根据《Understanding AI》，真正成功的企业并不在于“买了多少AI产品”，而是是否建立了一套从文化、数据、流程到决策的整合性AI策略。这也正是未来“AI原生企业”（AI-native organizations）与传统企业的最大差距。
ADVERTISEMENT
生成式人工智慧（Generative AI）自ChatGPT诞生后旋即席卷各行各业，而2024年被视为AI落地的关键年份。根据两份重磅报告《Understanding Artificial Intelligence》和《A Playbook for Crafting AI Strategy》发现，一场企业营运逻辑的深层重构正在全球企业间悄然展开。
不再是实验性导入、也不再只是聊天机器人或文件助手，AI已正式进入企业“策略级部署”的新阶段。而背后真正的关键，不是单一模型或平台的选择，而是企业是否理解AI自动化的四大目标——自主营运、大规模个人化、自动治理与营运数据化。
目标一：自主营运，让AI接管例行决策
在报告中，多数成功导入AI的企业均不约而同地聚焦在“高频重复决策”流程上。从制造业的预测维修，到金融机构的自动资产配置（robo-advisory），AI正在逐步从辅助工具升级为半自主决策者。
我们留意到，愈来愈多企业选择让AI主导日常营运中的“执行力”部分。例如：
●美国运输业者UPS导入AI排程系统，降低5%燃油成本；●亚洲零售品牌以AI决定产品上架排序与价格动态；●医疗机构以AI分析电子病历，自动提出初步诊断建议。
这类应用的共通特点是：AI具备即时反应、多源资料整合与持续学习能力，使得流程效率远超人力可及。
目标二：大规模个人化，实现“一人一策”
从多位业界专家访谈得知，企业正快速朝向“Mass Personalization”发展，也就是让每一位客户都感受到独特服务体验。
Netflix、Spotify等平台早已做到内容个性化，而零售与教育行业亦紧随其后。例如，Shopee根据使用者点击与停留行为推荐产品，提升转换率30%；线上教育平台Coursera根据学习进度与反应调整课程难度，减少流失率。
这背后倚赖的是：
●精准数据标注
●强化学习模型（reinforcement learning）
●情感分析与自然语言处理（NLP）
“在AI时代，个人化服务将不再只是高端产品的专利，而是规模化竞争的基本门槛。”报告如此指出。
目标三：自动治理与错误修正，打造企业风控盾牌
生成式AI带来效率与创意的同时，也可能引发错误资讯、歧视性内容与资安风险。全球多家企业正导入AI进行自动化合规审查与错误修正，以应对新风险环境。
报告举例指出：
●欧洲保险公司利用AI比对保单与通话记录，防范诈骗；●美国律所导入AI审核合约草稿，自动找出条款遗漏；●航空公司应用AI过滤客服回复内容，避免不当建议
值得一提的是，加拿大航空（Air Canada）就因AI聊天机器人提供错误资讯而被判赔偿。这提醒业界：AI部署若缺乏监控与人机协作设计，将带来潜在法律风险。
目标四：营运量化与数据化，为AI部署打通任督二脉
“你无法优化你无法量度的东西。”这句话在AI部署上格外贴切。报告指出，许多企业未能成功扩展AI规模的根本原因，是其营运流程无法被量化或缺乏标准化指标。
先进企业在AI部署前，会先进行3项基础工作：
❶流程标准化：明确定义每一步的角色与输出；❷指标化管理：如每单处理时长、满意度、成本；❸数据集中治理：将ERP、CRM、IoT数据整合入AI管线。
当企业的流程能被“观测、记录、回馈”，AI才能真正介入、优化并推进自动化。
AI不是工具，是策略
根据《Understanding AI》，真正成功的企业并不在于“买了多少AI产品”，而是是否建立了一套从文化、数据、流程到决策的整合性AI策略。这也正是未来“AI原生企业”（AI-native organizations）与传统企业的最大差距。
报告强调，企业领导者应将AI视为重构组织的杠杆，而非IT部门的专案。“AI不是技术投资，是领导力投资。”
小结：四大目标、四道门槛
总结四大AI导入目的与其对应门槛如下：
正如报告所言，2024至2025年是企业AI战略分水岭。能否在这段时间内建立清晰目标与可执行架构，将决定企业在未来10年是“自动化的领航者”，还是“被自动化取代的跟随者”。
更多文章： 【多点AI】Tesla无人计程车革命：大马准备好迎接自动驾驶时代了吗？ 【多点AI】AI赋能MBTI，构建个性化员工沟通系统
ADVERTISEMENT
热门新闻
百格视频
ADVERTISEMENT
