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AI 企業應用的深層準備度

2025-07-10
分類 : 專欄
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I169d06 (1)

◤圖片由 ChatGPT 生成

文/洪為璽


洪為璽 200x300
◤ 作者洪為璽博士,現為國立政治大學資訊管理學系教授兼 CINTES 研究中心主任,專長為資訊策略管理、資訊安全管理與大型資訊系統導入與應用。

根據環境趨勢,企業導入 AI,已不是「是否要做」的選擇題,而是「怎麼做、做得穩不穩」的長期賽局。這波技術浪潮來得快速,各產業紛紛投入資料分析、機器學習、生成式 AI 等應用。然而,當初信心滿滿啟動的計畫,卻常常走到一半卡關,例如,模型難以落地、部門配合度低,或是內部對技術的信任根本撐不起決策所需的共識。

這時候,決策者往往會問自己:「我們是不是還沒準備好?」但問題在於,這句話其實過於簡化了問題與局勢,多數企業心中所謂的「準備好」,是一套資源檢查清單:有資料、有平台、有預算、有技術團隊,若滿足以上條件,便認為就能啟動。

但現實反覆告訴我們:條件到位並不等於「準備完成」,更不代表能有效創造價值。不過,這不代表企業不夠積極努力,而是多大部分企業低估了 AI 導入對組織帶來的影響深度——它不只是系統升級,更是一次對組織認知與運作方式的全新審視。因此,本文著重於將 AI 導入視為一個動態變遷過程,透過組織張力地圖、認知轉換能力與三層次動態適應力,檢視企業的 AI 應用準備度,並依序分析那些真正會阻礙 AI 應用的深層因素。

內容目錄 隱藏
導入的三項核心能力
P&G 與 GE 兩大集團的三力落差
結論

導入的三項核心能力

許多企業導入 AI 專案失敗時,下意識總會檢討資源是否不夠,但根據過往案例後發現,真正影響成敗的,往往不是「有沒有錢、有沒有人、有沒有資料」,而是三項實踐層面的能力——問題駕馭力、流程整合力、信任建立力。

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這三個關鍵因素,決定了一間企業是否真的有能力讓 AI 成為自己的內部競爭優勢,而非只是一段技術試用期的曇花一現。為了使讀者更清楚,以下將依序分析三者因素。

  1. 問題駕馭力(Problem Framing)
    首先,我們必須了解,AI 再強也無法解決「定義錯誤」的問題,許多企業導入 AI 失敗,並不是因為模型沒訓練好,而是根本從一開始就搞錯了問題本質。
    最典型的情況是這樣的:管理階層希望嘗試加入 AI,於是技術部門去建模型,建完了才開始問:「可以應用在哪?」這種「先做再想要幹嘛」的流程,會讓AI最後淪為無法嵌入流程的報表,甚至讓使用者感到困惑。

    相反的,真正有問題駕馭力的企業,在著手部署之前,會回到業務第一線去了解問題。例如,消費品大廠 P&G 在導入供應鏈預測時,清楚定義了「因預測偏差導致的庫存堆積」是最核心的壓力點,並將 AI 模型目標對齊到這個指標。這不只是問題清楚,而是讓技術與業務說同一種語言。
  2. 流程整合力(Workflow Integration)
    再來,企業導入 AI 有一種常見誤區:以為模型做好、報表能產出,任務就完成了,但實際上,AI 只有在它持續被使用的情況下才會浮現它真正的價值。真正落地的案例,通常有一個共同特徵——AI 成為流程中的一環,而不是流程之外的工具。

    像 GE(奇異)過去曾推出過名為 Predix 的工業 AI 平台,技術層面先進,但由於實際維運系統與現場脫節,使用率一直無法拉高,平台本身就像是一座漂浮在空中的資料城堡,導致只有總部高層和技術部門關注的「形象工程」。

    而 P&G 的做法則相對務實,他們讓 AI 模型回饋直接嵌入在採購與排程的操作介面裡,當使用者每天使用系統,自然就會看到 AI 給出的建議,甚至能一鍵採用,大幅提升了使用率與方便性。
  3. 信任建立力(Human Trust & Ownership)
    最後,即使模型正確、整合到位,最終決定它是否被「真正使用」的是使用者。人的信任建立來自三件事:第一,模型的可理解性,解釋模型為何這樣預測;第二,人的參與感,是否讓使用者在過程中有話語權;第三,錯誤問責與容錯機制,使用AI 出錯時,誰會負責,而問題要怎麼處理?

