導入 AI 若淪為噱頭，通常是因為企業將其視為單純的「IT 專案」或「工具採購」，而非業務策略的變革。要精準定義真實的業務痛點，主管應採取以下策略：
1. 釐清問題根源：從「業務流程」而非「AI 工具」出發
許多企業的失敗在於先買了工具，卻沒有盤點底層流程。台灣鈣鈦礦科技董事長陳來助指出，若流程本身沒有效率，盲目導入 AI 只會加速失敗。主管應從「公司一塊錢營收怎麼來」的角度，完整盤點從接單、供應鏈、生產到收款的流程，找出重複或沒效率的環節，再思考 AI 能在哪裡發揮「知識萃取」的價值。[3]
2. 建立跨部門溝通機制，拒絕「資訊部門單打獨鬥」
導入 AI 是需要連動全公司的工程，單純丟給資訊部門往往會導致開發方向偏離需求。AIA 產學長郭秉宸建議，主管應釐清部門遇到的問題，並將其轉換成「技術語言」，與專家共同討論如何運用 AI 解決。此外，企業內部應建立透明的溝通環境，因為不同職等對 AI 的期望不同（如負責人看重市占率，中高階主管看重業務創新，基層看重降低成本），唯有透過討論對齊目標，才能避免各部門各自為政。[1][2][5]
3. 制定明確的 KPI 與數據治理方針
AI 的成效必須被量化才能持續優化。管理者應建立一套指標（如生產效率、錯誤率、客戶滿意度等）來追蹤技術創造的價值。同時，數據資料的完整性是 AI 落地的關鍵，高層需制定數據治理方針，確保數據能跨部門整合，而非散落在各處的「數據孤島」。[1][4][6]
4. 採取「速贏」策略，穩住士氣
面對繁雜的轉型需求，建議先鎖定具體痛點進行「速贏」（Quick Win），例如針對月報產出流程中資料不準、遲交的問題進行改善，讓員工看到 AI 帶來的實際改變，進而提升對新技術的信任與接納度。[4][6]
