企業常會將一些營運活動外包出去，如今，資訊科技的進步使企業能夠密切整合這些第三方服務。這不僅促成高度專業化的第三方服務，也催生出統籌各項服務的業者。到底這對企業會有什麼影響？企業又該如何做好準備？本文有詳細的說明。
這份精選集收錄了2025年上半年《哈佛商業評論》最多人閱讀的10篇生成式AI文章，幫助領導人深入思考並回應當前最迫切的技術難題：生成式AI的實際應用情境是什麼？該如何設計並部署AI助理？組織要如何規畫代理式AI策略？這項技術對經理人代表什麼意涵？又該如何進行成本效益分析？
為何AI導入後，仍無法提升團隊效率？本文以一家《財星》500大企業為例，揭示通用型AI難以貼合實務流程的原因，並提出解方：「工作圖譜」與「逆向機械式在地化」（RML），協助AI學習實際脈絡、提升契合度。這種量身打造的方式，讓AI真正發揮助力，提升準確性與產出效率，並帶來更高的投資報酬。
成功企業不僅投入資源發展AI，更建立系統性決策框架，策略性運用自行建置、外購、混合及策略伙伴4種方法。每項功能皆評估策略價值、組織準備度及長期競爭優勢，並結合專案管理、供應商遴選與整合規畫，使AI投資帶來最大回報。
全球政經局勢震盪，多數企業選擇保守觀望。但研究顯示，真正在逆勢中成長的企業，都有共通點——勇於在危機中下注未來。領導人若具備「行動的膽識」，就能搶下關鍵勝機。
中國AI業者受到地緣政治與其他因素影響，走上一條與西方科技業者截然不同的道路，兩者各有所長。本文詳細剖析中國AI的3大獨特發展，以及西方企業可以如何結合雙方優勢，迎向創新與成長。
生成式AI常會出現各種幻覺以及大量不一定有用的建議。亞馬遜的Catalog AI系統雖然可以自動生成商品頁，以及相關的商品標題、圖片、說明等，也苦於這些難解的問題。亞馬遜後來採取哪些步驟，不但確保AI生成的品質，還能大規模測試各項微調的效果，本文有精彩的說明。
關於生成式AI的衝擊，探討的問題已經從「我會被AI取代嗎？」深入到「企業無償用我產生的數據來訓練AI，還試圖替代我？」提升AI效能所必須的高品質數據，來自許多工作者的知識、經驗與輸入，而這些個人數據的價值需要被肯定與保護。本文提出「數據合作社」的概念，探討如何在AI時代中尋求勞資關係的解方。
