雅齊．阿札爾（Azeem Azhar）主持《哈佛商業評論》Podcast頻道〈加速觀點〉，曾訪問過數位政務委員唐鳳。阿札爾在上一集節目中，與聽眾探討2021年改變世界的科學、技術和文化趨勢；在這集節目裡，阿札爾將展望2022年，討論宛如科幻電影成真的科技發展。如想收聽原文節目內容，可至文章最後點擊收聽連結。
許多醫療體系都未善加利用一項珍貴資產：臨床數據庫。如果能夠選取適當的數據，建立一套視覺化的儀表板系統，來呈現各種績效表現，包括不同療程在品質、成本和數量方面的數據，就能找出需要改善的領域，並在與支付者機構協商合約時，談成更有利的條件，還能強化醫病之間的討論與決策過程。梅約醫學中心的神經外科就建立這套儀表板系統，將經驗與以分享。
破壞式創新大浪來襲，老字號企業如果不迎頭趕上，就只有死路一條？事實並非如此。2020年的《財星》500大企業，只有17家於1995年還未成立。那四百餘家於1995年即存在的企業如何抵禦數位破壞者？本文給出四大方案。
近期，NFT這個新詞彙迅速增加討論熱度，裹挾著區塊鏈技術，讓人躍躍欲試，卻害怕吃了不懂門道的虧。然而，在一些以「稀有性」為價值取向的產業，如藝術品拍賣，或獨立版次的影音創作，都紛紛投入這個浪潮。如今也有許多第三方平台，如OpenSea、Rarible，為提供創作者／賣家提供便利服務，更令想要入門的人不知從何開始。如果你有這個困擾，本文可以給你一份入門須知。
由AI推動的精細決定，稱做「微決策」。鑒於AI愈發融入公司的營運決策系統，身為人類的經理人，比起傳統的「做決策」，現在更需要做出「關於決策的決策」，也就是人類該如何與AI搭配，進行各種工作層面的決策。本文介紹四種架構，將幫助你確定，人類該何時介入，以及如何介入。
軟體運用正在逐步吞食世界，但全球懂得如何寫程式的人，只占0.25％。程式開發人才等同稀有資源，只有資源雄厚的大型企業，才有能力招聘。對一般中小企業來說，大多只能負擔「會修電腦」的資訊管理部門。然而轉機出現了，「無程式碼」平台，可以讓不會寫程式的一般使用者，以簡單的操作介面，享受原本需要複雜的程式才能處理的運算工作。
隨著我們的生活與AI愈發緊密聯繫，對於AI人才的需求也日益增加。根據作者團隊的研究，目前AI人才最集中的地區是美國的洛杉磯，比例遠遠超過第二名的紐約和第三名的波士頓；然而，作者的研究也十分看重人才多元性，包括：AI員工當中女性所占比率、種族多元性、對移民的接受度等等。所以除了美國幾大知名城市，在全世界都有豐富的人才庫。你知道這些人才都在哪裡嗎？
臉書從「交換聯繫方式」的巔峰，到現在備受爭議，背後都是同一個原因，也就是臉書自身的企業使命：「連結所有人」，這個堅持讓臉書收益，也讓臉書陷入困境。但臉書並不是唯一遭到社會質疑的社群平台，無論是個資管理、推送仇恨內容，還是不當審查言論，都是當今幾大社交平台正在面臨的問題，亦即以臉書的境遇位代表的「臉書難題」。這會是一個無解的議題嗎？我們應如何思考並面對？
