許多公司相信運用生成式AI可以帶來長久的競爭優勢，但實際情況可能是競爭對手也同樣享有它帶來的好處，從而消除你的競爭優勢。不過，作者仍然認為還有一線希望：善用別人無法複製的獨特能力與資產。

行銷人員在運用生成式AI時，須了解4C良機：客製化（Customization）、創造力（Creativity）、連結性（Connectivity），和認知成本（Cost of Cognition）；與4C風險：編造虛構（Confabulation）、消費者反感（Consumer Reactance）、版權（Copyright），和網路安全（Cybersecurity）。並以「DARE架構」來協助行銷人判斷如何活用這項技術——分解（Decompose）、分析（ Analyze）、實現（Realize）、評估（Evaluate）。

B2B企業將留住客戶視為優先任務。但由於客戶初期投入成本低，如果發現自己沒有獲得預期的效益，可以輕易終止關係。因此，客戶關係健全與否就非常重要。本文提供一個客戶健全評分系統，不僅可以衡量健全程度，還能從中找出需要改善的地方。

《富時》100指數成分股的報告，平均長逾200多頁，這就難怪人類分析師會被資訊淹沒，忽略真正有價值的細節。近來，有些企業開始運用生成式AI分析競爭對手發表的公開資訊，更精準掌握商業動態。換句話說，在競爭情報、行銷、策略等領域，生成式AI能成為慧眼，發現有用的洞察。

想讓生成式AI模型成效卓著，企業必須在數據上做好準備，必須好好整理那些相對非結構化的數據，讓數據更精準、更新、更獨特。

對渴望保持領先的私人投資人來說，從找出潛在投資機會和進行盡職調查，到提高投資後的價值，使用外部數據與人工智慧能在市場中獲得關鍵性的優勢。

許多業務銷售或行銷人員，仍只是把生成式AI當成一種新鮮的科技工具而已，而忽略它能帶來革新工作型態的能力。若要在銷售環境下運用生成式AI，就必須要有創意和互動，以提升商業敏銳度，以及對顧客的了解，最終提升銷售人員的績效。

企業必須回答兩個問題：第一，我們產品使用數據的廣度如何？第二，我們產品使用數據的豐富度如何？這兩個問題的答案有助於企業打造4類融合策略：融合產品、融合服務、融合系統與融合解決方案。融合策略的架構具有動態本質。大部分企業都會從只需要最低數據量就可以建立的融合產品策略著手，然後隨著經驗的累積拓展到融合服務與融合系統，接著可以努力推進到創造最多價值的融合解決方案。