在生成式AI、機械電子學與仿真技術推動下，通用人形機器人正快速發展，並將重新定義勞動力結構。它們不只能與人類協作，還能執行多樣任務、提升效率、降低成本。本文提出五大關鍵問題，協助企業評估是否該投入這場「人形機器人革命」。
企業領導人常常苦惱，什麼業務或工作適合導入生成式AI。本文提出一套分類架構，領導人可以從中找出適合交由AI執行或協作的任務。另外，本文也提供實用的建議，讓公司在導入生成式AI時，可以走出與其他公司不同的路，進而創造可長可久的競爭優勢。
身為領導人，我們總被期待做出有數據支持的決策，但統計數字真的能反映事實嗎？其實，百分比、成長率、滿意度等指標，常因「分母」設計不當而產生誤導。你是否曾因看到「暴跌1,000點」或「下滑3倍」的數據而焦慮不已？又是否曾因此忽略了真正該問的問題？本文教你看穿統計語言背後的陷阱，關鍵就在一句話：「分母是什麼？」
企業導入生成式AI，若只仰賴通用模型與外部內容，難以獲得實質報酬。「檢索增強生成」（RAG）是目前最有效整合自家專有知識與大型語言模型的做法，前提是非結構化數據具備足夠品質。本文說明企業該如何準備、清理、評估與維護這類內容，讓AI真正解決業務疑問、發揮價值。
顧客如果在網路商店下單後才發現「缺貨」，往往會敗興而歸，甚至產生負面觀感不再消費，損及品牌信譽，每年為全球零售商造成將近一兆美元的損失。本文作者群進行研究後，建議可以為線上顧客提供更多資訊，像是配送時段與庫存的關係，協助他們做出更合適的購物決策。這種做法降低了缺貨率，也提升了顧客單筆消費金額。
數位技術進步飛速，製造商現在能「更快」在「更接近」顧客的地點提供產品與服務，這種空間與時間的接近，就是「鄰近性」（proximity）。再加上AI、3D列印、物聯網加持，先接單再生產的模式指日可待。面對這些趨勢與新技術，企業如何做出明智的策略選擇？本文先說明推動「鄰近性」的四大變革趨勢，再提出企業可以採取的四步驟。
目前有兩股力量正在重塑世界格局，其一是關鍵與新興技術的突破，其二是地緣政治動盪加劇。董事會要如何帶領企業因應這些難關？澳洲首任網路事務和關鍵科技大使托比亞斯．費金（Tobias Feakin）提供指引，建議董事會專注三大基本任務，確保組織不僅能生存下來，還能蓬勃發展。
許多企業投入大量資源進行數位轉型，卻總是看不到預期效果。問題往往不在技術本身，而在於缺乏明確策略、組織文化未能配合，以及高層未真正參與。第五屆數位轉型鼎革獎今日揭曉，從232件報名中嚴選出獲獎名單，獲獎率僅26%。玉山銀行、華城電機、緯創資通等標竿企業領袖親自分享，轉型成功的關鍵在於最高層的承諾、創造顧客價值的初心，以及容許實驗的組織文化。（第五屆數位轉型鼎革獎完整得獎名單請點此）
