為何企業 AI 如此熱門？

就像 1990 年代網際網路的發展和 2010 年代的雲端運算一樣，許多企業對 AI 保持謹慎態度：能否達到外界的期待？還是只是風靡一時，無法真正為企業和產業帶來價值？

對於許多企業 AI 的早先採用者而言，結果顯示其可創造實質的競爭優勢。從資料分析、預測和決策，到流程自動化、工作場所生產力和產品開發等各種 AI 使用案例，這些企業已取得顯著改善和效率。提供幾個範例：

除了效益之外，企業也需要了解採用 AI 的挑戰、如何將其應用於自身使用案例，以及系統、技術和訓練需求和成本。在本文章中，我們將探索：

• 企業 AI 的類型
• 效益與挑戰
• CRM 和 ERP 的生成式 AI
• 產業應用案例
• 建置策略和規劃
• 考慮企業 AI 平台時的注意事項

企業 AI 的類型

企業 AI 最有趣的其中一個層面在於，既能執行例行性工作，也能推動轉型工作。範例：

• 例行性工作：員工使用 AI Copilot 找到儲存在錯誤位置的文件，節省數分鐘並減少挫折。例行性工作使用案例可能看起來微不足道，但可以顯著提升生產力。
• 轉型工作：製造商透過使用深度學習預測機器在故障前需要更換零件的時機，節省數百萬美元。

AI 應用案例的這種極端多樣性令人印象深刻，但也導致難以決定從何處開始採用 AI，最佳切入點在於熟悉企業 AI 的主要類型，以及常用的應用程式。

企業 AI 的主要類型

企業 AI 效益

隨著企業的 AI 工具（例如 Copilot、聊天機器人和生成式 AI）更加先進且廣泛採用，使用這些技術的組織不斷探索創新的使用方式。在探索更多特定的 AI 使用案例前，請先了解企業 AI 的一些整體效益。

工作環境體驗

AI 透過支援和強化員工能力，在改善工作場所環境中扮演關鍵角色：

• 員工生產力工具：AI CoPilot 可協助管理電子郵件、排程會議和排定工作優先順序，從而讓員工專注於更高價值的工作。
• 適應性學習系統：AI 導向的學習平台提供個人化的訓練與發展，適應各員工的學習喜好和速度，營造更引人入勝、高效的專業成長。
• 工作場所分析：AI 工具透過分析工作模式並提供優化工作流程的建議，協助團隊提升員工滿意度和績效。

策略性決策

將 AI 整合至決策流程可協助企業強化準確性和及時性：

• 資料導向的分析洞察：AI Copilot 和其他企業機器學習工具，透過分析廣泛資料集並提供策略建議，協助團隊迅速制定周全的決策。
• 強化預測：企業生成式 AI 工具透過使用過去資料來預測未來趨勢，協助企業更有效預測市場需求和消費者行為。
• 情境分析：進階模擬模型可協助企業探索各種策略情境，實現有效的風險管理和規劃。

客戶體驗

AI 提供個人化、靈活應變的服務，改變企業與客戶的互動方式：

• 大規模個人化：AI 分析客戶資料，量身打造行銷訊息和產品推薦。
• 全年無休的客戶支援：聊天機器人可隨時即時回覆客戶查詢，改善服務可用性和客戶滿意度。
• 客戶洞察：透過收集和分析客戶意見回饋和行為，AI 可協助企業了解並預測客戶需求，進而提供更好的服務和產品方案。

企業 AI 挑戰

除了效益外，有意採用 AI 的企業應針對一些常見挑戰進行規劃。這些挑戰主要包含文化抗拒、道德疑慮和技術障礙。有效應對這些問題對於企業 AI 採用的長期成功而言相當重要。

