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如何推動AI更有成效的6大關鍵思考!

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        當科技加速進展,Artificial Intelligence(人工智慧,簡稱AI)快速走出實驗室進入商業社會,技術由稀缺轉向充足,取得成本由昂貴趨向平價,各種商業應用大幅提升,企業開始重視AI應用所能帶來的優勢與價值,圍繞AI應用探討的議題比過往任何時刻都更加急迫。

        然而,先行導入AI應用的企業努力至今,獲益者僅在少數,多數未能獲得成效或接近失敗,這其中影響成敗的關鍵因素何在?

AI商機與風險高度共存?

        根據麻省理工學院史隆管理學院評論(MIT Sloan Management Review)於2019年10月公佈的研究報告指出,調查2500多位高階經理人評估企業導入AI成效,70%表示推動AI至今公司幾乎沒有相關收益。顯而易見的是,90%受訪者認同AI可為公司帶來商機,同時擔心競爭對手比自身公司更早意識到AI的巨大潛力,於此同時卻也有近半(45%)的受訪者認為導入AI具有一定風險。

        一間公司對於AI投資風險的承擔意願,其實會隨著該公司數位化成熟度而逐漸增加。當企業數位化發展越成熟,組織對於AI投資的風險承擔意願也就越高。若將企業認知與採用AI的狀態進行分類,可分為以下四類型:先鋒(既瞭解AI知識又採用AI的組織)、研究者(瞭解AI知識但並未採用的組織)、實驗者(在沒有深入理解AI的情況下採用AI),及被動者(沒有採用AI)。

30%獲得AI成效的企業關鍵作為  

        深入瞭解採用AI並獲得成效的30%企業,有六項關鍵作為值得台灣企業借鏡思考:

關鍵1 將AI策略與業務策略整合

        許多公司僅從技術角度去考量AI,把AI視為IT部門下一階段發展的重心,並全神貫注在技術創新能力上,而事實證明這正是容易導致AI失敗的原因之ㄧ。

        導入AI獲得成效的公司,是將AI視為整體業務策略的核心支柱,將AI專案緊密的整合到業務策略之中。AI就像一把雙面刀,應用層面廣泛ㄧ旦分散火力便引來失敗。一個好策略,不僅利用強項,更藉由AI去設計連貫性指導方針來強化優勢。組織應確保AI專案在推動上,可以獲得正確的關注,協調AI專案能連結到業務策略,以達到ㄧ致性方向。

        在實務上,AI專案領導者可自問:我們的業務目標是什麼?AI能如何幫助我們實現這些目標?釐清AI應用目的,才能達成AI推動效益。

關鍵2 營收成長優先於成本下降

        有些公司希望AI應用能帶來成本下降和生產力提升的結果,不置可否,成本下降和生產力提升都是經營的重要課題,然而根據調查結果顯示,將注意力集中在應用AI追求營收成長的企業,比僅應用AI節省成本的企業,獲得比原先預期高兩倍的效益。

        這些成功企業之所以首重AI追求營收成長的另一項動機,來自於AI機會伴隨著風險,若企業裹足不前放過機會,等於將成功機會拱手讓給競爭對手。

關鍵3 去承擔具重大影響力的專案,即便它具有風險

        當一間公司認真計算投資AI的風險與報酬,並選擇投入報酬與風險高的項目,結果證實將獲得更高的效益。調查結果顯示,投資高風險AI項目的公司中,至今有50%已經實現收益,而投資低風險AI項目的公司,則為23%獲得收益。

        這並非意味著鼓勵企業一定要走高風險路線,而是組織應取其平衡,選出潛在具有高回報率的大型專案投入發展精力;同時也應該平衡思考,在一些小型且可短期回收效益的項目中持續努力。儘管後者收益較小卻可透過回收成果來提升推動信心。 

關鍵4 讓AI技術開發與AI業務應用進行協作

        要推動AI需要良好的團隊合作,從成功企業歸納的經驗法則顯示,推動上應該採行AI演算法(10%)、技術發展(20%)、業務流程轉換(70%)的推動比例,以獲得最佳推動效益。要是僅專注於AI生產力,例如以數據、技術和工具來建構解決方案,推動效益不高。領導者在想法上,應該要將技術和業務結合在一起,讓雙方團隊從功能面和可用性來思考建構解決方案。

        領導者要瞭解,這是一個反覆的過程,從用戶角度去設計AI應用,意味著業務單位人員不僅只是瞭解與認同想法,還要不厭其煩的持續提供反饋和測試,讓技術團隊能夠不斷去修正演算法和技術。以歐洲最大製造商西門子為例,為了能激發這種跨部門團隊推動AI的協作模式,內部成立AI實驗室,透過為期一周的協作時間,安排業務人員離開原本工作崗位,與資料科學家共同為原型(prototype)設計解決方案。西門子同時一年舉辦一次以AI為主題的內部會議,吸引400名員工共襄盛舉,展示各項AI解決方案為個人到組織帶來的效益,讓所有人感受到AI帶來的實質成果。

關鍵5 將AI視為主要的業務轉型工作

        在組織內,AI並無法憑空茁壯,領導者不僅將AI視為一種技術能力,還要將AI視為一項重大的業務轉型計畫,要求不同部門團結起來共同努力。要讓AI推動順利,組織要橫向與縱向去協調整合各單位,利用正確的數據源來創建正確的流程或重新設計現有的流程,開發過程讓使用者持續反饋與測試,如此AI才能變得越來越好。這不是單靠技術部門就能達成的,而是讓用戶從一開始就參與解決方案的設計,聚焦在如何透過各種管道提升用戶體驗與增強互動。

        AI領導人不妨抓住一個重點,有88%的公司在展開AI計畫的同時,也在進行其他數位化轉型計畫,讓兩者緊密連結方可相輔相成提高成功率。

關鍵6 投資AI人才、數位營運及流程變革

        回到企業現實,多數面臨AI人才短缺問題,AI領導人該如何應對?最好的方法是從以下三條路徑,來進行組織人才投資,分別為聘用新人才、讓現有員工培養AI技能,以及尋求外部專家結合,調查結果顯示有65%的企業採用三條路徑並行,結果也為組織帶來顯著效果。

        成功的企業同時採用敏捷式專案管理,以促進迭代的工作方式,跨功能團隊號召資料科學家、業務經理、作業流程負責人、技術人員,甚至是財務和法務人員共同參與,以確保整個組織從推動運作到激勵措施,都走在一致的方向上。

        透過上述6個關鍵思考,希望能提供有意願推動AI或正在推動AI的領導者,從成功者經驗中重新檢視評估,瞭解採用AI不僅僅和技術有關,更需要從人員、從業務流程、從組織文化,到數位化發展計畫等,在每個層面都進行梳理與連結,如此才能讓投資與努力獲得預期成果。


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