智慧醫療, 產業案例, 觀點 智慧醫療的「入流」挑戰：深度簡化 贏得信賴 許多人談到數據保密時，直覺想到的是採用「本地部署」。但真正的爭議點在於「信任」與「治理」，這正回應了各國人工智慧相關法案所關注的「負責任的AI（Responsible AI）」。醫療數據在被二次或多次利用時，是否合規、合乎倫理，以及醫院在使用AI模型時，能否有即時的回饋機制，都是亟待解決的信任問題。
智慧醫療, 人物訪談, 觀點 智慧醫療落地整合關鍵：信任與治理 儘管AI在個人化健康、遠距照護等領域已有許多應用，但多數仍未與醫院系統有效整合，導致AI對醫療院所而言仍是成本而非價值。其根本原因在於缺乏一個可信的數據使用框架，讓利害關係人（如醫院、病患）擔憂數據二次利用的合規性、倫理性，以及AI決策的可靠性。
精選書單, 觀點 用生成式 AI 打造高效時間管理術 在這資訊爆炸、步調快速的時代，時間管理與資訊處理效率成為職場生存的關鍵。特別是對於身兼多職的管理者而言，如何在繁重的工作量中理清優先順序、應對突發狀況，並有效消化海量資訊，已成為一大挑戰。然而，隨著生成式AI技術的飛速發展，我們迎來了前所未有的解決方案。
關稅, 中美科技戰, 總體經濟, 觀點 孫明德：台美經濟都靠 AI 撐 貿易摩擦是持久戰 對台灣來說，美國的海外採購，正是帶動台灣這兩年經濟成長的最大動力來源。美國科技巨擘們的AI資本支出，直接轉化為台灣企業的出口訂單。如同報告中指出，驅動這波需求的關鍵硬體，「在台灣製造的NVIDIA GPU」以及「在亞洲製造的高階網路交換器與光收發器」，都是從海外進口到美國的設備主力。
智慧醫療, 產業案例, 觀點 醫療 AI 的「入流」挑戰：深度簡化 贏得信賴 醫療AI的發展面臨漫長驗證、法規模糊與數據治理的重重挑戰，要讓AI真正「入流」醫療體系，必須從「深度學習」（Deep Learning) 轉向「深度清理」(Deep Cleaning)，透過簡化流程、優化工作流，才能贏得醫護人員的信任。
主權AI, 創新, 觀點 創新治理思維與規範是發展人工智慧競爭優勢必要基礎 在全球AI競賽中，創新的治理思維與規範是打造長期競爭優勢的基石。各國正積極轉變監理角色，從傳統的防弊管制，邁向兼顧「促進創新」與「風險控管」的積極治理。歐盟《AI法》以風險分級建立市場信任，新加坡透過自願性框架與沙盒降低新創門檻，日本則利用政府採購引導產業標準，而韓國與美國更以國家戰略高度，結合立法與投資來鞏固領導地位。
數位轉型, 人工智慧, 觀點 從人工智慧到個人化智慧 三大產業AI落地的關鍵議題 AI應用如何落地、成為企業營運流程的環節，是企業導入AI最重要的步驟，也是最大關卡。人工智慧科技基金會日前舉辦產業論壇，邀請金融、醫療、製造三大領域專家，深度剖析 AI 導入的真實挑戰與機會。與會者普遍認為，AI 導入的成功關鍵，不僅在於技術本身，更在於資料治理、人才策略、跨部門協作以及能否從企業內部的「痛點」出發，找到務實的應用場景。
生成式AI, 精選書單, 觀點 職場 AI 工作術：讓搜尋與知識轉化更高效 生成式AI不僅能搜尋網路與公司知識庫，還能整合專家討論內容、建立 知識地圖，並協助社群管理者擷取洞見、偵測趨勢、整理報告。透過正確的方法與技巧，AI 將成為 職場助理與協作夥伴，幫助上班族在工作中更快找到答案、驗證資料來源，並釋放創新與策略思考的價值。
AI Agent, 新創, 觀點 巨頭壟斷下的 AI 新創機會：創造差異化的生存策略 通用型 AI 應用市場已被 OpenAI 等巨頭壟斷，憑藉成本與技術優勢及龐大用戶基礎快速擴張。新創若投入客戶支援、軟體開發等紅海領域將面臨高度競爭，須轉向垂直產業痛點，深耕醫療、金融等高門檻市場，並結合專業流程知識建立護城河。借鏡 Pachamama Capital 精準切入「深水區」，方能在巨頭夾擊下突圍。
