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哈佛商業評論全球繁體中文版第217期

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2024大專聯盟精選電子雜誌

可借 1 本 / 共 1 本

出版日期

2024-09-01

線上出版日期

2024-09-01

出刊頻率

月刊

與生成式AI教學相長

生成式AI問世一年多來，進展神速，影響深遠。未來，不論是企業或個人，若要成功，都取決於能否讓生成式AI輸出最好的結果，以及能不能和這些模型一起學習及成長。本期雜誌對個人和組織都提出了如何善用生成式AI的建議。

對個人來說，最重要的，是要學會將生成式AI融入自己的工作。想做到這點，要學會一些技能。首先，你要學會「下出聰明的提示」，讓生成式AI產生更好的結果。你可以將問題拆解成幾部分，一步步詢問，這樣得出的答案會精準得多。第二，你要「和AI互為學徒」。這種技能是指，將豐富的數據與知識納入你給AI的提示，來幫助AI了解你的需求和任務，同時，你也要學習如何訓練AI來處理更複雜的問題。最後，你還要有判斷的能力，因為生成式AI有時會產生錯誤，你還是要以人工仔細審查輸出結果（見〈讓生成式AI成為你的超級工作助理〉）。

對企業而言，想要用生成式AI來建立持久的競爭優勢，要花一番功夫。因為每家企業都會用相似的演算法和數據庫找出模型，因此它不能成為任何一家企業的永久競爭優勢來源。那麼，如果要運用生成式AI為自家打造長期的優勢，要怎麼做呢？你必須找出別人無法模仿的自家寶貴資源，讓生成式AI為你產生獨特而持久的競爭優勢。以亞馬遜（Amazon）為例，它擁有許多珍貴的獨家資源，包括與數百萬家供應商的關係、整合過的資訊系統、複雜的倉儲系統與送貨系統等，這種種獨特資源，正可以讓亞馬遜運用生成式AI打造獨特的競爭優式；而亞馬遜目前也正在進行這工程（見〈別寄望AI帶來新的持久優勢〉）。

在行銷的領域，過去大家會用AI來執行特定功能，像是如A／B測試等，然而現在，行銷人員可以思索，如何用AI來改善企業整個品牌管理流程。不同於過去行銷4P架構，在運用AI來管理品牌時有另一套4P，第一個P是生產力（Productivity），例如企業可以使用顧客通話紀錄來訓練AI模型，找出哪些互動最讓顧客滿意，回饋給客服人員，讓客服人員可有效率地提供高品質的服務給顧客。第二個P是預測（Prediction），企業可以在產品中內建感測器，蒐集資料並建立模型，在產品故障前就可預測哪台機器會故障，幫客戶節省大筆維修費用。第三個P是個人化（Personalization），AI可利用所蒐集的大量顧客資料，針對個別客戶需求，提供客製化的服務。第四個P是提案（Proposal），行銷人員可輸入過往的文宣資料，讓生成式AI撰寫符合企業風格的廣宣。將AI結合人類智慧，可以拓展品牌的疆界，行銷人應善用AI來管理品牌（見〈AI提升品牌管理的4P原則〉）。

當前，除了生成式AI，還有許多新興科學出現，包括全新材料、太空科學、基因體等等，這些科技的影響無所不在。想不錯過新科技，在董事會中成立科技委員會是好方法。例如，嬌生公司的科技委員會便扮演先導的角色，積極找出創新機會，因此研發出多款突破性的藥物。企業可考慮成立董事會科技委員會（見〈董事會需戒掉「科技短視症」〉）。

總編輯鄧嘉玲