序
刻意的練習曲：藝文興創管理個案習作
Case Study Exercises on Entrepreneurial Management in the Arts and Culture
藝術管理的學科長期以來仰賴實務個案來建構專業的知能。和多數管理專業相似，課程中大量比例的觀念與知識系統是建立在歐美國家的藝文組織管理和產業經驗。原因除了這些地區藝術行政與管理的專業發展較台灣歷史悠久，在規模上較為穩定，更因為這些藝文組織在社會的長期支持下所建立的公共性，必須具備的公眾課責。
以美國為例，在法規上非營利藝文組織除了必須每年申報401c(3)之外，在營運上也主動做充足的資訊揭露，當中也包括了財務報表及年度報告等公允資料。無論是大型、中小型，抑或是由藝術愛好者組成的業餘團隊，都深度地鑲嵌在社會脈絡中。為了對社會的長期資源支持善盡管理責任，在組織永續經營上，治理也相當嚴謹。董事會的功能健全，參與深入。而在這樣子的情況下，產業也有較為成熟的專業經理人制度，甚至在組織面對轉型或危機時，也常有管理顧問以interim director 的方式適時介入。反觀國內的情形，大型藝文機構多為公務機關或公設法人，採行科層的運作方式，與其說是公眾機構，不如說是政策代理人。不但組織財務資訊籠統、營運情況不透明，在業務承辦委辦的取向下，更缺乏經理人的觀念。而民間的藝文組織則更是參差不一，即使是中大型組織，多半也還在創辦人時期，組織依賴魅力領導，缺少治理觀念。因資源環境結構所造成，長期以製作為核心取向的發展，讓組織活動經常處於不斷發動專案的管理窘境，長時間困頓在短期資金周轉的循環，對組織永續營運的基本準備基金(Endowment) 財產發展有限。而選擇以雙軌或雙組織的方式營運，盈利和非營利項目也經常交錯，難以評估組織營運績效。
在國內藝術管理的現有研究中，有相當高比例也是建立在產業組織的分析。不諱言，為了深入管理意涵，個案研究經常需要揭露組織的策略資產、營業機密甚至是恩怨的社會關係。但特別是在國內產業規模有限、人際網絡異常密切的環境中，資訊揭露上經常是動輒得咎。研究者為了順利取得個案的同意與事先諒解，難免需要避重就輕。在藝術家主導資源和話語權的體制環境中，組織永續經營的定義經常建立在藝術家的個人成就基礎，凌駕了管理專業。比起更值得學習的失敗經驗，個案敘事在成功主義凌駕下，失誤、翻船總是過程，不是結果。組織分析需要的各種客觀資訊模糊不清，更是難以取得。個案研究經常成為歌功頌德的劇本，結論通常是歸咎資源環境，讓政府和政策成為眾矢之的，組織永續經營的最大罪魁禍首。然而為了學習，取得管理個案仍然是深入管理現場的最佳途徑。國外組織個案雖可以提供課程在觀念建立上的參考，但對於管理人員在能耐的建立上，仍須落實於在地體制中的藝文組織議題，經由實務問題的探討來促進思考。
這本個案習作從發想到執行過程有許許多多的刻意。在中山大學藝術管理與創業研究所的「藝文個案與組織」這門課，我們雖然有大量豐富的國外個案閱讀，但卻選擇刻意擱置，改以追著管理決策的現場。實際參與旁聽藝文區域平台和社群會議；一起或是分頭走訪在地的團隊。探索不在書本而且尚未觀念化的管理現場問題，再回到教室後就所觀、所聽、所得，以最大限度方式進行討論甚至辯論，從閱讀者觀點重建管理情境。因為管理現場不是學術研討，只有狀況，不會有名詞或是參考文獻解釋。我們捨棄學術觀念術語，著重在問題情況的陳述，為每一則個案討論出劇本大綱。原因當然不外乎希望在接近管理問題的現實同時，也避免在描述中揭露真實組織的可能傷害。在此得益於生成式人工智慧的輔助寫作效能，產出這本書中一篇篇人物組織虛實交錯的個案故事。
這些刻意催生了這一本管理個案習作，甚至習作本身也是在教學上刻意的實驗。但目的不為管理教訓，也不為形而上或是高大上的政策討論。只希望能促進使用者有更接近現場的管理討論，在過程中提升管理思考能耐。期待未來願意花時間閱讀的人可以刻意咀嚼，但不用刻意去讓特定組織對號入座。
主編｜謝榮峯
AI 浪潮席捲藝術管理：個案寫作如何可能？
在科技日新月異的時代，人工智慧（Artificial Intelligence，後略「AI」）的發展可謂席捲全球，其影響力更逐漸滲透至各行各業，藝術管理領域亦不例外。有鑑於此，在112 學年度「藝文個案與組織」的課程中，特別應用了相關AI 工具協助我們進行個案寫作，透過這樣的實踐，旨在探索AI 工具應用在藝術管理實務上的可能性，並期待我們的實踐能為藝術管理教育注入嶄新活力。
近幾年在我們的求學過程中，AI 人工智慧的快速發展大大影響了我們的求學生活，這些AI 工具改變了我們過往的學習模式，如不再抗拒閱讀國外文獻，因為透過相關AI 工具可以快速地獲得近乎精準的大量文字翻譯，另外如透過ChatGPT 等生成式人工智慧(Generative Artificial Intelligence)，當有一些疑問或想不到企劃內容時，亦能夠有所幫助。
在撰寫的過程中，我們深刻體會到AI 工具對於藝術管理實務的強大助益。舉例來說，AI 能夠根據我們給予的簡要敘述，立即產出相關的文字內容，這些應用不僅能提升寫作的效率，我們也發現AI 能夠產出結構明確的文章內容。
然而在應用的過程中，我們也意識到AI 工具並非萬能，其對於藝術管理個案的寫作仍存在一定的挑戰與侷限。例如，AI 工具仰賴大量數據進行優化，而藝術管理領域的數據蒐集往往較為困難，除了統整性的量化資料較為稀少，我們也發現AI 產出的內容並非都是正確的，並且AI 難以處理複雜文字與前後語意的潤飾。
因此，這也是為什麼我們需要透過實際對個案的訪談內容為寫作基礎，並且這些資料仍須透過我們自己進行整理。即便AI 工具是如此便利，但要能有技巧地應用，我們仍須培養自身的人文素養與批判性思考能力。唯有如此，才能善用AI 工具，在科技與人文的交織中，創造出更具價值的藝術管理實務成果。
著者｜江景筠、李光翔、林詩祐、孫御翔、張詠嵐、黃釋嫚
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