黃揚博
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由新到舊
企業需要持續調整以契合市場需求，轉型是必然需要面對的挑戰。科技發展、ESG轉型、電動車、AI轉型、敏捷管理等需求頻繁。成功轉型的比例僅有20%，建議引入變革急迫感、強大變革領導團隊、建立明確願景與溝通、去除障礙、創造短期戰果、不宣佈勝利過早、深植變革文化。參考「領導變革：為何轉型未竟其功」。
瑞典斯德哥爾摩經濟學院（Stockholm School of Economics）助理教授卡佳·艾諾拉（Katja Einola）等人在2022年10月的《人力資源管理期刊》（Human Resource Management）上發表了一篇題為〈好朋友還是壞工具？探索人類和人工智慧在工作場所生態系
紐約大學商學院的卡倫·安東尼（Callen Anthony）教授等學者於2023年9月在《組織科學》（Organization Science）期刊中發表文章，題為〈與AI協作：採取系統觀點探索未來的工作〉（"Collaborating" with AI: Taking a System View
無論學涯規劃、職涯規劃或生涯規劃，層級是個人、團體或企業，身處在哪個產業、哪個部門，都必須學會「制定目標」。
目標就像是地圖一樣，指引我們行走的方向。許多人在做決策時習慣性採取「貪婪演算法」的方式，總是選擇眼下最好的選項，最終陷入短線思維的陷阱。當下看似為最佳解，從長遠來看對整個人生或者對整個企業
不少人聽說過PDCA流程。PDCA是由統計學家威廉．愛德華茲．戴明（William Edwards Deming）所提出，最一開始應用在品質管理領域，時日至今慢慢成為企業通用的目標管理流程。
PDCA總共涵蓋四個步驟：
計畫 Plan ：總體目標與規劃制定
執行 Do ：執行先前計畫，收集必要
前天看了《數值化之鬼》這本書，這本書由識學創辦人安藤廣大撰寫，深入的探討數值化的議題。
在生活與職場上，我們很常很聽到身旁人講數值化思維的重要性，但只有少數人真正理解數值化的真正含義，其中更只有微小的比例能夠真正實踐。
實際上，培養數值化思維並不需要深厚的統計基礎，數值化強調的是「用數字來思考」
本文延續先前刊登於《服務研究期刊》（Journal of Service Research）的論文《使用人工智慧執行服務》（Artificial Intelligence in Service），該論文建立了四種AI類型的框架，包括機械型AI、分析型AI、直覺型AI和共鳴型AI。基於這個框架，我們將
我們之前講到如果想要降低創業的風險，最好的方法是找到一個對標的對象，這個商業模式已經被驗證是可行的，直接去模仿他的成功路徑。
但我們不可能永遠都在抄，最終還是要做出我們自己的產品。
所以下一步是要去思考哪裡可以優化改善。
最簡單的方式，是可以從價格的角度去優化。
很多的品牌，他的商品都會存在
昨天跟一位前輩學長聊創業這件事情，這位學長曾經待過創過四次業，念了三個台大博班，可以說是學識非常淵博的人，
我藉這個機會，也向這位學長請教了創業的小知識，而這位學長將創業的三字秘訣。
這篇文章先來講第一個秘訣「抄」
我們平常很常講創新、創新，每個人都希望能夠創一個別人沒有創立過的事業。但從現實
在2022年3月，《國際人力資源管理期刊》（International Journal of Human Resource Management）刊登了一篇題為〈人工智慧、機器人、先進技術與人力資源管理：一個系統性回顧〉（Artificial Intelligence, Robotics, Adva