文化和組織障礙

• 挑戰：雖然部分員工可能會對採用 AI 感到熱衷，因為他們認為 AI 是提升工作的工具，但其他員工可能會將其視為工作威脅。
• 最佳實務：透明討論 AI 的效益及其在組織中的角色，有助於使員工觀點與策略目標保持一致。如果員工表達擔憂，請保持理解和同情。提供訓練計劃也可協助員工重拾對新 AI 工具的信心。

道德與安全性考量

• 挑戰：AI 涉及道德與安全性考量，需要特殊指導原則和安全性通訊協定。
• 最佳實務：開發值得信賴的 AI 指導原則，協助確保組織中的每個人都能安全且公平地使用 AI。此外，建置進階安全措施有助於保護敏感資料。

整合複雜度

• 挑戰：成功將 AI 整合至現有系統，需要策略性規劃和謹慎建置。
• 最佳實務：從試驗專案開始，有助於逐步整合，並協助在可控環境下識別並因應潛在挑戰。

生成式 AI：ERP 和 CRM 的企業 AI

最令人振奮、最廣泛適用的企業 AI 類型之一是 ERP 的 Copilot 系統（由生成式 AI 技術支援）。AI Copilot 將自然語言 AI 功能融入公司現有的 ERP 和 CRM 系統，通常不需要對現有系統進行重大改造，即可打造更靈活、智慧化且更完善的流程，從而大幅提升員工作業方式和創新力。

創新的應用與策略性影響

提升使用者體驗和生產力

生成式 AI 可與 ERP 系統進行自然語言互動，簡化流程並提升生產力。例如，大型語言模型可透過解讀法律文字並識別相關準則，簡化法規遵循。這也延伸至 CRM，AI 透過自動化回應並根據客戶資料洞察個人化溝通，強化銷售和服務互動。

人工作業自動化

除了聊天應用以外，企業生成式 AI 工具可用於減少供應鏈物流和客戶資料管理等流程中的人工作業。例如，AI 可自動化交貨清單和客戶互動記錄的數位化，大幅降低成本和處理時間。

企業流程最佳化

透過分析企業系統產生的資料，企業生成式 AI 工具會識別模式以優化 ERP 和 CRM 的流程，並可以產生立即可用的流程模型和洞察，從而協助企業建置最佳實務。

分析和決策

AI 使領導人和團隊更容易處理複雜的分析，從而讓每個人員能夠制定資料導向的決策。

ERP 和 CRM 雲端整合

ERP 和 CRM 系統的 AI 功能通常是以雲端為基礎。仰賴就地部署或私有雲基礎架構的企業，可能需要採用公有雲來建置 AI 解決方案。希望保持 IT 就地部署的企業可以透過在現有基礎架構中加入公有雲，建立混合式雲端環境。混合式雲端可讓企業維持對關鍵資料的控制，同時受惠於雲端供應商提供的進階 AI、網路安全和可擴充性解決方案。

