AI專案只有5％有效？轉型關鍵在流程重塑 - hbrtaiwan.com

哈佛商業評論的一項觀察指出，高達95%的AI專案未能有效落地，這無疑對許多積極投入數位轉型的企業投下震撼彈。這項數據背後，反映的並非AI技術本身的問題，而是企業在導入AI時，往往將其視為單純的技術工具，卻忽略了其對既有營運流程與組織文化的深遠影響。宸揚資科認為，AI專案的成功關鍵，從來就不只是「導入AI」，而是「透過AI重塑流程」。

AI專案失敗的深層原因

許多企業在啟動AI專案時，常見的誤區包括：

• 缺乏明確的商業目標：AI被視為解決所有問題的萬靈丹，卻未與實際業務痛點或策略目標緊密結合。
• 數據準備不足：AI模型仰賴高品質數據，但企業往往未建立完善的數據治理與收集機制。
• 忽略跨部門協作：AI專案需要IT、業務、數據科學等多方協作，若溝通斷裂，極易造成專案偏離。
• 流程未同步調整：即使AI模型成功部署，若其產出無法順暢地融入現有工作流程，效益將大打折扣。
• 組織變革阻力：員工對新技術的抗拒或對工作模式改變的排斥，亦是專案失敗的重要因素。

這些問題的根源，指向企業在AI轉型中，往往將技術視為終點，而非達成商業目標的手段。

流程重塑：AI成功的基石

要提升AI專案的成功率，企業經營者必須將思維從「導入AI技術」轉變為「以AI驅動流程重塑」。這意味著在規劃AI專案之初，就應深入分析現有營運流程，識別瓶頸與痛點，並思考AI如何能有效介入，不僅是優化單一環節，而是重新設計整個價值鏈。例如，在客戶服務領域導入AI聊天機器人，不僅是部署機器人本身，更要重新定義人工客服與機器人的協作模式、資訊流轉方式，以及如何將機器人學習到的新知識回饋至知識庫，形成閉環優化。

策略建議與商業意義

對於企業經營者而言，要成功駕馭AI轉型，我們建議：

• 從商業目標出發：明確AI專案欲解決的商業問題與預期效益，確保與企業策略一致。
• 數據先行策略：投入資源建立健全的數據基礎設施與治理機制，確保數據的品質與可用性。
• 跨職能團隊協作：打破部門藩籬，建立由業務、IT、數據科學家組成的專案團隊，促進知識共享與協作。
• 迭代式開發與小規模試點：避免一次性的大型專案，透過小規模試點快速驗證概念，並根據反饋逐步擴展。
• 重視組織變革管理：投入資源進行員工培訓，溝通AI帶來的價值，降低變革阻力，培養數據驅動的文化。

AI的真正商業價值，在於其能夠驅動企業流程的智慧化與自動化，進而提升效率、降低成本、優化客戶體驗，並創造新的商業模式。透過策略性的流程重塑，企業不僅能避免AI專案的「無效投資」，更能將AI轉化為實現永續成長與競爭優勢的強大引擎。