近几年来，各国在应用型与解决方案型AI领域发展迅速，新创企业如雨后春笋般涌现，企业导入AI的脚步也持续加快。企业导入AI的速度，往往取决于其对AI的实际需求强度，而这与当地人工成本、营运压力，以及应用场景的数据化成熟度密切相关。

AI的核心价值

AI技术的核心在于其通过机器学习与深度学习所建立的模型能力，能够分析数据、辨识模式，并在最少人为干预下自动做出决策。其训练方式通常针对特定应用场景，向模型的输入层提供大量数据样本，并同时向输出层提供对应的“正确答案”。通过反复训练，模型不断调整内部参数，以提高输出结果接近正解的机率。

简单来说，这个过程类似人类学习的过程：吸收信息、进行整合与判断，并通过经验累积提升准确性。然而，人类在信息记忆、收集与分析过程中，往往会因数据不完整或认知偏误而导致判断错误，进而影响效率与正确性。相较之下，AI模型在高品质数据与充足训练下，能在重复性、数据密集的任务中展现出更稳定且高效的表现。

看到AI的效益前，投入的成本是重要的考量

人工智能的效益包含：➀提升运营效率，如工作流程自动化/效率化、工作的精准度的提升、数据与报告的即时化以及风险预警；➁降低人力成本。

然而，在导入AI之前，企业必须先完成基本的数据化工程，并建立清晰的流程与标准作业程序（SOP），才能让AI发挥实质效益。近年美国在AI应用层面的投资之所以蓬勃发展，背后的推动力来自两个关键因素：其一，人工成本高昂，企业有强烈动机寻求自动化与效率化的解决方案；其二，许多企业早已完成数据基础建设，并具备可与AI技术无缝整合的SOP系统。当市场需求与企业内部条件同时具备，便为AI新创公司创造了大量产品与服务设计的机会。

多数中小企业预算与资源有限，面对劳力密集型产业的成本压力，普遍倾向将作业外移至人工更便宜的地区，而非优先导入AI。同时，由于企业数据化程度不足，整体对AI的需求虽存在，却缺乏迫切性与应用条件。在尚需投入大量前期建置工作的情况下，AI导入往往被视为“可以等等再说”的项目，导致推动速度相对缓慢。

AI必须视为长期战略而非急于看到短期成效

然而，当市场上的多数企业都在积极导入AI时，若选择按兵不动，短期内或许不至于造成明显冲击，但长期而言，将可能逐渐脱节于供应链与顾客端的运作节奏。例如：在疫情期间，面对广泛实施的远程办公政策，如在中国、欧美等幅员广大的国家，不得不加速升级企业的IT基础建设，并促使员工适应新的工作模式。疫情无疑成为一股强力推动力，逼迫企业探索数字转型的各种可能性。结果是在疫情结束后，许多企业已经能在无需面对面沟通的情况下高效执行专案，甚至进一步优化了当时发展出的工作流程。换句话说，有些创新与变革，是在压力之下被“逼”出来的。

当然，企业主的顾虑并非没有道理。若企业尚未具备一定规模，过早投入AI或数字化建设确实可能面临成本效益难以衡量的风险。若现有的人力仍能负荷日常营运，自然会倾向维持现状。但在全球通膨与劳力短缺的趋势日益明显之下，未来人力与营运成本势必持续攀升。若产品与服务的毛利空间无法同步扩大，企业要维持利润，势必要从“降本增效”的角度出发，而这正是AI所能带来的关键价值。

内部导入执行前，请先清楚界定AI的相关指标

在企业未导入自己的AI模组前，相信许多人已经开始使用第三方生成式的AI应用程式。但如果这些外部程式未经审查或批准就被用于工作，可能会带来：

➀企業資料隱私風險

➁資料精準度不一致及定義的問題

➂成果的不可解釋性

以笔者的工作流程为例，主要分为数据收集、分析与判断三个阶段。其中，在数据收集方面，我不会完全依赖生成式AI，尽管目前许多AI工具会附上数据来源（多为网站名称），但我仍习惯回到原始来源，例如：年报或官方文件，再次确认数据的正确性与权威性。

此外，实务上经常需要对数据进行加工，例如：计算A/B比值。即便AI可以快速给出结果，我仍会进一步检查A与B是否来自相同的数据来源，确保数据的一致性与可比性。另一个关键则是“定义的准确性”。不同的数据来源或产业背景，对同一数据项目的定义可能有所差异，因此使用者在给AI下指令时，必须明确表达需求与边界条件，才能确保最终生成的数据符合预期的逻辑与用途。

另一个挑战则是对于AI无法向人类解释其决策和行动背后的成因，也因此在需要严谨度较高的事情上，AI只能给出结果，无法进一步拆解是如何推导的，也就很难验证正确性并套用到下一个类似事件上。所以，辉达（NVIDIA）执行官黄仁勋才大力疾呼，要建立对AI系统的信任，关键在于透明度与明确的指标。此外，也需规范相对应的使用规则，以避免相关的风险产生。

AI应是工具而非底层逻辑的替代物

而从工作者的角度来看，AI的确可以增进效率，但不能完全依赖它，就像我们使用EXCEL一样，必须要懂里面的函数逻辑后，才有办法编列出显而易懂的模型或报表。AI的深度学习拥有人类所缺乏的并行处理海量数据的绝技，但不具备人类在面对决策时独一无二的汲取过去的经验，使用抽象概念和常识的能力。

AI能充分发挥作用，离不开海量的相关数据、单一领域的应用场景以及明确的应用目标。如果数据太少或不正确，AI演算法就没有足够多的样本去洞察数据背后的模糊特征之间的有意义的关联；如果问题涉及多个领域，就目前AI的演算法是无法周全考虑跨领域之间的关联，也无法获得足够的数据来覆盖跨领域多因素排列组合的所有可能性。但企业的决策是复杂也横跨多项领域的，这时人类的智能就派上了用场。

试想哪一天如果AI的应用程式出问题了，但老板要你制作一个简易的分析，你能跟老板说没有AI我就没法分析吗？怎么分析数据的架构，要找哪些参数等，应该是工作者要具备的底层逻辑。你架构好了，让AI帮你执行所有的SOP步骤，而非反客为主，让AI带着你。若长久下来，员工对公司的价值性会越来越低的。

想象中的未来

“AI还将通过高效的运算，接管一些重复性的工作，把人类从忙碌而繁重的日常工作中解放出来，让人类节省最宝贵的时间资源。最后，人类将与AI达成人机协作，AI负责定量分析、成果优化和重复性工作，人类按其所长贡献自己的创造力、策略思维、复杂技艺、热情和爱心。”

这是李开复博士在公开演讲中说明对于未来AI的定位；人机协作，是我们用我们的创造力与发想擘画出未来，策略谋断而AI负责枯燥且价值较低的重复性执行。而非让AI反客为主，限缩了我们的行为疆界。