技術與營運

永續的城市就是未來。約翰．麥康柏說明企業可以如何改善資源效率，以協助打造永續城市。效率矩陣是一個概念式工具，有助於以圖像呈現可獲利的走向，企業若更有效率地使用手上的資源，就能帶來極大的好處和利潤。

這些「機器人顧問」以演算法為基礎，做出投資理財的建議。不只如此，在資料爆量成長的現在，許多以資料驅動做成的決策，人工智慧也能扮演比以往更吃重的角色。這麼說來，原先企管顧問的工作，也將由機器人代勞了嗎？

機器學習與人工智慧如何融入企業現有的資料能力？組織裡運用資料科學的方式可分解成三種能力：「了解商業」，問題並分析資訊，以做出決策；「產品資料科學」，打造能改善產品的演算法與系統；「研發」，使用資料開發新產品。

人工智慧聚焦在「智慧」上，並追求極致的完美。研究顯示，這就是為什麼大部分的人不信任人工智慧。因為人工智慧雖有強大的思維能力，卻沒有感受能力。換句話說，它能為你做出最佳選擇，卻無法照顧你在過程中的感受。

數據資料大幅增加、演算法有極大的改善、電腦硬體功能愈來愈強大。上述這三個因素，使得人工智慧目前如此受矚目。

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？

半開放式區塊鏈或許是更好的選擇。

七個方法，為公司創造價值和利潤。