經濟越差賺越多?麥肯錫:企業懂AI「4劇本」,催生3億營收新金雞
經濟越差賺越多?麥肯錫:企業懂AI「4劇本」,催生3億營收新金雞

高階主管一旦被創業生火,就很難澆熄熱情。

麥肯錫最新調查研究發現,已建立新業務的公司領導者會想要開創更多的新業務。研究發現,在過去5年內推出新業務的公司——也就是全新的產品、服務或業務,而非改版升級,最後成為新的收入來源——相比其他公司,更有可能將業務創建列為優先重點工作。受訪的高階主管表示,創業的回報十分快速且所需的投資比以往更少,而且建立的業務愈多,成功案例也愈多。

調查結果更顯示,企業的業務創建能力整體而言已逐漸成熟。在第6年調查中,受訪者回報的新業務比往年更早實現更大規模營收。同時,成功業務創建者所採用的作法已超越了往年所認定的成功因素,例如擁有C級主管的支持和充足的財務資源。

特別是創業有成的公司現在都用AI等技術來推動新業務的開創,且許多受訪者表示,數據及AI驅動的創業是他們未來的發展方向。

目前的總經環境,面臨地緣政治的動盪及貿易政策的改弦易轍,在在需要企業領導人的關注,2025年以來已為企業帶來不少挑戰。消費者信心跌至平均以下,反映出普遍的經濟不確定性。儘管存在這些潛在障礙,受訪的企業主管者仍表示,有新業務創建經驗的公司仍將繼續努力。

事實上,有經驗的業務創建者正準備加碼投資。在過去5年內建立過新業務的公司領導人可能在最近1年內提高新業務創建的優先順位,而他們這麼做的可能性比其他公司領導人高出13倍。對於58%的有經驗的業務創建者而言,新業務創建是他們的前5大優先事項之一,顯示有了新業務創建的經驗,公司更有動力持續投入於此。

經濟愈差愈賺,新業務成功率達5成

在計算過風險後,選擇創建新業務的公司通常都會成功。過去幾年調查中,有43%至44%的受訪者表示他們的新業務達到或超出母公司對成長或規模的預期; 最近1年的調查這一比率已接近50%

而他們的新業務也產生可觀的收入。 今年受訪者回報的新業務中,年營收超過1,000萬美元(約新台幣3.1億元)的比例更高。61%的受訪者表示他們的新業務已達此標準,高於2023年的45%

再細看可發現營收介於5,000萬至1億美元者幾乎翻倍,營收低於100萬美元的新業務也相對減少。調查指出,新業務創造價值的速度比往年更快。受訪者表示,年營收超過1,000萬美元的新業務的平均年齡已縮短至約2年半,相較早期研究中的平均年齡超過3年。

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圖/ 數位時代

此外,創建新業務的數量愈多愈好。業務組合如果涵蓋許多不同事業,公司回報的獲益也更高。在過去5年內推出3個以上新業務的受訪企業領導人有59%表示,公司從業務創建中獲得的收入已超過整個企業總收入的10%;相比之下,僅推出1個新業務的公司只有32%的受訪者達到這個水準。

另一項洞察是, 企業對新業務創建的投資十分謹慎 。調查發現企業會根據經過驗證的概念或現有資產來創建新業務,大多數情況下仍然留在他們熟悉的行業內,並利用AI技術提高創建業務的效率;現在AI技術讓企業僅用少數員工就能創造顯著價值。因此他們能用較低的投資水位實現損益兩平,這點在創建最多新業務的公司中尤為明顯。

去年,新業務達到收支平衡所需的加權平均投資約為1.25億美元,今年已大幅下降至7,700萬美元。這相當於2025年核心組織年收入的約2%作為投資,以實現收支平衡。

創業經驗最豐富的公司,即過去5年內創建至少3個新業務的公司,他們的受訪者所回報的新業務績效也最豐碩。 這些受訪者表示,在達到收支平衡之前,每投入1美元就能產生1.9倍的收入,而僅創建1到2個新業務的公司則為1.3倍。

許多高階主管表示,其公司已在打造新業務的各樣工作中廣泛使用AI,並預計在未來數年有更多應用AI的方式。過去12個月在新業務創建上最常見的用法包括提升工作流程效率、監測新業務擴張等營運面向;也涵蓋更具創意的應用,例如產生新業務構想或制定行銷活動。我們愈來愈常看到,AI代理能在整個新業務打造流程中提供支援:從創意發想到首版原型,再到擴大進入市場的計畫,使企業能以少數員工建立數百萬美元的事業。

