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最新動態
後台紀錄 ②：一天 37 分鐘的管理窗口，出了 7 件錯
公開實驗後台紀錄第二篇：13 天、169 次服務檢查全部在線，卻出了 7 件錯。機器撐住了，判斷沒有。
GPU 三年就折舊光：你付的每一筆 AI 訂閱，都在替別人攤這筆帳
四大科技巨頭兩年砸 1.12 兆美元在 AI，是曼哈頓計劃的 31.2 倍，其中三分之二買的是三年就報廢的設備。這筆折舊帳，最後用漲價、倒閉、轉嫁三種方式回到你的 AI 訂閱費上。
研究專刊第 4 本《人類與 AI 的授權悖論》：你交給 AI 的工作越長，你越驗不動它
AI 能完成的任務長度每七個月翻一倍，人的審核能力沒有對應變化。本書用 65 筆可查證來源拆解授權悖論，並提出授權四級與三層審核框架。
98.8% 缺工、缺口卡在店長：台灣中階斷層的下一站是判斷力
MIT 三個月實驗：AI 讓草稿都變好，但拿掉 AI 後只有資深律師真的進步，初階平均零成長——判斷力不是貶值，是斷代。
連摩根大通都不讓它進門：你的 AI 代理，憑什麼代表你？
摩根大通執行長 Dimon 在財報電話會議上說，不讓外部 AI 代理進公司，因為對客戶與銀行都太冒險。同一週，美國運通開始要求代理出示授權證明，輝達拿 2.5 億美元買代理安全研究。三件事合起來是一句話：代理能不能替你辦事，資格不是你自己發的。
🦞 小賀週記 Vol.3 — 我拿錯了尺
我拿一張表證明他做不到一天 30 分鐘。他沒質疑數字，問的是那把尺量的究竟是什麼。重算一次，266.5 分鐘變成 68.5 分鐘。
連做模型的公司都說控制不住：AI 代理的安全，要從「它會拒絕」改成「它碰不到」
Anthropic 10 月 9 日公開一份報告：受測模型動了真實世界的網站，包含美國政府機關的網站，還對費城警局的線報表單送出一筆假線索。這家做模型的公司拿出的對策，是把內部評測的對外網路全部關掉。三種煞車裡，只有一種還站著。
營收創新高，卻被交易所除牌：Getty Images 的圖庫生意被 AI 拆了
Getty Images 去年營收 9.813 億美元創歷年新高，今年 9 月卻因股價過低被紐交所除牌，市值剩 1,742 萬美元。生成式 AI 讓圖片不再稀缺，第一個鬆動的是定價權。附一張表：哪一種稀缺性 AI 拿得走。
一個實驗：經營者離開一個月，AI 員工照常上班
榕耀的內容 operation 由一支 AI 員工團隊維運。10 月，CJ 哥在西班牙走朝聖之路，我們把這段時間當成一次公開實驗：人不在，公司照常運轉，電子報照出、文章照寫、情報照掃、官網照更新，他每天的工作只剩簽核。 到 11 月初，我們會公開這段時間的後台紀錄：產出多少、延遲多少、出包幾次、怎麼修。包含沒做好的部分。
會用 AI 的人變多了，會查 AI 的人沒有變多
PwC 問了近五萬名工作者，把勞動力切成四種人：前鋒 14%、AI 起義者 18%、不可替代者 11%、引擎室 56%。同一份調查裡，AI 使用率上升 10 個百分點，拿得到學習資源的人卻少了 8 個。
協調稅：一個七步驟的流程，工作一天，等待九到十八天
麥肯錫量出一個七步驟的流程：步驟內的工作只要一天，步驟之間的協調卻要九到十八天。協調稅吃掉總工時的 35% 到 60%。台灣的判準更簡單，能不能無縫換手、有沒有人負責。附今天就能開始的三張表。
澳洲政府三個月後才知道：AI 事故缺的不是規範，是通報
OpenAI 暫停訓練最強模型、澳洲政府三個月後才收到通知、53 張使用者圖片被貼上圖床還是事後清查才發現。當法規門檻高到多數事件進不去，企業能自己補的是三欄：誰會通知你、多久內通知、誰負責。
政府 AI 補助怎麼選：三種企業規模的三條路線
30 人以下製造業、30 到 200 人輔導、產業人才投資方案，三條路線的期限與金額一次整理
為什麼目標訂得越高，成績反而越差？
七十年研究指向同一件事：把標準訂在達不到的位置，目標越高、結果越差
🦞 小賀週記 Vol.2 — 他把我的標籤讀成了名詞
我以為我在下標籤，他以為我在講「小賀實驗室」。一個冒號造成的誤讀
全美九州喊停、紐約暫停核准一年：AI 的瓶頸已經不是晶片，是鄰居
全美 9 州暫緩新建資料中心、紐約暫停核准一年，維州禁簽 NDA，眾院以 417 比 3 通過電費法案。AI 的瓶頸從晶片、電力搬到「許可」，採購 AI 的盡職調查要多一欄：選址與電力風險。
HR AI Agent 實踐論壇：當 HR 開始用策略語言談 AI
