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現在,我們已經不必為了讓機器學習,去處理龐大的數據,而是能夠根據人們自身的經驗、感受及直覺來教導機器。這樣極度人性化的科技發展,為策略創新打開廣大的可能性,比如特斯拉不同於傳統汽車業,不在硬體上推陳出新,而在軟體上不停迭代,車主等同駕駛一台持續進化的汽車,而車主的使用經驗也可成為回饋數據,持續幫助軟體進行最佳化的更新,如此相輔相成。領導人如果能夠看見人類與科技的根本人性連結所帶來的機會,就可以預先採取行動,掌握未來。
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人類與機器互動的一項以人為本的做法,就是徹底反轉有關創新的基本建構區塊的假設。具體地說,「小數據」的新效用(包括創造「綜合」數據以模擬一套情境),可讓先前沒有財力負擔大規模應用人工智慧(AI)的企業,目前能夠負擔得起了。人們現在不必處理很大量的數據來讓機器學習,而是能夠根據人們自身的經驗、感受及直覺來教導機器。這意味著,整個組織內有更多人可根據自身的個別專長,以新的方式來運用AI。
(不符合) 小於6段 & 小於700字 (段落: 2/ 字數: 344)如此造成的整體情勢為何?舊式冗雜的資訊科技架構逐漸式微,取而代之的是一些活絡的系統,這些系統可以在行動運算、AI、物聯網(IoT)及數十億個裝置所組成的高度數位化世界中,串聯各種科技、數據及人才。這些發展已為策略創新打開廣大的可能性;然而,只有少數一些公司已經大膽地接受這些極度人性化科技所開啟的新策略。
(不符合) 小於6段 & 小於700字 (段落: 3/ 字數: 583)這些高潛力新策略當中的三項,是不斷測試(Forever Beta)、最低可行性構想(Min...
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Q.
什麼是數位轉型的真實意義?
Q.
你是否已盤點組織數字化、數位化與數位轉型的目標與能耐。
Q.
如何運用企業智慧決策分析學找出組織明確的發展盲點與機會點?
Q.
如何培養組織與時俱進的頂尖員工?
Q.
如何擬定組織的數位轉型策略?
Q.
如何讓組織數位轉型策略落地?
Q.
如何制定推動「分析成性,公私兩利」組織文化的戰術?
Q.
什麼是「轉識成智」?如何協助組織轉識成智進而推動智慧決策?




