台灣能站上這波AI浪潮，背後其實經歷多年科技政策與產業布局。前科技部長陳良基回顧，2017年推動台積電三奈米先進製程留台、提前布局AI算力，都靠長期累積才逐步成形。今年歷經重病、從鬼門關前走回來後，他更重新思考人生優先順序，也希望將教育改革、科技政策與產業發展的實戰經驗傳承下去。
AI安全只能靠暫停發展嗎？OpenAI早期推手里德・霍夫曼（Reid Hoffman）與葛雷格・比托（Greg Beato）在《超級代理效應》（Superagency）中提出「迭代部署」：讓AI以有節制的方式進入真實世界，透過廣泛使用、持續測試與大眾回饋，及早發現風險並修正。與其追求部署前的零風險，更重要的是建立能邊做邊學、持續降低風險的機制。
AI讓未來難以預測，導致個人難以決定是否投資教育，也讓公司高層不易評估如何雇用與培養員工。在不確定性持續升高的當下，領導人應避免把資源押在單一預測上，改以階段性投資、彈性組織與持續監測，培養面對未知的選擇能力。
企業若將數位化只當作技術升級而非營運模式轉型，投資就難以變現。公司必須推動四個環環相扣的轉向，重新建構見解、決策、行動與分析方式，把個人經驗轉化為可重複使用的組織智慧，真正帶來顧客影響、決策速度與銷售成長。
要讓生成式AI真正發揮工作效益，光靠提示工程培訓並不夠。從Google導入AI的經驗來看，員工還需要具備產品經理的核心能力：找出有價值的問題、評估適合的工具、快速實驗，並把有效解方整合進日常流程。主管若能親身示範這些做法，團隊對AI的使用就會從一次性嘗試轉為可長期運作的工作方式。
串流平台長期仰賴打斷觀眾的被動廣告模式，卻引發反感並導致受眾流失。最新研究指出，除了讓觀眾挑選廣告內容，讓他們選擇播放時機，同樣能提升注意力、降低反感，並改善廣告回想、品牌印象與購買意願。關鍵在，於企業應根據使用者投入程度、注意力情境與廣告庫限制，選對控制形式。
生成式AI已從簡單的聊天機器人演變成能自主執行任務的AI代理，促使人類角色轉變。我們必須放下親自操控的習慣，從個人貢獻者轉化為監督者與導師，重新想像工作技能，適應人機協作的新常態。
AI代理正轉變為需要治理與績效管理的「數位員工」。Salesforce的案例顯示，企業須設置專責職位，統籌AI與真人團隊。這個角色核心在於精進提示詞、管理人機交接並量化成效；養成關鍵則是深厚的領域專業與營運判斷，而非技術背景。企業必須重新界定當責、建立制度，才能充分儲備AI時代所需的統籌人才。
