作者：資誠創新諮詢公司副總經理 林杰綸
在當今快速變遷的經營環境中，人工智慧（AI）已經成為企業競爭的關鍵，然而根據PwC 《2024雲端與AI商業調查》顯示，有63%企業尚無法明確制定AI策略以加速企業策略執行，而頂尖企業透過將AI融入業務，實現生成式AI價值的可能性是其他企業的兩倍。2025年，AI將在品質、準確性、能力與自動化方面取得顯著進步，這些進步將相互加乘，加速進入指數成長的時期。企業若想在未來的市場競爭中保持領先地位，必須規劃並實施有效的AI策略。
AI策略不僅提高生產力或效率，也能立即創造價值。現代AI系統能夠自我推理並理解其決策的影響，甚至可以執行複雜任務，例如設計新服務或市場進入策略。在零售產業，透過AI分析消費者行為數據，設計出更符合市場需求的新產品，並改進其市場進入策略。這種能力使得AI在企業運營中具有不可替代的作用。如果企業不將AI嵌入運營結構，競爭對手可能會建立其持久的優勢。
有效的AI策略應採用組合方案的方法，有規模的展開，包括「速贏計劃」、「攻頂計劃」以及少數「射月計劃」的組合。其中，「速贏計劃」指的是實現許多小規模的改善，透過系統化方法從更具吸引力的體驗、更高收入的產品與服務以及高效的工作流程中收穫價值。這種方法依賴於規模，累積許多改善，同時也需要設定優先級分階段展開，每個階段都會產生效益以幫助支持下一階段的花費。
「攻頂計劃」方案則是可實現但需要跨部門協作整合，例如全新的工作方式、顧客互動或產品設計。以零售商為例，可以開發一個AI驅動的顧客互動平台，透過個性化推薦與智慧客服提升顧客體驗。這些專案需要企業投入更多的資源與精力，但一旦成功，將為企業帶來顯著的競爭優勢。
「射月計劃」則是高回報且高度挑戰的項目，也需要高階主管的充分投入，例如新的AI驅動商業模式。以汽車公司為例，可以探索開發全自動駕駛車輛的新商業模式，這將徹底改變汽車行業的發展格局。這些項目需要大量的資源與創新思維，但一旦實現，將為企業帶來巨大的商業價值。對於AI策略來說，大型語言模型（LLM）的選擇並不比如何利用機構知識與專有數據來得重要。每個企業都可以找到適合自己業務需求的LLM，但真正能夠區分企業的是如何將AI與機構知識和專有數據結合，並借助AI驅動的雲端架構來實現差異化競爭。以保險公司為例，可以整合多年累積的理賠數據與AI系統，提高風險評估的精準度，而不是只依賴於最新的語言模型技術。
企業現在該做什麼？
進行全面的策略評估：
企業需要識別AI對公司的潛在影響，包括在哪些方面會降低成本、創造新價值、提升顧客期望、威脅核心業務並支持新的商業模式。例如，AI可能會壓縮一個業務線的利潤率，但會挹注另一個具有成本效益的個性化產品，讓整體企業效益提升。
少就是多的資料方法：
AI可以利用少量高品質資料執行任務，因此企業應優先現代化這些資料，而不是一次性完善所有資料。作為核心策略的一部分，設定資料架構中應首先獲得價值的部分的優先順序。以醫療企業為例，可以選擇性地將重要病患數據數位化，以便AI更快地診斷並建議治療方案。透過這種方式，企業可以更高效地利用數據資源，提升AI系統的效能與效果。
運用營運指標的視角：
衡量AI的商業影響時要注意不要過度自動化，保持必要的人工監督。例如，電信企業在部署AI客服機器人時，仍保留人類客服團隊處理複雜查詢，並以此衡量AI的實際效益。企業需要關注AI的商業相關指標，例如新收入、加速專案交付、生產力和體驗，同時確保這些指標不會鼓勵過度自動化。始終需要人工監督和AI的領導，以確保AI系統的安全性和可靠性。
AI將在2025年及以後的商業發展中發揮越來越重要的作用。企業必須制定並實施有效的AI策略，將AI融入業務流程，利用AI驅動的雲端架構和機構知識實現差異化競爭。透過組合方案的方法，企業可以在實現「小勝利」的同時，探索具有挑戰性的創新轉型專案，從而在未來的市場競爭中保持領先地位。同時，企業還需要關注數據管理和運營指標，確保AI系統的高效運行和帶來商業價值的最大化。