    以過往案例來看,企業導入客戶流失預測模型後,行銷團隊反而不願使用模型,原因在於模型輸出太黑箱、不好理解,且預測錯誤時罰的是業務單位。最終大家產生「不用就不會錯」的錯誤觀念,AI 被拒之門外。真正成功的企業,會安排跨部門協作,企業文化中若無法產生 AI 的「心理所有權」,即使技術完美,也只是徒具形式的口號,一個成功的 AI 專案,不是沒有問題,而是能不斷問對問題、嵌入正確位置、建立真實信任。接下來,我們將透過案例比較,理解這三種能力如何在企業實踐中展現出明顯的差異。

P&G 與 GE 兩大集團的三力落差

以下將根據前述三項核心能力,透過 P&G 與 GE 在 AI 導入上的實際經驗,對照分析其成敗關鍵。

  1. 問題駕馭力:從模糊願景到精準需求
    GE 在 2015年大力推行「工業網路化」願景,投入數十億美元打造 Predix 平台,聲稱要讓所有工廠、機器與資料串接。但實際推動時,內部部門並未釐清具體痛點,許多導入需求流於模糊,例如「優化工廠效率」這類空泛目標,讓 AI 團隊無從下手,結果多數模型難以驗證。

    相較之下,P&G 在導入 AI 時選擇從最直接的營運問題切入,例如提升產品上架速度、預測促銷品類庫存準確率。他們設定明確目標:將供應鏈預測準確率從 70%提高到 85%,最終實際提升至 87%,大幅降低庫存與缺貨風險,並讓成果直接反映於財報。
  2. 流程整合力:從高牆平台到嵌入式應用
    GE 的 Predix 採用獨立平台設計,需另外登入操作,無法與現場系統即時對接。據報導,多數使用者在測試期後便停止登入,實際使用率不足 20%,現場主管也普遍反映:「那不是我們流程的一部分」。

    反觀 P&G 將 AI 模型嵌入其供應鏈管理系統與 Excel 插件,讓日常使用者不需額外學習即可操作,導入三個月後使用率超過 80%,並被納入標準作業程序中,自動化調撥與預測訂單流程。
  3. 信任建立力:從黑箱演算法到集體認知共識
    GE 將 Predix 的模型開發外包給第三方軟體公司,內部使用單位僅收到結果,無法參與建模過程,導致現場人員普遍缺乏信任感。錯誤預測發生時,前線人員需負全責,模型卻「免責」,形成責任真空,反而促使員工選擇回歸傳統手動判斷。

    P&G 則建立跨部門共創機制,讓供應鏈、行銷與資料科學團隊一起定義變數與參數,每月召開模型回顧會議,並設計「預測誤差容忍範圍」,允許模型在一定範圍內犯錯而不懲處決策者,逐步建立使用信心。

    從 GE 的案例我們看到,缺乏三力不僅會導致技術無法落地,還會讓整體 AI 專案被邊緣化。而 P&G 的成功則證明,AI 能否創造價值,並不只在技術本身,而在於整個組織是否具備問對問題、放對位置、讓人願意相信的能力。

結論

總結來說,AI 的導入,其實是一面照進組織深層結構的鏡子。它逼我們重新思考怎麼定義問題的?怎麼分配權力?流程怎麼跑?錯誤該由誰扛?這些都不只是技術問題,而是組織學習能力的實際體現。


我們在 P&G 與 GE 的實務案例中看得很清楚,技術本身從來不是成敗關鍵,真正的分水嶺,在於企業是否具備三種底層能力。問題駕馭力,能不能把痛點講清楚,讓 AI 解對題而不是解錯題;流程整合力,AI 是不是成為日常的一部分,而不是旁邊多掛一個分析報表;信任建立力,使用者能不能真正參與、理解,甚至認同這個模型「是我們自己的工具」。

[ 閱讀更多 洪為璽 的專欄文章 ]

少了任何一環,AI 導入最後可能只剩下幾頁漂亮簡報和一套沒人碰的系統。而其中最容易被忽略的,就是信任這件事。信任 AI,不是單靠準確率說服,而是來自文化。

未來企業之間的差距,會越來越不是誰擁有最多資源,而是誰最能跟 AI 共學、共創、共責,因為比起「會用 AI」的企業,更可怕的是「已經開始與 AI 一起做決策」的企業。總之,AI 它雖不完美,但它可以成長,前提是你是否與它一起成長呢?


(本文授權非營利轉載,請註明出處:CIO Taiwan)

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標籤: AIAI轉型人工智慧生成式AI
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