面對公司要求導入 AI 但現有流程卡死的情況，切記不要試圖「全面轉型」，因為這往往是錯誤的直覺。企業真正能驅動競爭力差異化的關鍵流程通常只有 20 到 30 項，建議採取「聚焦關鍵職能，逐年改革」的務實策略。[1][4]
釐清問題根源與數據架構
導入 AI 的最大困難往往不是技術，而是「數據資料散落且不全」。當部門各自為政，數據分散在不同表單與系統中，不僅格式不一，甚至部分以紙本留存，導致最終串連時出現缺漏。因此，建議採取以下步驟：
- 高層制定數據治理方針：由執行長或 CXO 層級規劃短、中、長期的策略藍圖，從解決經營問題的視角，重新檢視相關流程與部門的數據架構。[2]
- 釐清部門問題並轉換為「語言」：避免部門本位主義，不要被動等待完美的 AI 工具出現。主管應將部門遇到的問題轉換成具體的「語言」，與技術專家共同討論如何運用既有工具來解決。[2]
- 窮盡人的智慧：在導入 AI 前，先確認是否已窮盡人力分析（如 Excel 或統計分析）。若現有方法已無法突破，且擁有足夠且具因果關聯的數據，才是導入 AI 的適當時機。[5]
執行策略：從耗時環節切入
流程重塑需要投入資源與時間，建議從最耗時、改變效益顯著的環節開始，不必一次到位。[1][3]
- 建立人機協作模式：AI 終究是工具，無法完全取代人力。企業應將工作流程拆開，設下「檢查點（checkpoint）」，例如由具備行業知識（domain knowledge）的資深人員查核 AI 產出，並依據風險高低決定審查強度，以取得效率與正確性的平衡。[7]
- 設置數位技術人員（HRBP 模式）：參考徐瑞廷的建議，公司可在各部門設置類似「HRBP」角色的數位技術顧問，協助開發該部門需要的工具，並代表業務單位向技術部門傳達需求，避免單純將任務丟給資訊部門導致溝通斷層。[2][6]
- 善用激勵與培訓：領導者需給予支持，例如舉辦黑客松（hackathon）提供獎勵，或指派對 AI 感興趣的年輕部屬接手專案（如程式偵錯、重複性客服任務）。同時，必須同步進行「負責任 AI」的基礎素養培訓，確保員工具備正確的協作心態。[1][4]
在推動過程中，請務必保持批判性思考，AI 只是手段而非目的。若發現應用失敗，問題通常不在技術本身，而在於使用的人沒有被帶上來，因此對人才技能提升的投資與心態調整，與技術導入同樣重要。[4][8]
