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各位朋友們好：
一路在台灣的教育體系中長大，很容易習慣於「循序漸進就能找到標準答案」的學習路徑。所以，上過 AI 課程、拿到認證，就等同於「AI 人才」；數位轉型的重點是電腦技術，佈署好資訊系統、有戰情室隨時看到各種營運數據變化，數位轉型也就算是大功告成。
不過，這兩年雖然 AI 課程蔚為風潮，但企業仍然苦於找不到有價值的 AI 方案；雖然資訊系統佈建翻新，然而新系統似乎跟企業想要創造的新價值，還有相當遠的距離，而且甚至不知道究竟有多遠。
回過頭看，循序漸進就能找到標準答案嗎？微軟執行長納德拉（Satya Nadella）說過，AI 是改變我們所做一切事情的執行環境。如果此話不假，當所有環境都改變了，怎麼可能再循著舊路徑、老方法走到目的地呢？
我們都知道 AI 影響所及，將產生巨大的結構轉變，因此希望儘快找到解決方法。但無論數位轉型或 AI 導入都不是單純的線性過程，當中需要不斷試誤、調整和適應，隨時準備調整策略將成為企業常態。因此，這絕不只是技術應用問題，還牽涉到組織結構、流程和市場定位的改變。
更重要的是，由於組織系統存在於物理世界，自有其慣性，任何轉變都不可能是自然發生的，也必然會引發不同性質、程度的阻力。而這些往往卻不是在課堂上或書本上能夠學到的經驗知識，本週電子報特別與你分享。
面對這個問題，阿瑪拉定律（Amara’s Law）提供了一個讓我們冷靜思考的基準點，「人們總是高估一項科技所帶來的短期效果，卻又低估它所造成的長期影響。」反之亦然，媒體與媒體工作者不太可能在短期內被取代，但是否能夠長期以目前的狀態存在？恐怕也不見得。 人工智慧科技基金會執行長 溫怡玲
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