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白領工作的自動化，正是第四波工業革命的重大進展之一。 目前白領階級進行的任務，包括決策、設計、溝通及庶務工作等，未來將交由智慧系統以全自動或人機協作的方式進行。 藉由機器學習的決策能力，讓電腦開始進行人類無法具體說出判斷邏輯的決策。
日本因應未來資訊人才的大量需求，決定向下扎根，讓學童從國小5年級開始學程式設計。 然而資訊素養才是主要的學習目的，而非把學童未來都培養成軟體工程師。
目前在企業界導入AI的實際狀況是，領導階層有明確宣示人工智慧為重點發展策略的公司只有43%；同時，約有30%的公司完全沒有AI導入的任何具體措施，僅約兩成企業已有成功的人工智慧專案。
在公司推動人工智慧應用上，最大的挑戰是什麼？ 毫無意外地，約有六成五認為「資料不足或資料品質不佳」為最大挑戰。 其次分別為「領導階層認知不足」、「資訊基礎建設不足」與「人才招募困難」。
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台商回台投資熱絡，造成工業區土地炙手可熱。 2019年南科賣了近40億工業區土地，地價也由兩年前一坪4萬多，漲到6萬多。 目前詢問度最高的是土城、中壢、台中工業區。 最貴的五股工業區，一坪已要價100到110萬，沿著西部廊道南下到桃園華亞工業區折半約60萬，到中壢工業區再折半。 中壢10年前一坪14萬，現在成交價28萬，已經翻倍。台中工業區一坪則要35～40萬。
然而工業用地的好景大概就這2、3年的時間，經濟部卻喊出，因應台商回台投資需求，將在彰化以南，運用台糖土地，一縣市一聚落，每縣市一個工業區，只租不售。 但政府如何評估未來產業供需，為什麼需要這麼多工業區？ 這種工業區遍地開花的政策，恐怕會變成災難。 廠商能不能找到足夠的人才，是更大的問題。
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雲朗觀光集團執行長張安平對於授權員工管理企業有很大的空間，他能夠容忍失敗，但不能容忍陽奉陰違。
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