AI領先企業狠甩對手12倍!BCG揭關鍵在「老闆有沒有下場」,10-20-70法則決定成效
AI領先企業狠甩對手12倍!BCG揭關鍵在「老闆有沒有下場」,10-20-70法則決定成效

AI 浪潮席捲全球,企業究竟該怎麼做才算真正在轉型?波士頓顧問公司(BCG)董事總經理暨全球資深合夥人徐瑞廷,近期在《數位時代》YouTube 線上直播中發表演說。他援引 BCG 針對全球各行各業領先 CEO 所做的問卷調查結果,以及 BCG 自 2023 年起追蹤上千家企業 AI 投入與成效的年度調查研究,點出 AI 領先企業與落後企業的關鍵差距,並為想要讓 AI 規模化落地的台灣企業提出具體行動方向。

BCG徐瑞廷
圖/ YouTube: 數位時代Official

成為 AI 領先企業的關鍵是「老闆是否親自下場?」

根據 BCG AI Radar 2026 調查,72% 的 CEO 自認是公司 AI 策略的主要決策者,更有 5 成 CEO 坦言,自己的職涯成敗與 AI 轉型是否成功有直接關係。徐瑞廷指出,AI 領先企業與落後企業最核心的差距為「自上而下推動」:領先企業的 CEO 會帶領高階主管親自投入 AI 轉型,而非把這件事整包交給 IT 部門主管或 CIO 去負責。

因 AI 轉型的關鍵在於「轉型」本身。一旦牽涉到組織調整、跨部門協作與資源分配,就需要公司最高層直接協調,而非交由部門長自行推動。在 BCG 2025 年「構建未來」全球調查研究中的數據也印證這個觀察:AI 領先企業的高階主管深度參與比例,是落後企業的 12 倍。

此外,徐瑞廷指出,在組織架構上領先企業有更高的比例設立了首席資料長(Chief Data Officer, CDO)以及首席 AI 長(Chief AI Officer, CAIO)等新職位,同時傾向由業務部門與 IT 共同主導轉型,而非僅交由 IT 單一主導。相較之下,越是落後的企業,越容易把 AI 轉型視為純粹的 IT 任務。

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三個階段決定 AI 轉型深度:部署、重塑、開創

徐瑞廷將企業 AI 轉型進程分為三個階段。第一階段「部署」,是最普遍的起點,指的是導入現有的 AI 工具,例如 ChatGPT、Gemini 等,用於加速局部任務。他坦言,這個階段確實有幫助,但平均而言對 KPI 的提升僅有 10% 至 15%。原因在於,當公司只是讓部分環節提速,但「端到端」的流程沒有一起優化,整體成效往往有限。

第二階段「重塑」,是徐瑞廷認為多數企業應該著力的方向。重塑意指利用 AI 端到端地重新思考一整個職能,例如研發、供應鏈、製造或客服,而不只是在原本的流程上疊加工具。BCG 的觀察顯示,真正做到重塑的企業,KPI 可以提升 30% 至 90%,遠高於純部署的成效。

第三階段「開創」,則是利用 AI 重新設計商業模式。但這並非每家公司的必選項,尤其對許多台灣現有的市場贏家而言,只要做好重塑就已足夠。徐瑞廷舉一家貨車租賃公司為例:該公司過去累積了大量快遞車隊的行駛數據,進而以此為基礎,向快遞公司提供派車路線最佳化等數據分析服務,開創出原有租賃業務以外的新收入來源。

70% 的成敗在人,不在技術

徐瑞廷提出 BCG 歸納的「10-20-70 法則」:在企業 AI 轉型的重要性排序中,演算法占 10%、技術占 20%,而人才、組織與流程占 70%。這代表即使企業擁有最先進的模型與工具,若組織架構與工作流程未配合改造,成效依然有限。常見情境如:當 AI 工具能大幅縮短研發工程師的工作時間,工程師反而可能消極抵制,因為擔心產出速度提升後,老闆會要求更緊迫的交期。這類問題本質上是管理問題,無法只靠採購工具來解決。

對此,徐瑞廷建議企業在推動 AI 轉型時,應同步規劃 3 至 5 年的人才佈局。當部分職能因重塑而釋出人力,企業可以透過不再增補、提前 upskill(提升技能)優秀人才或轉任新業務等方式逐步消化,而不必在短期內面對人力精簡的壓力。他也指出,設立 AI 推動辦公室有助於統一管理跨部門的 AI 工具與代理,避免重複開發與治理漏洞。

