為什麼AI導入總是難以落地？企業導入AI 常見挑戰與對應策略
為什麼AI導入總是難以落地？企業導入AI 常見挑戰與對應策略
為什麼AI總是推不動？企業導入AI 經驗分享
前些日子與朋友coffie time時聊到，「AI這麼夯，但為什麼公司內部想要導入AI時總是遇到很多困難呢？」雖然我不太確定這是少數人個案還是多數人遇到的問題，但聊完後有些心得可以分享一波XD
雖然大家都知道AI的潛力，但實際執行時卻障礙重重，我相信原因可能百百種，可能是不知道從哪開始？可能是團隊對新技術的接受度不高？可能是項目中途夭折？可能是導入費用太貴？
剛好自己先前有一些導入AI的經驗可以分享，這篇文章將從個人經驗的角度出發，分享企業導入AI過程中常見的挑戰及對應策略，提供落地方法供大家參考。
一、從工作流程中找出效率低落的改善點
我覺得用企業導入AI其實有點太大了，不如我們效仿最小可行性產品(MVP)的方法吧，先從團隊開始，從團隊日常工作中先找出幾個項目，梳理工作流程步驟，從中找出效率低落的1-2個點，從這1-2個點思考如何透過AI改善效率。
因此我認為導入AI的第一步，應該是「大處著眼，小處著手」，清楚定義應用場景與商業目標，而非單純為了追趕流行而進行嘗試。
如果只停留在「AI很厲害，但卻不清楚AI應該應用在哪裡及怎麼用」，這樣的模糊策略無法為企業創造實際價值。
如何設定具體的目標：
1.問題導向：
團隊或個人明確要解決的核心問題，這項問題必須是日常工作中已存在的問題，而非憑空想出來可能需要被解決的問題。兩者差異在於是否有具體的需求背景與痛點。
2.設定追蹤指標：
設定可以衡量的具體目標，避免空泛的願景描述。比如原先要完成一檔行銷活動溝通需要10個工作流程，平均完成工時6小時，其中有3個步驟最耗時且重工最多，透過導入AI後期待可以將工作流程合併縮減至7個步驟，且平均工時能提升至4小時就完成。
二、數據收集的品質與完整性
在確認第一點提到的團隊或個人的工作應用場景與目標設定都完成後，下一步我們可以先盤點看看預期改善的工作流程所需要的數據是否都已搜集齊備。
主要是因為AI模型的成效優劣，很大程度上取決於數據的品質與完整性，相信大家都有聽過「garbage in，garbage out」。如果企業內部資料常分散於各處，檔案格式與版本不一致，那麼訓練AI模型的難度將會倍增。
改善數據管理的作法：
1.數據清理與整合：
- 在導入AI之前，為數據架構制定SOP
- 統一資料格式與命名規則，避免重複或錯誤資料並進行版本管控。
- 將數據集中在同一平台，確保資料完整性與一致性。
2.優化數據收集流程：
- 善用工具如Power BI、Tableau、Looker Studio來視覺化數據。
- 確保每位員工，都能快速找到最新的資料版本，也有助於提高數據分析效率。
三、導入外部解決方案
初期導入AI專案一定需要資料工程師及AI工程師的協助，但許多中小企業應該沒有這樣的人力配置。其實跟外部單位合作的方案非常多元的，並不是只有使用他們的服務或工具而已。
三種推薦作法：
1.外部合作(你幫我做)：
與有經驗的AI服務公司團隊合作，利用第三方服務快速完成專案，縮短學習曲線。
2.共同協作(你我一起做)：
可以跟提供AI服務的公司討論雙方如何用專案形式，彼此拋出資源共同完成。
3.內部培訓（你教我做）：
可以跟提供AI服務的公司討論是否有企業顧問及內部培訓方案，按照企業想要解決的問題，定期舉辦AI應用的內部工作坊，讓IT或團隊內部熟悉操作。
四、降低風險的導入策略
我認為導入AI的費用彈性很大，除非是要像OpenAI或AWS他們寫自己的大型語言模型或像聯發科、緯創一樣寫自己的AI模型，不然其實初期使用第三方工具或套用既有的模型嘗試解決問題，應該就足矣。
降低風險的作法：
1.從小規模專案開始：
如同一開始提到的，先從團隊或個人嘗試優化工作流程與產出，並定期觀測數據，驗證這筆投資回報值不值得。
2.選擇月租型方案：
現在多數第三方工具，都是採用月費制，不好用下個月馬上停租，不造成企業財務負擔。
五、提升團隊認同與接受度
這點我覺得是最難的，因為導入一項新工具或政策時，通常都會有通常都會有阻力，甚至有些系統或工具導入後都沒什麼人在使用，這些都非常浪費資源。但這件事的解法除了Top down 往下貫徹之外，我覺得還是「多溝通」才是上策。
提升AI工具接受度：
1.團隊內部多溝通：
清楚向大家說明導入AI工具的目的與好處，例如減少重複性任務，讓大家能有更多時間專注在策略性工作上。
2.工作日安排內訓：
在工作時間內提供員工AI工具的相關培訓，而非占用假日或下班時間。
企業導入AI的落地第一步
導入AI是企業數位轉型的重要一步，但成功的關鍵在於規劃與執行的細節。AI的應用不僅是技術升級，更是企業文化與工作流程的升級。
最後重新將本文的五大重點整理一下：
- 從工作流程中找出效率低落的改善點
- 數據收集的品質與完整性
- 導入外部解決方案效率可能較快
- 降低風險的導入策略
- 提升團隊認同與接受度
結語我想用以下這句話最為結尾，共勉之。
小步快跑、持續優化，讓團隊更具競爭力。
