機器學習從來沒有這麼快速和完善過，但它們還是有限制的。
臉書，已經變成一家社群媒體企業巨獸。而機器學習，也已經變成這個社群平台發展人工智慧的平台了。負責臉書應用機器學習團隊的坎德拉，非常務實，他不求演算法必須是最新、最佳的，而是要求能協助解決問題和創造價值。
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。