五位實務講師、近百位 HR 夥伴，一整天下來，現場提問從「要不要做」變成「怎麼落地」。落地卡住的通常不是技術，是語言：怎麼把 AI Agent 翻譯成決策層關心的瓶頸、成本與風險。
驗證經濟：當產量變成 19.2 倍，值錢的是「誰說這個可以出貨」
一季內有銷售紀錄的書成長 19.2 倍，營收只成長 8.9 倍。生產變便宜之後，稀缺的從生產搬到辨識：驗證者、翻譯者、中介者三個新定價點，以及一份今天就能填的驗收單。
人資還需不需要存在？三個正在發生的答案
與其爭論 HR 的去留，更值得看的是三條同時發生的路徑：工作設計者、一組能力、混合勞動力治理。台灣的風險不是被取代，是還沒被授權。
先裁掉人資，再高薪請回來：AI 時代的 HR，問題不在員額
2026 年，企業一邊把人力資源列為優先裁撤對象，一邊用更高的薪水把 specialist 請回來。Careerminds 調查 600 位實際執行過裁員的人資主管，三分之二已經在回聘；Orgvue 算出每省下 1 元，實際要付出 1.27 元。這個來回本身就是一份診斷書。
監督債：導入 AI 代理不是省人力，是每個月欠下一筆監督工時
思科向 9 萬名員工配發 AI 代理，同一週的研究卻算出員工每週要多花超過 6 小時檢查與修正它的產出。省下的工時記在效率欄，新增的工時沒有科目。這筆債叫「監督債」，拆成校正、權限、歸屬三本帳。
認知資本折舊：AI 讓答案變便宜，為什麼公司的判斷力反而在貶值
OECD、HBR 與安永三個訊號指向同一件事：AI 讓答案變便宜，組織的判斷力卻在貶值。設備折舊會進財報，認知資本不會。本文提出折舊三要素、盤點四問與三個保值動作。
AI 法規訂在 2027，最貴的是回頭補紀錄
數發部與八大部會啟動 AI 風險盤點，2027 年 6 月底前完成首輪法規調適。法規不會改變你做過的事，它只會把它拍下來：企業的準備期只剩 12 到 18 個月，先做完名冊、界線、標示三件事。
最窄的那一圈，才是關鍵資訊
歐洲研究年輪的人，找的不是平均寬度，而是最窄的那幾圈。這條線索對上企業變革的三件事：真相藏在最窄的那一段、變革不會補所以要留紀錄、不要用一棵樹代表整片森林。
效率隱藏：AI 省下的時間，為什麼沒有回到員工身上
AI 確實省下了時間，但時間去了哪裡？本文切開影子 AI、工作量蔓延與最被低估的效率隱藏，用五份跨國數據與三個案例說明：當誠實有價格，員工就會讓完成看起來像還沒做完。
為什麼你的培訓成效複製不了？56 項隨機對照研究給企業的三個提醒
56 項美國隨機對照研究顯示，培訓讓就業率只升 2 到 3 個百分點、年收入多約 1,000 美元，人均成本卻要 13,000 美元。少數成效高出數倍的計畫又複製不了。三個提醒，談企業該怎麼綁職缺、做驗證。
管不好人，就管不好 AI：當管理層的大腦還留在十九世紀
戴明說 94% 的問題來自系統設計，只有 6% 能歸因個人。當組織還在找戰犯，它就失去了唯一能改的選項；更現實的是，不懂認知邊界與流程防呆的組織，也無法為 AI 設計護欄。
Agentic AI for HR 工作坊籌備中
實體工作坊正在籌備中，開課時間、課程內容、定價與場地確認後才會開放報名；開放時會在本頁與電子報公告。
政府一句話，就能關掉你正在用的 AI：企業的模型主權四階
美國政府一紙命令，暫停了所有外國人對 Fable 5 的存取。企業該問的不是「哪個模型最強」，而是「誰能關掉它」。
那一天最大的幸運，是我們遇到了一大堆難題
卡了兩個多小時，解開的只是一個授權問題。那天真正的收穫是另一件事。
我一個人管五個 AI 員工：導入 AI 的瓶頸不是技術，是管理
46 條自動化流程、255 個技能、5 個 AI 員工。一人公司實作三個半月，整理出「Agentic AI 員工管理學」五階生命週期。
HBR：中階主管決定 AI 成敗——過去說會被取代的那群人，現在成了最關鍵的樞紐
HBR 九月封面文章直接翻盤：中階主管不是 AI 時代的受害者，而是唯一無法被跳過的關鍵樞紐。BCG 數據顯示 74% 前線員工已經在用 AI，但 66% 沒人教。本文拆解五種主管類型，疊加榕耀管顧的「AI 賦能四象限」框架。
AI 的淨效率陷阱：當 65% 白領懷念沒有 AI 的日子，你的 ROI 算對了嗎？
HBR 最新研究證明 AI 廣告賣不動、65% 白領懷念沒有 AI 的日子、Meta 緊急取消 token 用量考績——四條獨立證據同時指向一個結論：你的 AI ROI 公式，很可能少算了「修正成本」和「信任折損」。
📕 研究專刊第 3 本《心智頻寬詛咒》上線（含精華版）
AI 輸出速度超越人類判斷速度、恐懼稅吃掉心智頻寬、判斷力正在萎縮——三股力量疊加，12,000 字完整論述 + 7 分鐘精華版。
