真正重要問題上釋放創造力。 但想要實現這目標,企業必須建立人們對這項技術的信任,擺脫生成式AI「一本正經胡說八道」,以及產生內容侵害知識產權、有違道德的既有印象。本文從信任的四個不同面向(能力、動機、做法、影響)進行分析。
即使疫情結束,全球供應鏈收到的影響仍未完全恢復,尤其是企業從「及時庫存管理」(just-in-time inventory management)轉向「以防萬一庫存管理」(just-in-case inventory management),導致市場波動。領導者在進行供應鏈管理時,可考慮利用科技來建立更靈活、動態的連結和現代化平台,以應對不確定性和提高效率。
AI不僅改變了我們的工作,也重新定義了工作,企業在人才管理上也必須做出因應,才能恰當地進行人才管理,從而取得商業成功。LinkedIn執行長指出,我們可以聚焦在3大轉變上:將工作重新定義為技能與任務的組合、重視技能與員工學習、接納AI並專注在人的合作。
從2022到2023年,數據外洩事件增加了20%。麻省理工史隆管理學院資訊科技講座教授史都華.麥尼克(Stuart Madnick)專攻網路安全,他研究之後發現,數據外洩激增的原因有三:雲端組態錯誤(misconfiguration)、新型勒索軟體攻擊、利用供應商系統的漏洞;並提出相應的解決之道。
企業為了改善營運而部署機器學習,但往往遭遇挫折。究其原因,在於企業關注科技遠多於關注如何部署科技。本文建議把焦點移回部署,並提出一套bizML方法,以6大步驟引導企業一步步規畫,為改善營運做出最好的準備。
不論是車廠或機器設備製造廠,直到最近才意識到光是製造實體產品不足以取得競爭優勢。它們必須制定一套融合策略,將實體產品與數位科技合而為一,從數據與見解獲取最大價值。本文說明融合策略的4大類型,並以實例介紹具體的執行方法。
大部分的知識型工作者都面臨「數位債務」:被高速流入的數位資訊和隨時在線的通訊所淹沒,工作中積壓未處理的資訊在不斷增加。生成式AI可以協助我們改善這個問題,尤其是對於知識型工作者來說,生成式AI特別可以在3個方面發揮助益:減輕認知負荷、提振認知能力、改善學習。
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。
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