企業在 AI 時代中該如何實現數位轉型？ 我想是這本書的主軸。之所以說是新商業思維，是因為結合了數據思維與商業思維；特別是在 AI 時代，數據思維就是各種應用的基礎，重要性只會有增無減。 書中不僅深入解析了 AI 技術的運作原理，還提供了具體的實踐策略和成功案例，幫助企業從數據思維出發，利用 TAMAM 模型全面應用 AI 技術。 此外，書中也強調了 AI 治理與管理的重要性，這是為了確保技術應用的負責任和可持續性。 對於無技術背景，且希望在數位轉型中取得競爭優勢的企業和個人來說，我認為這本書值得一讀。 ．．． 首先，數據思維是 AI 應用的基礎。 數據思維也是企業進行數位轉型和 AI 技術應用的起點，強調數據的收集、分析和應用；這和我在《高勝算的本事》中的觀點是一致的，只不過我更側重在數據思維的培養與應用上。 在這本書中，強調了數據思維為數位轉型提供了必要的數據支持，並且是 TAMAM 模型中技術和算法部分的基礎。企業需要培養數據驅動的文化，才能充分發揮 AI 的潛力。 關於數據，我們應該有三個認知： 一｜高品質的數據是成功應用 AI 的前提。 二｜有效的數據治理策略，能確保數據的準確性和可靠性。 三｜在前兩個前提下，透過數據分析可以挖掘出潛在的商業價值，支持決策。 ．．． 其次，數位轉型是企業在市場中保持競爭力的關鍵。 數位轉型，是指企業通過應用數位技術來改變其營運模式、業務流程和客戶體驗，以提升競爭力；不僅能保有競爭力，也能帶來效率提升和創新機會。 數位技術，也包括 AI 技術的應用。 現在企業所談的數位轉型，其實可以說是企業應用 AI 技術以提升競爭力的過程，涉及從數據收集到 AI 應用的全流程實施。 數位轉型有賴於數據思維來驅動決策和創新，這也是為什麼有許多企業在推行數位轉型多年後，現在開始愈來愈重視數據思維的養成。 此外，也需要 TAMAM 模型提供的技術框架來實現數位轉型；而 AI 治理與管理，則是確保數位轉型過程中的技術應用是負責任和可持續的。 如何利用 AI 技術創造新的商業模式，藉此提升企業競爭力，是企業在數位轉型過程中不容忽視的挑戰。 ．．． 再來，有效的 AI 治理與管理能夠防止負面影響。 AI 治理與管理，是對 AI 技術的應用進行規範和管理，確保其在企業中的負責任應用。 有效的 AI 治理與管理不僅能夠防止 AI 技術帶來的負面影響，也能確保其安全性和可靠性。包括三個方面： 一｜技術選型、團隊組建和項目管理，確保 AI 技術的順利落地。 二｜做好風險管理，識別、評估和應對 AI 技術應用中的風險，確保其安全性。 三｜處理 AI 技術應用中的倫理問題和法律合規，確保其負責任應用。 AI 治理與管理，需要數據思維來確保數據品質和治理，並且在數位轉型過程中起到保駕護航的作用。 ．．． 最後，TAMAM 模型提供了全面的 AI 技術框架。 包括技術（Technology）、算法（Algorithm）、方法論（Methodology）、能力（Ability）和模組（Module） 這個模型有助於企業全面理解和應用 AI 技術，提供一個系統化的指導框架。 一｜技術：理解 AI 技術的基本原理和發展趨勢。 二｜算法：掌握常見的機器學習和深度學習算法，並應用於實際場景。 三｜方法論：提供從數據處理、模型訓練到結果評估的全流程方法論。 四｜能力：強調企業和個人需要具備的數據分析能力、技術實施能力和創新能力。 五｜模組：介紹 AI 技術的模組化應用，提升業務效率和創新能力。 TAMAM 模型中的技術和算法部分，有賴於數據思維來提供高品質的數據支持。而方法論和能力部分則為數位轉型提供了具體的實施路徑，並且在 AI 治理與管理中提供了技術選型和風險管理的指導。 ．．． 這四個關鍵構成了一個完整的 AI 應用和管理框架。 其中數據思維是基礎，數位轉型是目標，AI 治理與管理是保障，而 TAMAM 模型提供了具體的技術路徑和方法。
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