人工智慧、物聯網、大數據等以資料科學為基礎的數位技術快速發展，讓人們既興奮，又焦慮。《哈佛商業評論》全球繁體中文版11週年慶國際論壇的「交流座談」單元，由總編輯楊瑪利擔任主持人，和與會三位講者：麻省理工學院連接科學和人類動力學實驗室主任山迪．潘特蘭（Alex “Sandy” Pentland）、人力顧問公司美商宏智（DDI）台灣區董事總經理李岳倫，以及清華大學工業工程與工程管理學系教授簡禎富，一起與台下的觀眾互動。與會者如何看待「資料革命」帶來的管理挑戰呢？
企業領導人在維持數位競爭優勢的競賽中，可參考三種城市規劃策略，尋求數位轉型靈感：建立新地標，當作數位策略的支柱（杜拜）；移除障礙和瓶頸，改善速度和敏捷程度（波士頓）；完全改變路徑，建設全新的城市（上海）。
無論對大數據、人工智慧抱持什麼心態，這些技術遲早會改變金融生態。
當科技幾乎以等比級數的速度翻新，領導者也必須要掌握「大趨勢（Megatrends）」，同時在趨勢變動中，洞見自身企業營運模式與商品服務的獨特價值。
許多人認為，人工智慧風潮下，製造業的產業轉型升級機會不大。對此，工研院機械與機電系統研究所所長胡竹生有不同看法。他認為：機械產業若想利用AI相關技術，探索新商業機會，必須從自身核心價值出發，進行策略思考。
台灣大學是台灣培養人工智慧人才的重要基地。以台灣大學資訊工程學系教授徐宏民帶領的機器學習影像識別實驗室為例，因為對人工智慧人才的培養成績突出，還被台灣媒體稱為「人工智慧人才製造機」。但與許多人認知的不同，徐宏民認為，如果台灣企業希望吸引頂尖人才為其效力，「薪資」並非最重要的關鍵，企業能不能提供一流人才需要的環境與舞台更為重要。
台北醫學大學管理學院院長、大數據科技及管理研究所教授謝邦昌接受本刊採訪，從本期管理新趨勢「有資料，更要有策略」系列文章出發，點出台灣企業面對資料管理兩大常見的迷思：一、輕忽資料的價值；二、認為有了單一工具或解決方案，就可以解決資料管理的問題。
