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用強大的基於個案的培訓在你的企業中激發變革性的思考。學習成功的應用,並掌握創作自己的個案的技巧,以培養成長和持續學習的環境。
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由新到舊
分享近期兩場生成式 AI 講座的心得,探討 AI 代理人的迷思,強調人類領域專業的決定性價值。真正的 AI 價值來自於「AI 能力 × 領域專業知識」的乘法關係,並以前述兩場講座為例,說明在不同場景下(教育、醫療)如何有效運用 AI,最終提出未來的職場競爭關鍵在於「懂得用專業知識駕馭 AI 的人」。
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10 小時前
本文探討組織慣性如何影響企業應對變革,並以案例深入分析,指出「被成功綁架」是慣性問題的關鍵。文章提出將「外部環境變動」與「組織慣性」結合的診斷矩陣,強調「雙軌轉型」是應對劇烈變化的有效策略,並分享了保護新事業、舊事業支援新事業的實務洞察,最終呼籲建立高階管理共識機制,共同找出正確的轉型路徑。
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許多主管這一年都有個共同困惑:工具買了、帳號開了、團隊也開始使用,但「總工時並未顯著縮短」。表面上看似有效,實務上卻充滿摩擦:有時 AI 回覆品質不佳,無法直接採用;有時耗費半天輸入資料,最終仍需自行重寫;甚至感覺比以往更忙碌,因為新增了一項職責:管理 AI。
本文探討 Google AI Overview(AI 預覽)如何影響企業不同部門的決策與營運,並提出一套工作坊架構,引導企業主管從建立共同語言、重塑決策依據,到優化內部流程與知識管理,以應對搜尋引擎演算法的變革,將 AI 帶來的挑戰轉化為組織成長的契機。
AI 的破壞力不在於「有多聰明、能不能取代人」,而在於它能用新的方式促成「協調」,把既有的工作、組織與產業價值鏈「拆解後重新組合」,因此重排價值分配與權力結構;贏家通常不是把 AI 當工具來加速舊流程的人,而是能在新系統裡掌握控制點、管理風險與責任、並設計出可持續約束的人。
策略之所以模糊,是因為同一個詞同時被拿來講定位、年度計畫、資本配置與敘事;大家各玩各的語言遊戲,溝通順暢全靠腦補。解法是把策略從名詞改成動詞:把「今年要更堅決地不做什麼」寫出來,釘住資源流向,再用活動系統與fit檢核落地,也避免把工具堆疊當策略。才算講清楚點。
Google 與 OpenAI 在 AI 代理人的角色上採取截然不同的策略。Google 將 AI 代理人視為「媒介」,旨在透過廣告變現;而 OpenAI 則將其視為「行動者」,直接推動交易並以手續費獲利。文章深入分析兩者的商業模式、對品牌電商的影響,以及未來在介面、資料、交易規則上的競爭態勢。
去年一場企業 GenAI 工作坊後,我看到 AI 不只帶來效率提升,更讓流程、協作與治理的缺口被放大:從「即問即答」到「模板化半自動化」,再到 Make.com 串接工作流,採用深度越高,越需要覆核權、可回溯與可微調的安全感。當文化支持探索,最佳實務會快速擴散,但也會累積治理負債。