麥肯錫揭企業數位轉型痛點:老闆只看績效、朝令夕改,僅16%高管自認成功
麥肯錫揭企業數位轉型痛點:老闆只看績效、朝令夕改,僅16%高管自認成功

麥肯錫顧問公司(McKinsey & Company)2018年發布對全球1200位高管的調查,僅有16%的高管認為數位轉型稱得上成功。今年初爆發新冠肺炎(COVID-19)疫情,上門的顧客少了、商務出差的機會也降低、遠端工作變成新的可能,逼著企業思考解決之道。數位轉型從企業熱切討論的話題,變成逃避不了、必須正面對決的現實。

領導人完全不懂技術,數位轉型難發動

然而,麥肯錫顧問公司全球董事合夥人譚宏指出,少有領導者能明白說出「我們為什麼要數位轉型?」、「公司希望通過數位轉型,達成什麼效益?」

譚宏觀察,問題出在各家老闆對數位技術的認知程度,參差不齊, 「老闆不需要深入技術細節,但至少要瞭解數位技術的意義、能給組織的好處,要達成什麼願景。」

太過重視營運績效,經理人不想賭上前途

而且,創新必須是容錯的文化裡嘗試、學習、成長,但台灣老闆非常在意營運績效和成本率,經理人每每提出重大的轉型,就要拿官位出來賭,失敗了,在組織裡大概就沒有前途了。這樣的文化,降低了經理人推動數位轉型的動機。

再者,數位轉型大多需要補充新的職能跟能力。例如打造敏捷團隊,需要敏捷教練(Agile Coach)、Scrum Master,不是既有員工進修就能補強。企業必須有意識的增補人員。

最常見的資源瓶頸是資訊人員。「科技資源永遠不夠,更不要說數位轉型的需求疊加上去,IT的缺口更難滿足。」這時候就要交給領導者做決定,「數位轉型究竟要帶來哪個成效?優先順序是什麼?」這些決策,都將影響後續的策略發展。

轉型方向朝令夕改,IT 資源難以持續投入

另外,高管間也須取得共識。他曾遇過一家企業的董事長跟總經理想法天差地別,大家檯面上一團和氣,但私下意見不一,10 分力氣,有5分都在高管的角力中損耗殆盡,浪費時間和資源。

假設願景想得不清楚就投入資源,失敗後才想清楚,就算啟動第二次轉型,也不會有人想聽了。除了團隊內的信任感消失,第一次投入的IT資源也會對整體資訊架構產生影響,絕非說「拔掉」就能弭平。

給領導者的建議:了解科技的意義,提出轉型願景

譚宏建議:「熟悉數位科技的領導者」是轉型成功第一要件,只有知識基礎較足的老闆,才不會在數位轉型的途中隨意插手、提出反向意見。

此外,「好的變革故事」,能讓轉型成功率提高 3 倍以上。組織文化是一個緩慢「洗腦」的過程,領導者要像打造劇本一樣,規劃短期的階段性目標,當員工照著腳本走,能快速建立戰果、激勵士氣,為長期的轉型打下良好基礎。

最後,重新界定員工的角色和職能,如需要增補新的職能要安排培訓或是額外招募,轉型成功率可提高2倍。以麥肯錫來說,過去的員工以「顧問」為主,隨著數位轉型成趨勢,公司陸續增加資訊和開發人員、以及擅長使用者介面的設計人員,3 種能力齊備因應數位發展。

給主管的建議:開放思維,廣泛理解數位知識

譚宏認為,在組織內資歷較深的主管,難做到技能大幅移轉。這些有決策權的資深主管,別急著深度專研特定技術,而是要嘗試廣泛理解數位知識,以更開放的思維接受新的技術,設法引進更多數位方法,累積團隊的能力。

譚宏說,許多主管有「新嘗試不如老方法」的心理門檻。以數據分析來說,傳統的統計方法已經達到不錯的預測成效,即便往深度學習、圖像辨識的演算法前進,也不一定出現更好的結果,「但有心接受新方法,後面才有不同的可能。」嘗試一次新方法,組織能獲得新的經驗,員工累積新的能力,之後面對新的挑戰,團隊更有彈性克服。

數位轉型最缺的3種人才:數據分析、敏捷開發、使用者經驗

首先,是數據分析的人才,除了單純的演算能力,還需要具備對產業的領域知識,才知道如何運用數據,發揮最大價值。再來,是資訊科技相關的人,特別是具備敏捷等新型態工作方法的資訊人員,能夠帶領團隊數位轉型。最後則是協助客戶體驗、流程優化的 UI(User Interface,使用者介面)、UX(User Experience,使用者經驗),也是數位轉型之下的必備職能。

領導者可以回過頭來檢視,員工是否具備這3種能力。其中,數據分析是最容易率先累積的技能。

他說,企業總認為數據分析就是要做大數據、小數據,但能把既有財務數據先活用,就已經是好的數據分析了。許多公司為了產出每月績效報表,需進到5個系統、匯出資料,由人工拆分各部門,三天後整理成報表,如果老闆為了決策需要,想評估新的分析維度,又得重頭來過。

當你有心累積數位轉型的能力,別急著蒐集更多數據資料,先嘗試梳理手邊有的數據,或許用 Excel 就能找出一個更便捷看待、分析數字的方法,從中找出經營問題,累積數據分析的能力。

責任編輯:錢玉紘
本文授權轉載自:經理人月刊

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五十年零售老店的 AI 轉型:良興攜手 Data-DI,打造專屬 AI Agent 賦能組織升級與知識傳承
五十年零售老店的 AI 轉型:良興攜手 Data-DI,打造專屬 AI Agent 賦能組織升級與知識傳承

