沒有身分驗證技術，商家與顧客無從分辨交易對象是誰，數位經濟就無法運轉。身分驗證最重要的目的，是證明你的資訊──姓名、年齡、住址、電話號碼──有效且能連結到你。萬事達卡（Mastercard）執行長麥可．米巴赫（Michael Miebach），在本文探討這些技術的原理、使用情境以及數位身分證的隱憂。
隨著許多產業日益需要數據分析的能力，下一代的數據科學家將成為影響深遠的角色。本文指出下一代的數據科學家必須培養的4項技能，從發現問題、界定問題範圍，到引導問題、轉化解決方案，發揮他們對於企業的影響力。
生成式AI的崛起對於企業來說，是巨大的機會，卻也伴隨著巨大的風險。本文指出企業運用生成式AI時面對的4種道德風險，包含錯覺的問題、審慎思考的問題、狡猾銷售人員的問題，以及共同責任的問題，並提出應對方式。
不少人認為生成式AI未來會取代許多真人員工。但這是一種誤判，因為生成式AI的未來其實還無法預測。那麼該如何為這個無法預測的未來做好準備？作者建議3個方法，並提供一個架構，協助領導人評估可能情境，並擬定行動方案。
愈來愈多公司開始運用生成式AI，但若只將新技術用於追求短期利潤，而非改善顧客體驗，就大錯特錯了。各項研究都指出，公司將AI用於為顧客創造更個人化的解決方案，或是協助員工為顧客提供更好的服務，會創造最多價值。
大家都知道生成式AI的能耐，但這些模型背後的環境成本呢？無論是訓練模型、部署模型進行推論，或是製造所需的相關硬體，都會留下龐大的碳足跡，因此，在生成式AI更普及前，應設法找到更環保的做法。本文建議公司採取8項步驟，既可以廣泛運用這項技術，又降低對環境的衝擊。
雖然人工智慧有望改變工作的方式，為組織帶來競爭優勢，但如果缺乏適當的企業文化，就不可能實現這些優勢。身為領導人，現今可以採取3個步驟，讓公司文化為AI驅動的未來做好準備：選擇好奇而非恐懼、接受失敗、成為無所不學的人。
為了因應不斷變化的顧客需求，銷售領導人往往要求銷售人員使用許多科技，令銷售人員無法招架。領導人應該讓他們做得更少，但做得更好。為了達成這個目標，應該將AI科技視為隊友，並搭配人類獨有的能力：心智化。
