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擁抱AI浪潮:資策會MIC王義智解析企業轉型的痛點與突破手段

MIC產業顧問兼主任王義智強調,導入AI的最大困難從來不是技術選型或預算問題,而是「人的心理門檻」。攝影:北美智權報/李淑蓮。
MIC產業顧問兼主任王義智強調,導入AI的最大困難從來不是技術選型或預算問題,而是「人的心理門檻」。攝影:北美智權報/李淑蓮。

※如欲轉載本文,請與北美智權報聯絡

李淑蓮╱北美智權報 編輯部

在人工智慧(AI)技術突飛猛進的今日,企業的數位轉型不再只是科技部門的話題,而是關係到整體營運模式、組織結構與未來競爭力的核心命題。資策會MIC【38th MIC FORUM Spring】AI無界研討會「AI x 轉型」環節中, MIC產業顧問兼主任王義智以「AI創新趨勢與企業轉型案例」為題,以豐富的實務觀察與分析架構,條理分明的剖析了企業在AI轉型歷程中面對的現實課題與應採的對應策略。 王義智長期投入網路、電子商務與資訊產業的趨勢研究,近年則致力於協助企業落地導入AI。

從資訊飽和走向價值實踐:顧問服務的轉型定位

王義智開宗明義的指出,過去企業對情報的渴求,如今已轉變為資訊過剩的狀態。ChatGPT、Google Gemini 等工具能迅速提供豐富且即時的資訊,而企業面臨的挑戰卻從「取得資料」轉變為「如何使用資訊」來做出行動決策。這也讓顧問服務從單純提供分析報告,轉型為深入場域、參與決策並協助落地的策略夥伴。

在這樣的轉變下,王義智與其團隊已不再僅止於提供產業數據,而是主動與企業對話,幫助其理解AI趨勢如何連結自身業務痛點與策略目標,進而規劃可實行的落地方案。

不與AI搶工作,而是做AI無法取代的事

面對AI生成能力的飛躍發展,王義智坦言,即使連創意與內容生產,如文字撰寫、圖片生成、程式碼撰寫、影片剪輯…等等,AI表現都已超越多數人類專業者。這使得「只會使用AI」已不再是競爭優勢:因為AI自己也能生成、優化與迭代 — 甚至彼此之間協同合作。

他提醒,真正的價值在於人類是否能做出AI難以模仿的事:如橫向整合、倫理判斷、策略規劃、人際理解與場域感知。AI不擅長的地方,就是人類職場未來的機會所在。

員工抗拒是導入AI的最大挑戰

王義智強調,導入AI的最大難關從來不是技術選型或預算問題,而是「人的心理門檻」。從基層到高階主管,多數員工最先反應是恐懼與抗拒,擔心AI會直接取代其崗位,特別是在媒體、文書、行政、客服等重複性高的職位。

因此,企業在導入AI時必須搭配適當的心理疏導與組織設計。例如,明確宣示AI是輔助工具、不是裁員手段;設計重新培訓與角色再定位機制;讓員工從「使用AI」開始,慢慢看到效率提升與能力升級的成就感,才有助於降低心理阻力。

應用導入要有策略,不能本末倒置

許多企業在初期推動AI轉型時,容易走入「技術導向陷阱」。例如,先購買高價AI晶片與設備,卻還沒想清楚要解決的實際問題是什麼。王義智提醒,這是「邏輯顛倒」的作法,極易導致資源浪費。

他建議,企業應從自身核心業務出發,明確定義想解決的問題與改善的流程,再來選擇對應的技術與資源。從應用場景反推技術解法,而非從技術預設想像場景。

三大核心場景是AI落地的起點

在眾多企業AI應用中,王義智觀察到最適合切入的三大場域分別是:業務行銷、智慧客服與內部知識管理。這些場域具備大量結構化或半結構化數據,也同時面臨效率與人力瓶頸。

以業務為例,有企業導入AI分析客戶談話記錄與過往購買行為,進行銷售預測與潛在客群推薦;又像是客服部門使用AI來快速查找知識庫資料,提高一線應對速度,並記錄常見問題回饋給系統做持續訓練與強化。

這些場域不僅容易獲得初步成效,也因其資料量充足、流程相對穩定,適合做為AI轉型的起點與展示平台。

AI Agent對話即將成為新常態

AI的應用將從「工具」邁向「代理人」。王義智指出,未來的採購、客服、銷售等流程,很可能是企業內部的AI Agent直接與外部供應商的AI Agent進行溝通與交易。這樣的「雙方AI對話」(AA to AA)模式,不僅效率更高,也代表企業必須將數據格式、溝通協議、網站設計全面重新調整為AI可讀可理解的結構。

例如電商網站若想接觸企業級買家,未來可能得讓AI能夠自動搜尋、比價、下單與排程,且整合庫存與物流系統資訊,讓交易在無人工干預下完成。

模型規模不再是決勝點,成本與敏捷才是關鍵

王義智也特別提到,大型語言模型(如GPT-4)雖然功能強大,但高昂的訓練與使用成本,對多數企業而言並不實用。反而是中國開源模型 DeepSeek 等中型模型,以更小的參數量與成本,實現近似效果,正在快速普及。

他預測,企業未來會大量採用「小而專」、「快而靈」的模型,甚至發展出本地化部署與內部知識再訓練系統。這樣可在不危及數據隱私與商業機密的前提下,達成AI應用的落地實踐。

國際案例示範:從基礎到擴展的實證歷程

王義智分享了英國鐵道公司與日本京王電鐵的成功案例。英國鐵道為了監測高壓電纜的故障,將AI裝置於列車前端,進行即時影像分析,節省人力巡檢成本並降低災難風險;京王電鐵則透過AI辨識遺失物,優化客服效率與顧客體驗。

這些案例證明,只要從明確的「痛點」出發,即使初期專案規模不大,也能逐步擴大應用場域與系統整合層級,最終形成整套智慧營運架構。

策略、技術、文化三軌並行,才是真正的轉型:慢慢來比較快

王義智提出AI轉型成功的三大基石:「策略、技術與文化」。策略決定方向,技術實現能力,文化形塑習慣。缺一不可。

其中最關鍵的,是文化轉變。組織必須從最高決策層到基層員工,建立起理解AI、信任AI與合作AI的共同語言。這不只是訓練或教育,而是制度設計與經營理念的全面升級。

最後,王義智以一句話作為總結:「慢慢來,比較快。」AI轉型不是一場技術升級競賽,而是長期、系統性的重構過程。唯有從具體問題出發、小步快跑、不斷試錯與調整,企業才能在這場變革中站穩腳步,走出屬於自己的AI升級路徑。

作者:李淑蓮
現任:北美智權報總編輯
學歷:文化大學新聞研究所
經歷:北美智權報主編

半導體科技雜誌(SST-Taiwan)總編輯

CompuTrade International總編輯

日本電波新聞 (Dempa Shinbun) 駐海外記者

日經亞洲電子雜誌 (台灣版) 編輯

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