AI技術的核心在於其透過機器學習與深度學習所建立的模型能力，能夠分析資料、辨識模式，並在最少人為干預下自動做出決策。其訓練方式通常針對特定應用場景，向模型的輸入層提供大量資料樣本，並同時向輸出層提供對應的「正確答案」。透過反覆訓練，模型不斷調整內部參數，以提高輸出結果接近正解的機率。

簡單來說，這個過程類似人類學習的過程：吸收資訊、進行整合與判斷，並透過經驗累積提升準確性。然而，人類在資訊記憶、收集與分析過程中，往往會因資料不完整或認知偏誤而導致判斷錯誤，進而影響效率與正確性。相較之下，AI模型在高品質數據與充足訓練下，能在重複性、資料密集的任務中展現出更穩定且高效的表現。

人工智慧的效益包含：➀提升運營效率，如工作流程自動化/效率化、工作的精準度的提升、數據與報告的即時化以及風險預警；➁降低人力成本。

然而，在導入AI之前，企業必須先完成基本的數據化工程，並建立清晰的流程與標準作業程序（SOP），才能讓AI發揮實質效益。近年美國在AI應用層面的投資之所以蓬勃發展，背後的推動力來自兩個關鍵因素：其一，人工成本高昂，企業有強烈動機尋求自動化與效率化的解決方案；其二，許多企業早已完成數據基礎建設，並具備可與AI技術無縫整合的SOP系統。當市場需求與企業內部條件同時具備，便為AI新創公司創造了大量產品與服務設計的機會。

以台灣來說，目前多數企業仍以中小企業為主，預算與資源有限，面對勞力密集型產業的成本壓力，普遍傾向將作業外移至人工更便宜的地區，而非優先導入AI。同時，由於企業數據化程度不足，整體對AI的需求雖存在，卻缺乏迫切性與應用條件。在尚需投入大量前期建置工作的情況下，AI導入往往被視為「可以等等再說」的項目，導致推動速度相對緩慢。

 

然而，當市場上的多數企業都在積極導入AI時，若選擇按兵不動，短期內或許不至於造成明顯衝擊，但長期而言，將可能逐漸脫節於供應鏈與顧客端的運作節奏。例如：在疫情期間，面對廣泛實施的遠距辦公政策，如在大陸、日本、歐美等幅員廣大的國家，不得不加速升級企業的IT基礎建設，並促使員工適應新的工作模式。疫情無疑成為一股強力推動力，逼迫企業探索數位轉型的各種可能性。結果是在疫情結束後，許多企業已經能在無需面對面溝通的情況下高效執行專案，甚至進一步優化了當時發展出的工作流程。換句話說，有些創新與變革，是在壓力之下被「逼」出來的。

當然，企業主的顧慮並非沒有道理。若企業尚未具備一定規模，過早投入AI或數位化建設確實可能面臨成本效益難以衡量的風險。若現有的人力仍能負荷日常營運，自然會傾向維持現狀。但在全球通膨與勞力短缺的趨勢日益明顯之下，未來人力與營運成本勢必持續攀升。若產品與服務的毛利空間無法同步擴大，企業要維持利潤，勢必要從「降本增效」的角度出發，而這正是AI所能帶來的關鍵價值。

內部導入執行前，請先清楚界定AI的相關指標

在企業未導入自己的AI模組前，相信許多人已經開始使用第三方生成式的AI應用程式。但如果這些外部程式未經審查或批准就被用於工作，可能會帶來：
➀企業資料隱私風險
➁資料精準度不一致及定義的問題
➂成果的不可解釋性

以筆者的工作流程為例，主要分為資料收集、分析與判斷三個階段。其中，在資料收集方面，我不會完全依賴生成式AI，儘管目前許多AI工具會附上資料來源（多為網站名稱），但我仍習慣回到原始來源，例如：年報或官方文件，再次確認資料的正確性與權威性。

此外，實務上經常需要對數據進行加工，例如：計算A/B比值。即便AI可以快速給出結果，我仍會進一步檢查A與B是否來自相同的數據來源，確保資料的一致性與可比性。另一個關鍵則是「定義的準確性」。不同的資料來源或產業背景，對同一數據項目的定義可能有所差異，因此使用者在給AI下指令時，必須明確表達需求與邊界條件，才能確保最終生成的數據符合預期的邏輯與用途。

另一個挑戰則是對於AI無法向人類解釋其決策和行動背後的成因，也因此在需要嚴謹度較高的事情上，AI只能給出結果，無法進一步拆解是如何推導的，也就很難驗證正確性並套用到下一個類似事件上。所以，輝達（NVIDIA）執行長黃仁勳才大力疾呼，要建立對AI系統的信任，關鍵在於透明度與明確的指標。此外，也需規範相對應的使用規則，以避免相關的風險產生。
 

而從工作者的角度來看，AI的確可以增進效率，但不能完全依賴它，就像我們使用EXCEL一樣，必須要懂裡面的函數邏輯後，才有辦法編列出顯而易懂的模型或報表。AI的深度學習擁有人類所缺乏的並行處理海量資料的絕技，但不具備人類在面對決策時獨一無二的汲取過去的經驗，使用抽象概念和常識的能力。

AI能充分發揮作用，離不開海量的相關資料、單一領域的應用場景以及明確的應用目標。如果資料太少或不正確，AI演算法就沒有足夠多的樣本，去洞察資料背後中有意義的關聯；如果問題涉及多個領域，就目前AI的演算法是無法周全考慮跨領域之間的關聯，也無法獲得足夠的資料來覆蓋跨領域多因素排列組合的所有可能性。但企業的決策是複雜也橫跨多項領域的，這時人類的智慧就派上了用場。

試想哪一天如果AI的應用程式出問題了，但老闆要你製作一個簡易的分析，你能跟老闆說沒有AI我就沒法分析嗎？怎麼分析資料的架構，要找哪些參數等，應該是工作者要具備的底層邏輯。你架構好了，讓AI幫你執行所有的SOP步驟，而非反客為主，讓AI帶著你。若長久下來，員工對公司的價值性會越來越低的。

「AI還將透過高效的運算，接管一些重複性的工作，把人類從忙碌而繁重的日常工作中解放出來，讓人類節省最寶貴的時間資源。最後，人類將與AI達成人機協作，AI負責定量分析、成果優化和重複性工作，人類按其所長貢獻自己的創造力、策略思維、複雜技藝、熱情和愛心。」

這是李開復博士在公開演講中說明對於未來AI的定位；人機協作，是我們用我們的創造力與發想擘畫出未來，策略謀斷而AI負責枯燥且價值較低的重複性執行。而非讓AI反客為主，限縮了我們的行為疆界。