1973 年,良興從台北光華商場一間 50 坪的電子零件行起家,半個世紀後蛻變為年營收破十億、毛利率 18% 的全通路 3C 品牌。不過,伴隨規模擴張帶來的不只是成長,還有日益加劇的管理摩擦。門市遍布全台、品項高達近萬筆,加上跨部門協作頻繁,行政耗損與知識傳承的缺口,成為這家老字號邁向下一階段的隱形天花板。

良興總經理賴志達回顧,從電子零件跨入電商、從線下擴張到 OMO 全通路、再到會員深度經營,作為 3C 零售業者,良興每一波轉型都走在同業前面。「現在輪到 AI 了。如何做到人機協作、AI 賦能,就是良興第五波轉型的核心命題。」

AI 自動化,從行政細節釋放組織戰力

轉型需要夥伴,而賴志達評估合作夥伴的標準很明確:技術能力是基本,產業知識(Domain Know-how)的深度是關鍵,回饋速度更是最終決定因素。2025 年的未來商務展上,良興選擇攜手 Data-DI,看重的正是其「策略諮詢 + AI 產品 + 落地陪跑」三軌並行的實施能力。

很快的,良興與 Data-DI 合作的第一個專案,就落在最耗費人力、卻最常被忽視的環節:會議記錄。「會議如果沒有產值、沒有效果,對企業很傷!」賴志達說,他每天參加許多會議,但跨單位協作的會議記錄長期依賴人工聆聽與逐字整理,常出現人名誤植、決策遺漏、行動項目無人追蹤,讓會議效果大打折扣。

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良興總經理賴志達
圖/ 數位時代

為了解決會議記錄的痛點,Data-DI 業務副總包威棣指出,在導入工具以前,團隊須先釐清三件事:場景是否具備落地價值、哪些流程節點適合 AI 介入,以及以終為始地掌握客戶真正想要的輸出樣貌。這些看似基本的提問,都決定 AI 能否精準落地。

確認方向後,良興與 Data-DI 成功導入 AI 會議記錄自動化系統,透過模糊比對技術校正語音辨識誤差,並將生成的雙版本報告直接回存至既有資料庫,不僅將行政人員從重複性作業中釋放,也為後續的 AI 應用奠定扎實的系統整合基礎。

賴志達分享,現在他去外部開會也會用這個工具,運用 AI 把錄音轉文字、再整理成簡報,很快就能完成,更令外部夥伴驚艷。「我認為這是很成功的案子!也提醒想做 AI 的老闆們,與其急著搞大架構,不如先從小工具讓公司嘗試 AI,建立理解和認同。」

AI 把資深員工大腦轉化為資產

補完行政效率的缺口後,良興接著切入更深層的營運核心:知識傳承。過去,頂尖銷售經驗長期鎖在少數資深員工身上,新人培訓耗時三個月,員工離職即帶走知識資本。與此同時,網路資訊發達,消費者進店前早已掌握基本規格,3C 通路門市人員要如何發揮更多價值?「我要門市的人不是死背規格,而是面對客人時,能用客人能理解的方式對話。」賴志達說。

為此,Data-DI 協助良興建置 AI 門市教育訓練系統。系統透過六大自動化關卡,串接教材生成、審核上架、AI 銷售對練與成績回報,主管僅需在核心節點審核;員工透過手機語音對練,系統依口吻、專業度、回應力等維度自動評分。賴志達表示,目標是將新人培訓期縮短至一個月,讓數十年累積的銷售智慧轉化為可複製、可傳承的企業資產。

然而,要讓這套系統真正運作,得先解決兩個根本問題:資料從哪裡來?以及訓練如何更準確?

「以前大數據時代,講的是資料要大、全、細、實;現在 AI 要做到的是準(準確)、合(合乎場景)。」包威棣說。良興不同廠商提供的素材品質參差不齊,Data-DI 除了整合內部資料,也補充加入外部市場評測內容以填補空缺,再透過人員審核機制過濾雜訊,搭配 agent 架構的多層步驟與知識限定,確保系統能精準提煉對應品類的訓練素材。

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Data-DI 業務副總包威棣
圖/ 數位時代

賴志達則看得更遠:「這些教育訓練的內容,也將成為公司未來訓練機器人很好的原料。」

Data-DI 陪跑型顧問,帶領企業 AI 轉型

良興與 Data-DI 合作的兩個專案中,雙方共同克服了長提示詞邏輯混亂、AI 幻覺污染知識庫、逐字稿讀取逾時等技術難題。邁向下一步,賴志達表示,公司各部門很早就建置 Power BI 報表,但數據豐富不等於決策清晰。「數據是土壤,如果沒有梳理,就沒有用了。」因此,他的下一個目標是活化數據資本、推動行銷自動流,以精實的人力持續驅動成長。

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良興攜手 Data-DI 推動 AI 落地,以小步快跑模式為企業創造變革。
圖/ 數位時代

包威棣則從顧問視角歸納兩個觀察:AI 導入需要高層認同、由上而下推進,像賴志達這樣持續引領良興走在業界前端的決策者,就是不可或缺的推手;而單點工具的價值,終究要累積成組織體質的轉變才算真正落地。「就像會議記錄改變了會議當責的結構,人員訓練改變了知識傳承的方式。從點狀應用走向企業變革,這種決策思路才是 AI 真正深入落地產生價值的關鍵。」

最後,對於仍在觀望AI應用的企業,他則建議:「未來 AI 導致的落差只會愈來愈大,人會變成超級工作者,企業會變成超級企業。開始做就對了,先做一個三個月的小任務,降低落差、再急起追上。」從痛點切入、小步快跑,讓組織在實作中累積對 AI 的理解與信任,這正是 Data-DI 的陪跑哲學。

有關更多 Data-DI 相關資訊,請查詢網站:https://www.data-di.com/

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