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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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。

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