流程探勘（process mining）原是在流程效能出問題時用於調查的工具，但現在已經演變發展為一個平台，用於大規模監測和改善營運流程的執行，以提高流程效率，協助實現企業價值。企業領導人如何充分發揮數位探勘的影響力？關鍵在於從取得流程績效的洞見（流程探勘的初衷），發展到採取能持續改善的行動。
預計今年9月，我們將在台北舉辦HBR管理高峰會。此次除了邀請HBR總部總編輯殷阿笛之外，也邀請國際重量級管理學者艾美．韋伯（Amy Webb）進行演講與QA。
未來可以預測嗎？如果透過數據量化分析，我們便能看出趨勢，制定策略。紐約史登商學院教授艾美．韋伯（Amy Webb）便聚焦於此，成立「未來今日研究所」。本刊特別越洋專訪韋伯教授，請她分享自己的觀察。
辛西亞是一名軟體開發人員，跳槽來到主機公司。她認為這裡在專案推進上採用的「Scrum」模式，不如前公司採用的「Flow」方法。她的同事希望有所改變，力薦讓她帶一個團隊試行「Flow」。兩人的直屬主管答應試行一年，卻沒有讓更高層主管知道。一年之後，即使辛西亞進展順利，來自更高層的態度卻不以為然，讓原本自信滿滿的辛西亞萌生打退堂鼓的念頭……
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。
