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迎接AI,先做到「AI Ready」
台灣資料科學協會理事長陳昇瑋認為,資料科學涵蓋三大範疇,大數據加上機器學習,才能產生人工智慧。但台灣企業的資料運用現況,尚處於初期階段,且普遍存在四大迷思,急需建立正確資料運用觀念,做好迎接人工智慧的準備。
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2017/05/22
人工智慧孕育供應鏈的新工作
人與機器將不只是共存,更是協作。
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2018/09/14
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員工為什麼離職
人們何時會離職?研究發現,當人們比較同儕的成就跟自身現狀,或是拿來跟原先規畫的各階段人生目標相比,才是真正決定員工去留時機的因素。且研究人員也建議,公司最好及早介入,效果會比員工要辭職時才挽留更好。
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2016/09/01
員工投入度的兩面
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2016/08/19
企業如何獲得「精簡版」人工智慧的好處
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2016/08/12
九種員工投入類型
影片取材自〈員工投入度的兩面〉(The Two Sides of Employee Engagement),作者:尚恩.葛拉伯(Sean Graber)似乎每隔幾個月我們就會聽說一份新的意見調查,顯示大多數員工有多麼不認真投入工作。但或許部分問題在於,經理人思考員工投入程度的方式不正確。實際上,員工投入程度是行為和滿意度的更複雜作用。
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2016/08/10
成為視覺化溝通大師
製作數據視覺化圖表是所有經理人必備的技能。網路發達,加上各式工具不斷增加,讓製作視覺化圖表變得非常便利。但這麼做沒有門檻,因此許多圖表並沒有任何效果。在深陷製圖細節之前,應先弄清楚打算傳達什麼訊息。
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2016/06/01
良好的溝通需要多實驗自己的語言
每年都會出現一些與顧客、員工溝通的新方法,對企業來說,這些都是更有效溝通、達到企業目標的機會。而本文英國催稅通知的案例證實,企業若能用實驗來測試新方法的效果,就能系統化地改善與顧客的溝通,推動經過實證有效的改變。
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2016/02/26
演算法也需要經理人
如何發揮「演算法」這個強大預測工具的最大效能?畢竟,如果運用不當,情況可能會失控。因此,設定演算法時,必須明確陳述目標,也要考慮演算法使用的資料可能造成的長期影響。此外,更要從多元來源收集廣泛的資料。
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2016/02/01
刻意犯錯拚學習
既然我們都知道可從錯誤中學到教訓,並作為接下來修正行動,進而邁向成功的依據, 那麼,何不放手犯錯?為此,本文提供系統性的方法,告訴你何時該犯錯、該犯下什麼樣的錯,協助你精心規畫能帶來回報的「有用」錯誤。
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2016/01/01
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