馬斯克斥資買下推特，但風波愈來愈大。從大批工程師被裁員與出走，到Twitter Blue這項服務內容的朝令夕改，都讓眾人懷疑馬斯克究竟能不能成功帶領推特？本文舉出當初賈伯斯重回蘋果的案例，討論組織變革會遭遇的挑戰。
你的家裡有智慧音箱嗎？比如在台灣也頗受歡迎的Google Nest，你只要喚一聲「嘿，Google！」就可以詢問天氣、新聞、設定鬧鐘，甚至請它說笑話；也可以與提供相關服務的家電配對，讓你說一句話，就啟動電視、洗衣機或冷氣。隨著智慧音箱愈發走進消費者的生活，企業是否也應該盡速搶占這塊市場？
說到推行AI運用，許多公司的執行規模都太小，試探性質太強。據調查，在90％已經進行一些AI投資的公司中，三年來取得商業效益的不到40％，因為小規模運用的成效有限。那麼，那些大力投入AI運用並取得成功的公司，做對了什麼？
近年來，所謂的「尖牙股」（FAANG）公司在數據領域獨霸一方，這樣大規模的運用並非其他公司的能力所及。然而，人工智慧在商業世界的重要性已經愈發重要，而訓練人工智慧的重要一環，便是尖端的數據能力，非技術公司應該如何使用收集來的數據，來獲得競爭優勢？
托育中心「幼兒之家」為了保障孩童的安全，打算引進最新的人臉辨識系統，卻在運作的第一天接連針對有色人種發出警報，引發家長的質疑聲浪。幼兒之家應該繼續使用這項技術嗎？
AI能為企業帶來什麼？如果你認為AI的數據分析能力可以提供預測與見解，那只回答了一半；AI還能進一步改善決策，甚至改變整個產業的營運生態。問題是：該如何徹底發揮AI的能力？以及如何排除連帶引發的不確定性？
今日的銷售人員績效表現每況愈下，根據調查，能夠達成個人年度目標的比率已經降低到57％。部分關鍵在於買方採購人員正以更靈活的方式掌握資訊，導致銷售人員很難搶得先機。AI工具可以扮演絕佳的輔助角色，問題是：該怎麼運用？
若想提升AI的效能，我們直覺認為：那就餵它更多數據。只要這樣就好嗎？為了支持愈來愈龐大的AI模型，不但會超出現有硬體的能力，也會讓AI以不利於永續發展的方式增加碳足跡，更別說如果AI的演算法已經存在錯誤，再多數據都無法改善這個問題。也許AI需要的是來自人類其它面向的協助，用另一種方式來推動AI持續進化。
