企業如何突破AI試點困局　實現人機協作新未來

企業AI發展新挑戰：超越試點，實現人機協作的全面落地

過去一年，企業對人工智能（AI）的討論迎來了關鍵轉折點。經過一段熱烈的嘗試期後，組織現在面對更複雜的現實狀況：儘管AI投資達到歷史新高，但從試點到實際生產應用的路徑仍然難以捉摸。調查顯示，約有四分之三的企業仍停留在試驗階段，儘管外界對於將早期測試轉化為實際效益的壓力越來越大。

Everest Group合夥人Shirley Hung指出，大多數組織面臨所謂的「PTSD」問題——流程（Process）、技術（Technology）、技能（Skills）和數據挑戰。他形容企業內部工作流程僵硬且支離破碎，技術系統間無法互通，人才多處理低價值任務，無法發揮高影響力，同時被海量資訊淹沒但缺乏統一的數據框架來整合這些資訊。

因此，核心挑戰在於重新思考人員、流程與技術如何協同運作。

無論是客戶體驗行業，還是農業設備領域，都出現類似的困境：傳統組織架構如集中決策、流程分割、數據分散於不兼容系統，讓企業無法靈活支持「自主型AI」（agentic AI）。要真正發掘AI價值，領導者必須重新設計決策方式、工作執行流程，以及人類應該發揮的獨特貢獻。

Concentrix執行副總裁兼首席產品官Ryan Peterson強調：「人類持續驗證內容極為重要，未來這方面的投入將會增加。」

現時討論的焦點在於下一個重大突破：將人機協作運營化。與其將AI視為獨立工具或「虛擬員工」，更應將AI視為一種系統層級的能力，來輔助人類判斷、加速執行，並重新構想端到端的工作流程。這種轉變要求企業明確其價值創造目標，設計融合人類監督與AI自動化的工作流程，並建立數據治理和安全基礎，確保系統可信。

Valmont北美售後市場副總裁Heidi Hough提醒，企業應預期推行過程中會有延誤，因為確保數據安全是首要任務。「當你從零開始構建AI商業化或運營化時，如果把治理擺在首位，將有助於達成良好結果。」

一些先行者已經展現出實踐成效：從低風險的運營場景入手，將數據封裝於嚴格範圍內，將治理融入日常決策，並賦權業務領袖（不僅是技術人員）去識別AI能創造可衡量效益的領域。這種方法催生了以企業運營再造為基礎的AI成熟度新藍圖。

Hung總結：「優化是讓現有工作做得更好，而重新構想則是發掘全新且值得投入的事物。」

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編輯評論：

這篇報道深刻揭示了企業AI應用面臨的關鍵瓶頸——不只是技術問題，更是組織架構與流程的挑戰。香港企業在面對AI轉型時，往往過於專注於引入最新技術和工具，卻忽略了內部流程的整合與人員角色的重新定位。文章強調「人機協作」而非「機器取代人」的理念，為我們提供了重要啟示。

尤其值得注意的是，AI的真正價值來自於系統性的運營落地，而非零散的試點項目。這背後涉及數據治理、跨部門協作、人才培養與決策權限下放等多層面改變，對香港中小企來說，這是一個不小的挑戰，也是一個巨大機遇。企業若能從「優化」思維跳脫，勇於「重新構想」業務模式，或許能在未來AI競爭中脫穎而出。

此外，報道中提及的「PTSD」問題（流程、技術、技能、數據挑戰）也值得深思。這不僅是企業的痛點，也是推動數碼轉型必須正視的核心。香港企業應該以此為戒，從根本上整合技術與流程，培養具備高價值判斷力的人才，才能真正釋放AI的潛力。

總結來說，這篇文章為我們展示了一條從AI試點到規模化應用的可行路徑，提醒企業必須從組織結構和文化層面進行變革，才能在AI浪潮中立於不敗之地。

以上文章由特價GPT API KEY所翻譯及撰寫。而圖片則由FLUX根據內容自動生成。

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