如今，在貿易展覽、講座、活動、書籍、會議、文章以及任何商業環境中，人工智慧 (AI) 的應用在企業界都得到了廣泛的討論。各行各業的公司和領導者越來越堅信，人工智慧對於保持其在市場上的競爭力和影響力至關重要。
然而，儘管許多公司認識到人工智慧的價值，卻很少有公司能夠以策略性和變革性的方式有效地整合這項技術所帶來的可能性。我們看到的大多數情況是一次性的、低影響的試點項目，未能捕捉到人工智慧所能提供的真正價值。
企業在實施任何新技術時，通常採用「試點-評估-規模化-成熟」的模式。事實上，許多企業正在不同部門和活動類型之間，使用相同的流程邏輯進行人工智慧測試和試點。這些實驗通常旨在提高特定領域的效率和生產力，讓員工有更多時間專注於更高價值的活動。雖然這些舉措很重要，但它們往往有局限性，無法對業務策略產生重大影響，也往往無法大規模地創造價值。
隨之而來的問題是：為什麼這些試點計畫未能發展成更廣泛、更具變革性的措施？答案在於組織內部缺乏對人工智慧的策略方針。而人工智慧需要清晰的願景作為指導，並得到領導階層（通常甚至是董事會層面）的支持。
如何邁向人工智慧的策略性使用
要讓人工智慧真正在企業中掀起革命，企業主管和領導者必須重新思考這項技術在企業中扮演的角色。這遠不止於部署新軟體或實現特定任務的自動化；而是需要透過人工智慧的視角重新構想流程、產品，甚至整個商業模式。
建構人工智慧領導力
應用面臨的主要障礙之一是缺乏能夠引領轉型的優秀領導力。真正推動人工智慧發展的公司，依賴擁有相應權力的高階主管和董事會，他們能夠就這項技術做出明智的決策。專注於資料和人工智慧的副總裁、專業顧問以及專注於創新的治理架構，都是能夠加速大規模人工智慧應用的典型案例。
文化變革與員工培訓
人工智慧不僅關乎技術，也關乎人。為了使其廣泛應用和整合，至關重要的是讓員工了解這項技術將如何影響他們的日常工作和產業。持續的培訓和培養創新文化對於員工感受到變革的參與並且能夠積極貢獻至關重要。
採用強大的數據策略
人工智慧的有效運作依賴於數據。因此，企業必須制定穩健且結構良好的資料策略。這包括安全且合乎道德地收集、儲存、處理和分析資料。企業需要做好處理大量資料的準備，並利用機器學習和深度學習工具來提取有價值的洞察。
科技巨頭的例子
大型科技公司正引領人工智慧轉型，並成為企業界的標竿。例如，Meta 利用人工智慧實現廣告流程自動化，以最大限度地提升廣告活動的覆蓋率和成效。另一個例子是亞馬遜，它將人工智慧應用於其營運的各個方面，從產品推薦到物流管理。這些案例表明，如果策略性地運用人工智慧，不僅可以改變內部流程，還可以改善客戶體驗並提升財務表現。
與策略目標結合
為了超越一次性試點，AI 計劃必須與公司的策略目標保持一致。 AI 應該被視為一種能夠更有效率、更有效地實現這些目標的工具。例如，如果一家公司希望提高客戶滿意度，它可以利用 AI 提供即時個人化服務或預測問題發生。 AI 應該被納入組織策略規劃的所有重大專案中，並應分配資源用於 AI 的使用和改進。
為了大規模取得人工智慧的價值，企業必須克服常見的挑戰，例如變革阻力和技術複雜性。這個過程需要富有遠見的領導力、對資料基礎設施的投資，以及優先考慮長期成果的策略方針。
因此，要超越一次性的人工智慧試點，企業內部的思維模式和結構需要徹底轉變，這並非易事。要讓人工智慧不再只是曇花一現的潮流，領導者必須將其視為真正組織轉型的催化劑，並願意投入資金，徹底重塑營運模式。
