吳相勳
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由新到舊
本文詳細介紹如何在課堂上結合生成式 AI 工具，引導學生深入探討 Grab、Gojek 與 Uber 在東南亞的平臺競爭個案。
Scrum Guide 從 2010 年到 2020 年的演進，看到早期 Scrum 如何因過度追求形式和控制而導致「殭屍敏捷」現象。我特別強調 2020 年版本如何剝離僵化規範，回歸以「關鍵資訊」和「目標」對齊為核心，並結合現代技術進步，重新定義管理者的視角。
本文深入探討策略顧問在不確定性中的兩種核心服務模式：專家型（提供答案、壓縮不確定性）與陪伴型（共同探索、認知賦能）。文章分析了兩種模式的商業邏輯、優缺點、定價策略，提出了在不同情境下切換角色的策略，以及最高明的策略顧問是能夠動態組合運用這兩種模式的「高質量幫助系統」。
這篇文章深入探討策略的核心本質，認為其旨在處理人在有限理性下的不確定性與競爭。作者透過歷史案例（納斯卡線）、當代趨勢（AI）、以及多種策略觀點（理性派、願景派、生態—制度派、資料—機率派、要素—優勢派），闡述策略並非保證成功的公式，而是基於情境適配、可持續優勢，並強調理解自身優勢的條件與限制。
本文探討如何利用 AI 工具 (如 Codex) 結合 Chrome 遠端偵錯功能，實踐網頁內容的自動化修改與部署，並進一步討論 AI 賦能為企業流程帶來的潛在衝擊與挑戰，提出「沙盒」和「權限白名單」等解決方案，以縮短反應時間並釐清技術與組織架構之間的落差。
在硬體與 B2B 領域創業，從來不是一條充滿浪漫幻想的道路。它伴隨著技術卡關、漫長的銷售週期，以及隨時可能燒光資金的生存壓力。在一場為工研院研發人員與連續創業者舉辦的創業課程中，我們探討了這條艱辛的道路 。
在 AI 時代下，實體教室和企業內訓的價值並未減損，反而更聚焦於「如何管理、引導和糾正 AI」。將生成式 AI 融入個案教學有五個實務步驟，從課前預習、領域知識先行、AI 協作，到回歸管理決策與知識封裝。AI 應被視為協作工具，人類價值在於有效運用並管理 AI，解決真實的商業痛點，進而實現數位轉型。
生成式 AI 普及，教師的教學重心應從傳遞知識轉向引導提問與判斷資訊價值。本文以一個商業個案為例，示範如何在課堂上引導學生實際操作 LLM 工具，理解 AI 導入的挑戰與侷限，並培養學生的 AI 素養與自學能力。
顧問及知識型工作者如何透過 Codex CLI 及 Skill 模組，將不固定的思考拆解成可重複執行的 AI 任務。我分享了從基礎 AI 課程進階至代理型 AI 的考量，並以實例說明如何利用 Codex CLI 自動化處理大量資料、生成報告、建立專屬知識庫，最終將工作重心轉移至高層次的策略判斷。
