• JUDGEMENT

    We help you make better judgement about AI.

  • 在 AI 成為現實之前幫你先判斷

    哪些變化不能看錯

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    當 AI 不再只是話題,而開始影響營運、責任與風險,真正困難的不是跟上速度,而是做出你能承擔後果的判斷。

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    透過全球 AI 事件與產業脈絡,協助正在參與決策的人,看清楚哪些變化值得相信。

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    這就是為什麼蘋果被傳正在研發的「AAI Pin 式穿戴」值得追蹤。它看起來像是在做新硬體,實際上是在測試一件更難的事:當 AI 的互動入口離開螢幕,錯誤的代價會被放大到社交層級,而不是只停留在「...
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    這件事看起來像排行榜的名次變化,但更像是採購會議裡的投票結果。當企業把 AI 導入寫進年度資本支出,問題往往不是「要不要做」,而是「誰能把它交付到能用」。在這個語境下,品牌的價值不再只是行...
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    InfoAI 編輯部 當「能做」變成「可管」,工具才算進了企業 當一個工具能被組織管理、被分權使用、也能被稽核追溯,它才可能從「個人好用的小工具」變成「部門流程的一部分」。因此,這次...
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  • InfoAI 不做預測

    只建立判斷框架

    1

    新聞只說發生什麼,而解讀洞察則說明為什麼。

    我們不只整理在事件本身,更要放進產業、制度與時間的演變,理解它為什麼發生,以及接下來可能會怎麼走。

    2

    趨勢如無驗證,就只是一個說法而已。

    與其追逐預測與口號,我們更關心投入成本是否合理、限制是否有存在、以及現在的條件是否成熟。

    3

    除了看懂能做什麼,還要知道不能做什麼。

    除了知道 AI 能解決的問題,也要掌握邊界在哪裡,才能避免被短期熱潮牽著走,做出過早或錯誤的判斷。

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  • InfoAI 適合哪些讀者?

    1

    正在參與或影響 AI 相關決策,卻不想只聽市場說法

    企業主管、決策參與者、創辦人

    2

    必須替組織評估 AI 的影響,並向內部說清楚利弊。

    策略、產品、轉型、技術與營運角色

    3

    所處產業不能隨便試錯,錯誤的判斷會直接影響營運。

    專案負責人、跨部門協作者

    4

    不需要更多工具清單,而是需要更可靠的判斷依據。

    跨產業專業者、知識型讀者

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  • 為什麼 AI 資訊越多

    反而越難做出判斷

    1

    新聞很多越看越亂

    2

    工具很多要怎麼選

    3

    都說顛覆那代價呢