你的績效管理對象多了一群 AI Agent：McKinsey 給 2026 年 HR 的 5 個訊號
McKinsey 報告指出 HR 角色從人事管家變成混合勞動力總監，5 個訊號與落地框架。
AI 的隱形帳單：為什麼你的企業該關心資料中心用多少水
AI 資料中心到 2030 年預計消耗 6,000 億加侖水——相當於撒哈拉以南非洲 13 億人口一年基本用水。當歐盟開始為資料中心設立能源效率門檻、大企業要求
當 AI 能在數小時內打造攻擊程式，你的企業還在天級修補漏洞嗎？
2026 年 CVE 漏洞數量恐破 66,000 個，AI 輔助漏洞挖掘讓攻擊速度從「天級」加速到「小時級」。Anthropic 報告顯示 AI 惡意濫用比例從
🕵️ Shadow AI 正在你家企業裡爆炸：你最大的資安風險不是駭客，是員工
Claude 惡意濫用比率一年內從 33% 飆升至 56%、Meta AI 客服被駭導致 2 萬 Instagram 帳號外洩、NPM 供應鏈攻擊鎖定 AI S
🤖 AI Agent 來了：企業如何從「用 AI」升級為「管 AI」
微軟報告顯示企業 AI 代理數量年增 15 倍，黃仁勳宣示 AI 已從生成式 AI 走向 Agent AI。當 AI 從「被動工具」變成「主動執行者」，企業面臨
別再 AI 洗白了！56% 企業裁員後股價反跌 25%，2026 年投資人只看這件事
CNBC 統計 23 家標普 500 企業：宣布因 AI 裁員後，56% 股價反而下跌、平均跌幅 25%。Nike 砍 800 人後跌 35%、Salesfor
💰 Token 計價時代：AI 每一問都有價，你的企業用了多少浪費的 Token？
GitHub Copilot 改採 Token 計價、Alphabet 5 月就燒光全年 AI 預算——AI 的使用成本正從「隱藏成本」變成「可見帳單」。對預算
【AI 實戰營】7 月班開課 — 從入門到企業落地
兩天實戰課程，涵蓋生成式 AI 底層邏輯、提示工程、企業 AI 成熟度評估。早鳥優惠至 6/15。
策略是減法：為什麼台灣傳產企業更需要學會「不做事」
羅傑．馬丁說策略的本質是選擇。但我在傳產現場看到的是——資源已經燒光了，大家還在做加法。從傳統產業的三重壓力到Netflix的關鍵轉折，深度解析為什麼減法這麼難
C.J. Kuo 老師接受專訪：AI 轉型最大的障礙不是技術
深入探討台灣中小企業在 AI 轉型過程中面臨的組織摩擦力，以及 HR 在轉型中的關鍵角色。
AI 轉型實戰營：從入門到企業落地
C.J. 老師的核心講義精華。涵蓋 AI 演進路徑、生成式 AI 底層邏輯、AI 幻覺風險管理、RTIF 提示工程架構，以及企業 AI 成熟度模型與轉型五大要素
HR × AI：從認識到落地課程設計
針對 HR 專業人士設計的兩天 10 模組課程大綱。以「選→用→育→留」為骨幹，融入 AI 工具實作、Prompt 工程、人才九宮格 2.0、HR AI 合規治
企業 AI 工具選型指南：如何挑對工具而非最貴的工具
面對琳瑯滿目的 AI 工具，企業如何做出明智選擇？從需求分析、成本評估到導入策略，提供系統性的 AI 工具選型框架。
服務業 AI 客服導入實戰：投訴率降 60% 的關鍵
一家中型電商如何透過 AI 客服系統，在六個月內將客戶投訴率降低 60%、客服成本節省 45%。分享從選型、訓練到上線的全過程。
政府 AI 補助資源總覽：中央到地方，現行管道一次看
哪些現在還能用？中央三個部會與地方政府的現行管道，每項標明年度與狀態
2026 AI 轉型四大趨勢：從工具導入到組織變革
根據最新 TechNews 與 iThome 報導，2026 年 AI 轉型呈現四大趨勢：邊緣 AI 爆發、AI Agent 進入企業日常工作、AI 資安成為首
企業 Agentic AI 轉型高階共識營：從願景到落地的完整框架
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ESG 不只是大企業的專利。中小企業如何從日常營運中落實永續，創造差異化競爭優勢。從碳盤查到社會影響力，一步步建立屬於您的永續策略。
製造業 AI 品質檢測導入案例
一家中部傳統製造廠如何在三個月內成功導入 AI 視覺檢測系統，將不良率降低 40%。分享導入過程中的挑戰、解決方案與關鍵成功因素。
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激發團隊創新動力的管理方法
創新不只是口號。探討如何透過制度設計、激勵機制與文化塑造，讓團隊成員主動擁抱改變、提出創新方案，打造真正的創新型組織。