你覺得，人工智慧（Artificial Intelligence，AI）將成為公司發展的機會還是威脅？根據 BCG 與《MIT史隆管理評論》（MIT Sloan Management Review）2017 年 9 月合作發表的研究，超過半數的高階管理者將 AI 視為重要機會，會對產品、服務和營運流程產生巨大的影響。你的企業跟上這股 AI 浪潮了嗎？

愈早投資、建置 AI 系統，愈能創造先行者優勢

比較 AI 技術領先和落後的企業，有 3 個重要發現：

1. AI 是一種策略，還是一門教育訓練課？

AI 技術領先的企業，將 AI 視為未來競爭優勢的來源，整個組織都必須了解其中意涵，積極找出將 AI 融入產品開發和營運流程的方式。落後者則單純地將 AI 視為新奇的趨勢，僅由教育訓練部門為員工開設課程，或是被動等待相關服務商來接洽。

2. 該請誰來傳遞 AI 知識？

領先者懂得仰仗有經驗的執行者，會邀請他們來做顧問，或直接加入團隊。落後者對 AI 的理解還停在概念的層次，只邀請外部講師來分享理論和觀念，關於落實 AI 的操作細節和組織轉型的配套，都沒有太多思考。

3. 要自己養 AI 人才，還是找外包團隊？

領先者深刻理解要發揮 AI 的價值，必須具備「數據」「訓練」和「演算法」三大要素，同時為了符合組織流程，最好還要建立一套「專屬」的 AI 系統，因此，這類企業會直接聘用相關人才，在內部自行開發 AI 系統，並從相關大數據中不斷訓練演算法，提高精準度。

落後者普遍認為等到市場出現成熟的演算法之後，再去「買」進來就好，忽略了 AI 必須花時間導入數據、訓練、測試。好的數據和訓練，重要性一點都不亞於演算法，否則只會做出一套精準度很低的無效工具。

只要策略方向正確，愈早投資 AI，就有愈長的時間可以利用數據訓練演算法，得到更精確的成果。Google 的翻譯和語音辨識系統就是因為花了極長的時間訓練，因此精準度遠勝競爭對手，很難被輕易超越。

不是「導入 AI」就好，要想清楚用 AI 解決什麼問題

談到這裡，許多高管可能會特別緊張地問：公司該怎麼導入 AI？先停一停，我想提醒，這世界沒有「導入 AI」這回事，只有你想靠 AI 解決什麼問題。

AI 是透過數據的蒐集和分析，產生行動，再從行動的反饋，不斷改善、提升執行成果。換句話說，AI 的價值取決於你希望將它用來處理哪些數據，改善哪些行動。

我建議企業領導者和經營團隊一起思考兩個問題：能用 AI 解決公司遇到的什麼問題？如果不運用 AI，5 年後的公司可能會遭遇哪些威脅？讓團隊確立要運用 AI 的共識。接下來，再討論 AI 可創造的價值和可行性，判斷出該優先執行的項目。

假設你的公司是設備服務商，經營團隊一致認為，AI 可以根據數據資料辨別設備出錯，即時報修，減低顧客停機造成的損失，那麼公司就可以將「預測性維護」視為主要的 use case（使用情境），進一步思考該蒐集哪些數據（機器的溫度、機器振動的頻率等等）、該如何處理這些數據（振動頻率超過多少，就表示螺絲鬆脫）、該產生哪些行動（在儀器上顯示提醒，或是自動報修），成為一個完整的 AI 應用。

而在運用科技的同時，也別忘記隨時調整營運模型（operating model）。比方說，維修人員要懂得辨識數據資料，才能夠一到客戶現場就直接維修；甚至研發部維修部的關係也要改變，從上下游變成彼此合作，才能即時解決客戶問題。

忽略科技對於組織流程的影響，再好的技術都很容易引發抵制，招致失敗。

（口述 / 徐瑞廷，整理 / 韋惟珊）