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圖/ 數位時代

另一方面,新業務營收愈高的公司,AI使用也愈進階。那些表示把AI用在更複雜創業工作的企業(像是以AI為核心價值訴求來打造全新業務、驗證早期商業概念等來精進進入市場方式),其新業務營收規模,是只把AI用於初階工作者的2倍,更是少數表示企業不使用AI者的4倍。

而經驗最豐富的「連續創業者」,即在過去5年打造超過3個新業務的企業,最有可能是進階的AI使用者。這些公司有72%的受訪者表示將AI用在較複雜的工作上。相較之下,創建較少新業務的公司,此一比率僅有60%。

就算新業務的主軸不是AI,幾乎所有預期自己公司未來5年會打造新業務的受訪者也認為,公司會使用AI來輔助;僅有3%的受訪者認為其公司不會使用AI來協助未來數年的新業務建造。此外,84%的受訪者表示,未來5年其公司會需要把AI或自動化整合進新業務的創建流程中。

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圖/ 數位時代

新業務要成功,先把「人才」搞定

新業務的成功與否,取決於打造新業務的人才、文化和技術。過去5年來,企業在建立新業務的基本操作方面已有所進步,而現在也意識到「把人搞定」是預示成功的領先指標。

去年,成功的新業務創建者最顯著的特質還是最高主管的贊助、專用資金,以及系統化的監控與評估等。然而最新調查顯示,這些已成為「基本功」, 反而是員工相關的能力,例如技能提升的能力,以及使用最新技術的能力,才是真正區別成敗的因素

對於企業領導者,創建新業務是策略要務。大多數受訪者仍預期在未來12個月內,創建新業務會是其組織追求的最重要策略行動之一,與2024年的情況一致。正如研究所見,受訪者普遍預期會在未來5年內創建以數據、分析或AI為核心的新業務,在科技、媒體與電信業、金融服務業及先進製造業中尤為明顯。

創建新業務也是當前企業從AI中捕捉價值的4種常見方法之一:

  1. 透過將新的AI驅動功能嵌入現有產品和服務中進行創新。
  2. 透過產品或商業模式將數據變現。
  3. 建立一個全新的AI原生業務部門。
  4. 利用最先進的AI工具和技術重塑整個組織的業務組合。

企業領導者也有信心新業務在未來5年會對整體企業收入產生正面貢獻。過去5年內建立的新業務在各行業中平均貢獻了約12%的整體企業收入。展望未來,受訪者預期將在未來5年內增長至約19%。

在經濟不確定時期,企業領導者往往會回頭關注期獲利能力,推遲如新業務創建等長期成長的計畫。然而,這可能是代價高昂的錯誤。投資新業務創建的公司,特別是那些能用AI來提高業務啟動效率的公司,較可迅速創造符合或超越預期的新收入來源。

這種成功會催化更多的成功。一旦企業領導者成功創建了一個新業務,他們會渴望打造更多新業務。相比之下,只是「淺嘗即止」的企業,就無法達到與重複創業者相同的成功水準。重複創業者能夠以與其他公司相似的投資規模,開發出收入更高的新業務。

企業領導者把火力集中於成功機率更高的新業務,在創建新業務方面的能力也比以往更純熟。尚未起步的公司,可以從培訓員工著手,使其掌握拓展新業務所需的技能。

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責任編輯:蘇柔瑋

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從人、流程到工具:TVBS解構新聞業AI轉型方程式
從人、流程到工具:TVBS解構新聞業AI轉型方程式

在生成式 AI 驅動下,新聞產業正加速進入新一輪轉型。這股技術浪潮不僅改變了內容產製模式,也重塑了讀者獲取資訊的入口。面對這場產業變革,台灣科技媒體領導品牌TVBS 展現強勁的轉型動能,不僅積極布局 AI 應用,更憑藉創新專案獲得「nDX數位創新獎助計畫」肯定。

為加速經驗擴散並促進產業交流,日前,TVBS 攜手數位經濟暨產業發展協會(DTA)舉辦「AI in the Newsroom-TVBS轉型實戰分享」發表會,現場匯聚媒體與科技領域專業人士,從實務案例出發,深入剖析 AI 導入新聞現場的應用模式,共同見證 TVBS 如何以 AI 為核心引擎,重新定義數位時代的媒體影響力。

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從「人」出發:從超級個體到超級組織,啟動 AI 原生轉型

