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2026-07-30
過去這兩年,多數企業使用生成式AI的範疇與目標,仍然集中於提高單一任務(Task)的效率,例如寫文案、做摘要、產出程式碼、協助客服回覆等。然而,真正的企業轉型是讓AI進一步理解任務、串接資料、規劃步驟,協調不同系統,甚至進一步由AI代理跨系統協調進行自主式端到端的決策,完成一個長流程工作,促使流程再造,形成服務、甚至商業模式創新。
2025-09-05
許多企業雖然為生成式AI投入可觀的資金與人力,卻未必能將AI投資轉化為真實的成長動能。根據2025年IBM商業價值研究院的分析指出,領先企業的成功關鍵並非單純善於使用先進技術或海量資料,而是擁有「AI Ready」的「體質」。
2025-08-08
企業投資與發展AI應用,投資報酬率應當為首要考量,企業必須思考:AI如何為企業帶來真實的商業價值,將支出花在刀口上。本文指出三大關鍵,對齊策略、衡量效益、有序治理,有效指出一套針對企業,可持續的價值評估方法。
2025-07-11
隨著AI技術不斷演進,從過去以預測型AI及生成式AI為主流的輔助型AI,到如今可主動執行任務、調用資源、做出決策的代理型AI(Agentic AI),雖為企業帶來機會,卻也形成新的挑戰。
AI代理擴張 零常設權限降險
AI決策品質關鍵在資料 三大關鍵重塑資料底層
認識WAC運作架構 輕鬆管理Hyper-V虛機
因應AI代理企業成形 CRM走向無介面架構
始於DCIM串聯機房全貌 數位孿生強化管理配置
超級模型預示未來資安
五階段串聯機房生命週期 數位孿生建立閉環治理
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異質設備匯聚營運視圖 預測維護降失效風險
統包工程整合高密度機房 電網至晶片降低轉換損耗
建置高可用性iSCSI儲存設備(中)
Citadel協同合作系統 企業級基本功能一應俱全
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LINE CONVERGE 2019 宣示持續耕耘台灣市場擴大社會參與
第247期
2026年8月
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AI攻擊來襲:物聯網資安防線的下一場考驗 — 國家資通安全研究院副院長 龔化中
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