Generative AI: The Insights You Need

在前面，我們已經探討了 AI 的商業變革、技術引擎、應用策略以及法律困境。現在，我們要討論一個看似微觀，卻極具戰略意義的話題：我們應該如何與 AI「對話」？隨著「提示工程」（Prompt Engine…

在前面的論點中，我們探討了生成式 AI 的商業潛力、技術驅動力以及在創意和銷售領域的具體應用。然而，這項強大的技術並非一條坦途。它帶來機遇的同時，也伴隨著一個巨大且複雜的法律陰影。這引領我們進入資料中…

前面我們從宏觀的商業模式、底層的數據機制，到創意的未來情景和具體的人機協作方法，層層深入地探討了生成式 AI 。現在，我們要將目光聚焦到一個具體且極其重要的商業職能上——銷售（Sales）。這引領我們…

前面我們探討了 AI 對創意工作可能帶來的幾種未來情景，其中既有 AI 作為輔助工具的樂觀預期，也有其可能帶來的市場失衡。現在，我們要更深入地探討樂觀的那一面，聚焦於「人機協作」的具體方法。這引領我們…

核心論點四：生成式 AI 正對以知識和創意為基礎的工作構成前所未有的顛覆，其影響可能循著三種既獨立又可能共存的未來情景展開：(1) AI 輔助的創意大爆發；(2) 機器壟斷創意導致的市場失衡；(3)「…

核心論點三：企業在選擇導入生成式 AI 專案時，不應盲目追隨潮流，而應採用一個結合「風險」與「需求」的二維矩陣框架來進行系統性評估。這個框架能幫助企業識別出那些「高需求、低風險」的最佳切入點，從而最大…

核心論點二：生成式 AI 的競爭優勢和演化能力，根植於一種獨特的「數據網路效應」（Data Network Effects）。此效應創造了一個「強者愈強」的良性循環：更多的使用者帶來更多的數據，更多的…

核心論點一：生成式 AI 正在從根本上重塑商業模式，其核心驅動力是將傳統「以功能為中心」的軟體互動，轉變為「以顧客旅程為中心」的動態解決方案，這迫使企業必須打破數據、產品和合作夥伴的邊界，重新定義自身…