我最近去的 AI 相關論壇，幾乎每場都有講者引用 MIT 報告強調「95％企業導入 AI 都失敗」（這研究傳播效果太好了吧）。
今年就這樣了，但明年呢？公司的 AI 專案還經得起這樣的失敗率嗎？
為了幫助要讓 AI 真正降本增效的主管們，我整理了 AI 搜尋引擎和生產力平台 You.com 的一份報告，他們提供了一個「 探索框架 」，教你用幾個步驟，精準找出 AI 真正該切入的地方。
圖／ AI生成圖片
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STEP 1：列出「痛點清單」
第一步驟超關鍵，不談要用 ChatGPT 還是 Gemini，而是先問問你自己和你的核心團隊：
- 內部有哪些痛點？ 那些重複性高、超耗時、又容易出錯的鳥事。
- 外部有哪些機會？ 客戶常抱怨、或可以「創造驚喜」的地方。
從這個題目開始討論，比叫同事趕快開始用 AI，具體多了吧。
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STEP 2：繪製「旅程地圖」
把你上一步列出的「痛點/機會點」，放回「 客戶旅程 」或「 內部工作流 」的地圖上。
這樣做能幫你看清楚：這個痛點是發生在「 哪個環節 」？它是不是一個「 關鍵瓶頸 」？
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STEP 3：「結構化分析」評估所有的點子
在討論這些點子的時候，可以用以下問題清單，結構化分析你的點子值不值得發展，也就是，這真的是一個值得投入 AI 資源的場景嗎？
- 問題是什麼？ （例如：客戶找不到產品建議）
- 誰被影響？ （例如：App 新用戶）
- 業務/體驗的效益？ （例如：省時、準確、營收、NPS提升）
- 頻率多高？ （例如：每月 10,000 次查詢）
- 潛在風險？ （例如：推薦錯誤、產生偏見）
- 可行性？ （例如：我們有需要的數據嗎？）
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STEP 4：從 4 個面向評比，決定 AI 落地的優先順序
經過前三步驟，你應該會篩選出一批，有價值的 AI 應用場景，但該優先執行哪一個項目？可以用以下 4 個面向來評估。
- 影響力： 這能帶來多少商業價值？省多少錢？提升多少體驗？
- 可行性： 我們的數據和技術準備好了嗎？會不會很複雜？
- 風險： 這對品牌、法遵的衝擊有多大？
- 策略一致性： 它跟公司當下的核心目標一致嗎？
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我看完這份報告最大的心得是：導入 AI，真的不是「技術問題」，而是「商業問題」。身為主管，我們的價值不是追逐最新、最酷的技術，而是從自己團隊的「痛點」出發，找出那個「影響力最高、可行性也高」的最佳切入點。
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