TVBS 集團成長長簡西村表示,早在生成式 AI 浪潮成形之初,TVBS 便已啟動轉型布局。不僅於 2023 年成立AI未來科技部,專責 AI 應用開發與轉型推進,更由董事長親自主持每週一次的 AI 策略會議,確保決策與執行節奏高度一致,並進一步盤點出「人、流程、科技(PPT)」三大轉型關鍵,逐步落實將 AI 導入各項營運環節。

從「人」的角度來看,TVBS 以 AI 提升效率與創造價值為目標,提出超級個體與超級組織的轉型藍圖。其中,超級個體指的是能善用 AI 工具的記者,例如:透過 AI 分析海量資料、自動生成初稿或經營個人品牌,透過與 AI 的分工協作,不僅提升產出效率,也讓記者得以回歸深度核實與現場採訪等核心職能。

當多個超級個體串聯,便進一步形塑出超級組織,透過 AI 全面提升團隊的數位戰力,成為 AI Native(AI原生)媒體組織。TVBS 的願景是,讓每一個議題皆能發展出專屬 AI Agent,負責資料處理與初稿生成,而人扮演總編輯角色,負責內容品質與倫理把關。如此一來,不僅能實現全天候、高頻率的內容更新,更可透過多 Agent 協作,同時產出文字、影音、Podcast 等不同形式的內容,實現一次生產、全平台分發的目標。

從「流程」出發:讓AI嵌入新聞產製,縮減 30% 作業時間

從「流程」的角度來看,AI 唯有真正嵌入新聞產製流程,才能發揮最大效益。然而,哪些環節最適合導入 AI、導入後流程該如何重塑,往往只有第一線新聞人最清楚。為此,TVBS 邀請新聞部同仁組成「文科種子」團隊,並由主管從日常工作情境出發,親自示範 AI 應用,讓記者實際感受到 AI 帶來的效率提升,進而翻轉「不好用」的既有印象,吸引更多資深同仁投入 AI 應用開發。

TVBS新聞部網路新聞中心總編輯楊致中強調,「AI不是要把新聞人變成工程師,而是要讓新聞人重新回到專業現場。」因此,這群橫跨編輯、記者、編譯等不同職能的種子成員,從使用者視角出發,與工程師並肩協作,以使用情境取代傳統規格書,讓技術團隊得以深入理解採訪流程中的真實痛點,進而開發出涵蓋多語翻譯、初稿生成、重點歸納、多稿比對、標題與內容優化等 AI 應用,整體作業時間平均縮短逾三成。同時,新聞部也與 AI 部門建立每週開會機制,持續提出痛點及回饋使用經驗,推動產品快速迭代。

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圖/ 數位時代

另一方面,TVBS 也連續三屆舉辦員工限定的「AI 黑客松」,各部門同仁由日常工作中的痛點出發,發想出更貼近第一線需求的 AI 解決方案,讓 AI 逐步成為組織共通的語言,不僅有效提升工作效率,也進一步形塑出 AI 驅動的創新文化。

從「科技」出發:打造混血系統 AI WIZE,讓AI真正貼近使用需求

從「工具」的角度來看,如何在滿足使用需求的同時兼顧技術快速迭代,成為關鍵課題。為此,TVBS 提出混血系統概念,由新聞人與 AI 部門協助,共同開發出專為媒體場景打造的 AI WIZE 平台。

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圖/ 數位時代

TVBS AI未來科技部副總監吳楨文說明,AI 技術迭代速度極快,若仍沿用傳統「使用者提需求、工程師寫程式」的開發模式,不僅溝通成本高、也難以快速及時優化,容易導致使用體驗不如預期。若是直接使用外部 AI 工具,在產出結果不穩定的情況下,使用者常常要反覆調整提示詞與修正細節,反而會增加時間成本,使 AI 應用淪為新的負擔。

為解決這樣的困境,TVBS 在開發 AI WIZE 時,結合系統化與人才混血兩大策略,由工程師在「深水區」把關系統架構、資訊安全與成本控管,而新聞人則在「淺水區」透過 AI Studio 等自然語言工具定義應用場景,並將新聞專業封裝成可重複使用的 AI Agent技能,同時透過持續回饋機制,讓 AI Agent 不斷學習與優化,使工具更貼近日常工作需求。

簡西村最後強調,人機協作不是選擇,而是必然路徑。TVBS 期望透過這場 AI 轉型,打造兼具速度、深度與可信度的新型媒體競爭力,並以自身實踐經驗為基礎,帶動台灣媒體在 AI 浪潮下強化整體產業競爭力,重新定義媒體的「真實」價值,開創新聞產業的 AI 新時代。

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