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AI 時代,企業最大風險是「不行動」

在全球競爭格局下,AI 的「不行動成本」(Cost of Inaction)可能比行動的風險更大。徐瑞廷指出,在許多行業,已有企業以更少人力做到同等甚至更多的事,若台灣企業繼續觀望,差距只會持續擴大。BCG AI Radar 2026 調查也顯示,各企業今年的 AI 投入預計是去年的 2 倍,且 94% 的 CEO 表示即便短期 ROI 未達預期,仍將持續投入。起步雖可小,但方向必須清晰。

本文授權轉載自FC未來商務

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從台灣走進北美千家速食門市!Berry AI 如何攜手博弘雲端,讓 AI 規模化落地?
從台灣走進北美千家速食門市!Berry AI 如何攜手博弘雲端,讓 AI 規模化落地?

一家來自台灣的 AI 新創,如何讓美國上千家速食餐廳,都用它的 AI「看」得來速車道?

這家公司就是專注於 AI 影像辨識技術的 Berry AI (華捷智能),透過攝影機蒐集匿名數據並轉化為多項營運指標,協助速食品牌找出流程瓶頸、提升現場營運效率與整體顧客滿意度。以美國連鎖炸雞品牌 Zaxby’s 為例,在全面導入 Berry AI 解決方案後,服務速度提升 13%-20%,業績表現最好與最差的門市,每週營收差距從 2.4 萬美元縮小至約 9,000 美元。另一家連鎖速食品牌 Culver’s 在導入後,得來速車道的服務時間也立刻改善,進而提升整體吞吐量。

然而,支撐 Berry AI 解決方案的,不只有前端看得見的攝影機與影像辨識技術,還有後端穩定且具彈性的雲端平台。Berry AI 結合 Amazon Web Services (AWS) 全球雲端資源及博弘雲端顧問服務,打造兼顧即時性、穩定性與成本效益的雲地混合架構,成為推動 Berry AI 持續擴大北美市場版圖的重要關鍵。

從台灣 PoC 走向北美千店規模,Berry AI 面臨架構升級新挑戰

Berry AI 執行長林逸中表示,團隊成立初期投入近2年半的時間,探索最適合影像辨識技術的應用場景,最終將目光鎖定高度標準化的速食餐飲業(Quick Service Restaurant;QSR),推出得來速計時器、餐廳計數器等解決方案,運用 AI 影像分析技術,辨識顧客進入得來速車道或餐廳後的狀態,例如:排隊、點餐、候餐等。

同時,Berry AI 也進一步將現場蒐集到的數據轉化為可量化的營運指標,例如:不同門市、日期或時段的顧客等候時間,協助管理者從數據中找出流程瓶頸與可以優化的環節,進而提升服務效率及顧客滿意度。

在確立發展方向並於台灣完成 PoC (概念驗證)後,Berry AI 決定前進全球最大、也是 QSR 最核心的北美市場。然而,隨著合作客戶與部署門市持續增加,資料量快速攀升,加上服務範圍橫跨不同區域,既有以地端為主的架構開始面臨規模化挑戰。

林逸中補充指出,尤其 QSR 業者在選擇 AI 解決方案時,格外重視技術效能與穩定性,包括 AI 辨識精準度、能否因應突發狀況、系統能否穩定運作,以及網路發生問題時能否維持服務等。在這樣的要求下,若將所有運算與資料都留在地端,不僅難以因應日益增加的部署門市與資料量體,設備建置與維運成本也會隨之增加。

BerryAI 攜手博弘雲端 打造高可用性 AWS 雲地混合架構,突破北美規模化部署挑戰

如何確保系統的即時性、穩定性與成本效益,成為 Berry AI 進軍北美後必須解決的新課題。為此,Berry AI 選擇與博弘雲端合作,取得穩定且高可用的 AWS 運算與資料庫服務架構,將即時運算留在地端,同時在雲端環境整合資料庫處理大量資料與後續分析工作,形成兼顧地端即時運算與雲端彈性擴充的雲地混合架構。

Berry AI研發同仁汪楚剛說明,包括車輛偵測、追蹤與狀態辨識等需要即時反應的工作,會先在地端完成;再將辨識結果傳送至 AWS 雲端,計算各項營運指標,提供後續分析與決策使用。透過這套架構,Berry AI 至今已處理超過 2 億筆車輛狀態資料。