各產業的企業 AI 範例

除了一般用途的企業解決方案之外，企業 AI 也包含產業專屬的解決方案。

汽車業

汽車公司正在利用 AI 加強品質控制，並開發安全自動駕駛的技術。

能源產業

透過精準預測需求及調整供應，AI 可協助擴大再生能源來源的整合和價值。

娛樂業

串流服務使用 AI 來個人化觀眾推薦，遊戲開發人員和平台正在打造更具互動性及真實感的環境。

金融業

進階的詐欺偵測系統和由 AI 提供技術支援的機器人顧問，可大幅提升財務部門的效率和安全性。

醫療保健業

AI 已大幅影響醫療保健，提升診斷準確性，讓照護提供者個人化醫療，並透過臨床資料認知分析強化治療成效。

生命科學業

AI 在藥物研發和基因研究帶來了顯著改革，使公司不僅降低成本、縮短上市時間，臨床醫生現在也能夠根據個人基因圖譜量身制定治療。

製造業

許多製造商運用企業 AI 來提升生產效率、透過預測性維護將停機時間降至最低，並改善永續性。

公共部門

AI 可讓組織自動化行政流程、優化交通和緊急服務的城市管理系統，並提升公民參與度。

軟體開發業

企業生成式 AI 工具簡化程式碼編寫和測試流程，加速開發週期、識別安全性弱點，並協助開發人員更快速學習新語言和架構。

電信業

在電信業中，AI 預測分析可強化服務交付和網路管理，有助於避免中斷並提供個人化的客戶體驗。

企業 AI 策略和規劃

成為 AI 企業不僅涉及選擇正確的平台或產品，還涉及專屬的 AI 策略、智慧規劃和團隊合作。企業在獲得最大 AI 投資價值的關鍵在於，設定明確的目標、鼓勵跨團隊協作，並承諾持續學習。下列為開始進行的重要考量事項：

內部 vs. 夥伴主導的建置

重要的早期步驟是決定是否要使用內部資源規劃並建置企業 AI 平台或解決方案，還是招聘專家夥伴。

內部建置

若組織具備必要的技術專業知識、資源和所需能力，則在不需要外部夥伴協助情況下建置企業 AI 解決方案可符合成本效益。這也提供全面控制專案執行及敏感資訊保密等優勢。然而，內部建置可能會對某些組織帶來挑戰，包括難以在短時間內上手和大量投入員工的時間。

夥伴建置

雖然最初成本昂貴，但招聘企業 AI 夥伴能為企業提供專業知識、資源和經驗。這可讓組織穩健建置解決方案，確保遵循產業最佳實務。與夥伴合作也可協助降低技能差距，並通常會加速流程。夥伴主導的建置需要謹慎選擇符合組織目標和文化的供應商。

評估與目標設定

評估現有能力並設定明確目標相當重要：

• 目標一致性：定義 AI 解決方案應達成的特定且可衡量目標。這些目標應與更廣泛的業務目標一致，並具有明確的成功指標。例如，若降低營運成本為優先目標，請將目標百分比減少設為 AI 計劃的目標。
• 資料稽核：執行強大的資料稽核以評估品質、取得便利性和安全性。在技術建置開始前，此評估對於識別阻礙和需要改善的領域相當重要。

資源分配

評估預算和人員能力對成功至關重要：

• 預算編列：分配充足的財務資源，不僅用於收購企業 AI 技術，也可用於軟體更新、雲端儲存空間和網路安全措施等持續性費用。
• 人才選用：招聘技術人才或培訓現有員工來處理新的 AI 工具勢在必行。技術投資只有在使用技術的人具備正確的技能時，才會按照計劃運作。

協同合作

當受益於 AI 的每個人員參與時，企業 AI 專案才能取得最大成功：

• 跨部門團隊：成立包含 IT、資料分析、領導階層和一般使用者等成員的團隊。此包容性策略可協助確保從一開始考量所有潛在影響和效益。
• 定期審查：制定定期審查會議，針對專案目標評估 AI 整合的進度。這些審查可協助重新調整企業目標的投入，並因應新的挑戰或商機。

調整和學習

隨著企業 AI 的不斷發展，企業必須預期其使用策略與實務也需要演進：

• 持續培訓：為員工制定持續的培訓計劃以跟上 AI 的進步，協助員工隨時掌握資訊，並對自身能力充滿信心。
• 意見回饋機制：建立機制，收集所有利益相關方對 AI 建置的意見回饋。此意見回饋對於改善 AI 策略和工具相當重要，有助於持續確保維持效率並符合使用者的需求。

結論：企業 AI 如何重新定義企業

企業 AI（包含機器學習等成熟完善類型和 Copilot 與生成式 AI 等新興類型），透過強化企業生產力、決策和創新來推動企業轉型。企業 AI 早先採用者已展現顯著成效，這表明 AI 工具不僅僅是曇花一現，更是在數位世界中保持競爭力的必要條件。

然而，成為成功的 AI 企業不只是選擇合適的企業 AI 平台，還需要培養與 AI 共同成長的工作場所文化。這涉及培訓、資料安全性投資，以及負責任使用 AI。

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