文／張瑞雄（資訊系教授、前台北商業大學校長）‧校訂╱CIO 編輯室
今年企業界談 AI，氣氛已經和過去不太一樣。以前大家問「要不要用 AI」，現在開始追問「AI 花了這麼多錢，到底賺到什麼」。8 月最新全球企業調查顯示，94% 的企業仍未從 AI 創造顯著價值。大型企業使用 AI 代理的比例快速增加，小型企業卻沒有明顯進展。AI 工具愈來愈強，企業的成績卻沒有跟著一起變好。
[ 加入 CIO Taiwan 官方 LINE與 Facebook，與全球 CIO 同步獲取精華見解 ]
麥肯錫研究 20 家已經靠 AI 創造明顯經濟效益的企業，3 年後平均增加 20% 的 EBITDA （息稅折舊攤銷前盈餘），每投入 1 美元，平均增加 3 美元 EBITDA，而且多數在 1 至 2 年內就開始產生正向現金流。所以 AI 是否能夠幫忙賺錢，因人而異。
先找出公司問題所在
不少企業導入 AI 的第一件事，是找資訊部門。董事長說公司要發展 AI，資訊長開始找模型、買軟體、談顧問，接著成立 AI 小組。半年後做出 Demo，員工鼓掌，老闆拍照，然後呢？
AI 如果要改善庫存，採購主管就不能缺席。要改善良率，廠長和生產主管一定要進來。要降低客戶流失，業務主管最清楚問題在哪裡。AI 進入企業後，碰到的是價格、流程、人員、權責與客戶，怎麼會只是資訊部門的事？
研究成功企業也發現，高階主管是否真的懂 AI，對成果影響很大。高階主管懂 AI，不必自己會寫 Prompt，更重要的是看得出公司哪裡值得投資，哪些流程非改不可，錢又該花在哪裡，這種工作不能只丟給一位資訊長。
很多企業老闆喜歡問「AI 能幫我們甚麼」，這個問題問錯方向了。工廠每天良率多少？庫存積壓多少錢？業務報價要花幾天？客服都是甚麼問題？先把這些答案找出來，再決定 AI 如何幫忙。
別所有人都湊熱鬧
企業另一個常犯的毛病，是無差別做 AI。財務部做一個，客服做一個，人資部也做一個，年底一看，公司有好幾個 AI 專案，成果簡報非常熱鬧。每一個都號稱可以提高效率，卻沒有一個對公司獲利產生實質影響。
成功企業反而很「專情」，研究中的 20 家公司，有三分之二把力量集中在 3 個以下的重要業務領域。它們採取集中火力的做法，先找痛點下手，有別於要求每個部門雨露均霑。
[ 推薦閱讀：AI 永遠需要人類嗎？AI 時代重新定義人類價值 ]
這很值得企業參考，一家工具機公司毛利被良率吃掉，就先處理良率。一家餐飲集團最大的麻煩是缺工，就先研究排班、機器人自動化。一家零售商庫存幾十億元，預測需求準確幾個百分點，就可以降低庫存，價值可能遠超過全公司員工都用生成式 AI 寫文案。
政府今年也持續投入資源協助企業導入 AI，產業競爭力輔導團已協助超過兩千家企業，其中 91% 是中小企業。政府目前也採用診斷、培訓、導入等方式協助企業找問題，方向是對的，接下來更重要的是追蹤導入之後到底增加多少營收、降低多少成本、縮短多少工時。
資料要先整理
企業導入 AI 還有一個老問題，資料太雜亂。新加坡星展銀行以前開發一個 AI 模型，需要 15 至 18 個月，原因就是資料散落各處，光是找到資料、取得權限、弄清楚格式就耗掉幾個月。後來銀行建立統一的資料與 AI 平台，以後應用部署時間縮短到 2 至 3 個月，AI 創造的價值估計超過好幾億新加坡元。
台灣中小企業更容易碰到資料問題，訂單、客戶資料、報價單散在各地，有的甚至只存在員工腦袋裡。公司花錢買最新 AI，結果 AI 第一天上班就發現資料找不到、格式不同、內容還互相打架。
所以企業 AI 轉型要從最基礎的地方開始，把客戶名稱統一，把產品編號整理好，把多年資料清理乾淨，把誰可以看什麼資料的權限訂清楚。這些工作沒有生成式 AI 那麼炫，也不適合拿來剪綵，卻決定 AI 引進能否成功。
流程要配合修改
還有一個常見錯誤，就是 AI 提供答案建議，但原來的作業流程完全不改。
[ 閱讀所有張瑞雄 的專欄文章 ]
AI 預測最近某項商品可能缺貨，但採購流程仍然要簽 5 個章、耗好幾天，等批准時顧客早已轉到競爭對手。AI 發現機器可能故障，維修部門還是按照每月固定日期檢查。AI 算出哪位客戶可能離開，業務卻沒有人負責追蹤，這種 AI 再準也沒有用。
孫子兵法說：「勝兵先勝而後求戰，敗兵先戰而後求勝。」「先勝而後求戰」就是要先準備周全，企業導入 AI 也是如此。資料一團亂，流程沒有重新檢討，主管連公司哪裡最痛都說不清楚，就急著引進 AI，這就是孫子所謂的「先戰而後求勝」，必敗無疑。
(本文授權非營利轉載，請註明出處：CIO Taiwan)