此外,AWS 也是 Berry AI 持續優化 AI 模型的重要基礎。Berry AI 將整套資料蒐集流程建構於 AWS 上,透過完整且多樣化的資料,持續訓練與優化模型,進一步提升地端影像辨識的準確度。

博弘雲端
Berry AI 鎖定高度標準化的速食餐飲業(Quick Service Restaurant;QSR),推出得來速計時器、餐廳計數器等解決方案,運用 AI 影像分析技術,辨識顧客進入得來速車道或餐廳後的狀態,例如:排隊、點餐、候餐等,協助管理者從數據中找出流程瓶頸與可以優化的環節,進而提升服務效率及顧客滿意度。
圖/ Berry AI網站圖

成為企業技術團隊的延伸,博弘雲端助 BerryAI 把 AWS 用得更好、更省

隨著北美業務持續成長,Berry AI 也迎來新的課題:如何把雲端資源用得更有效率、更省成本,這也成為 Berry AI 與博弘雲端合作的重要契機。

對此,可能有很多人好奇,像 Berry AI 這類技術能力成熟、具備自行建置架構能力的企業,為什麼還需要與博弘雲端合作?「關鍵在於,博弘雲端長期深耕 AWS,對相關服務與技術架構更加熟悉,可以成為企業內部技術團隊的延伸。」博弘雲端技術長宋青雲說。

當 Berry AI 遇到特定 AWS 服務或技術問題時,可以直接尋求博弘雲端協助;若需要進一步與 AWS 原廠確認,博弘雲端也能協助溝通與處理,減少 Berry AI 自行研究與排除問題所需投入的時間,讓內部研發團隊可以將更多心力和資源集中在核心產品開發。

更重要的是,博弘雲端不只提供技術支援,還能從 Berry AI 實際用量與成長需求出發,客製化設計最適合的節費方案,這對 Berry AI 降低營運成本有很大的幫助。宋青雲說明,博弘雲端根據 Berry AI 既有的 AWS 用量,推估未來 1-3 年內的使用需求,並以此為基礎規劃合適的長期雲端資源用量;同時考量 Berry AI 所屬飛捷集團旗下還有 3 家子公司同樣使用 AWS,進一步整合集團需求進行評估,放大整體採購規模,爭取更大的節費空間。

宋青雲強調,雲端採取隨需即付的計價模式,雖然具備彈性優勢,但若缺乏持續管理,仍可能出現資源配置不符商務規劃,或費用超出預期等情況。而博弘雲端不只能從使用現況出發、建議適合的節費方案,也會從效能、資安與成本等面向進行架構健檢,提出相應的優化建議;同時還會提供相關管理介面,讓企業隨時查看帳戶使用狀況、預估未來用量,在業務規模持續成長的同時,也能兼顧雲端架構的效能、安全與成本效益。

而架構健檢與成本優化,只是博弘雲端服務的一環。從企業準備上雲開始,博弘雲端便能協助將應用程式與資料從地端搬遷至雲端,或直接在雲端完成部署;進一步還能協助建置數據平台、數據中台,進行資料分析及導入 AI 應用,讓企業資料發揮更大價值。當服務正式上線後,博弘雲端也能接續提供維運服務。換言之,從前期 PoC、雲端建置到後續維運,博弘雲端都能依據企業需求,提供相應的服務與支援。

對 Berry AI 來說,藉由與博弘雲端合作,深化 AWS 雲端資源使用,不只是突破規模化挑戰,更重要的是能把有限的資源集中在核心業務,持續優化解決方案、開發更多貼近餐飲營運需求的應用,進一步爭取更多品牌合作,擴大北美市場版圖。目前,Berry AI 正全力拓展北美市場,也持續尋找對 AI 技術與餐飲產業應用充滿好奇心、重視團隊協作的人才加入。徵才方向涵蓋機器學習與電腦視覺、Platform & System(DevOps、Infrastructure),以及 Full Stack 軟體開發。從門市邊緣裝置上運行的 AI 模型、串連雲端與數千家門市的系統平台,到協助餐飲品牌提升營運效率的分析產品,每個環節都還有發揮的空間。 期待匯聚更多優秀夥伴,一起用 AI 解決真實的營運問題,讓來自台灣的技術走進更多全球 QSR 門市。

職缺詳情:https://www.cake.me/companies/berryai/jobs

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