確保企業 AI 落地成功的 5 大步驟和最後拷問｜AI 數位轉型｜李其縵

全員都在用AI，只是沒在財務數字上呈現

近日在不同授課場合，聽到許多企業主或同仁反應：
「訂閱了AI服務，同仁們使用率也都很低... 」
「AI 真的很好用，可是無法幫我們賺錢... 」
「知道同事們有在用AI，可是成效在哪，公司都沒看見... 」

相信上述談話，你我都不陌生。

因為自己在不同企業中擔任過數位領跑或數位轉型角色，也累積不少「領跑作戰失敗」經驗。反過來說，在少數親身經歷的企業成功的案例，以及幾位客戶反饋對 AI「讚譽有嘉」的成效，其實具備幾個共通點：

共通點 1｜Top-Down 指標驅動，並制定高頻檢視成果
由高階明確訂立可衡量指標（例如：各部門需證明自主提升工作效率30%），由各部門主管帶隊找出解決方案，並定期於公開會議回報，包括實施進度、改善前後的差異，以及指標達成狀況。這樣的設計，主要避免 各自零散嘗試或「玩票性質」，而是被納入績效與組織運作的一部分。

共通點 2｜企業主親自導入，先感受效益再推廣
特別是小型企業或一人公司，通常成效更快。當企業主親自為自身工作流導入 AI，就能立刻體會「節省時間、就等同減少成本」的價值。

案例 A：某民宿聯盟營運長花時間摸索自動化流程，並主動找外包廠商設計系統，把「訂單管理、查帳、通知客人」整合為一套 AI 工作流，釋放人力。

案例 B：某部落客學會用 AI 產生腳本，再搭配 AI 剪輯工具，原本要花半天才能完成的一支影片，如今只需 30 分鐘。更重要的是，他已不再按照舊有的「先想腳本 → 拍攝 → 回頭挑素材剪輯」流程，而是透過 AI 生成雛形，再進行素材替換調整，徹底重構了工作方式。

案例 C：攝影師導入修圖 AI 工具解決最耗時的步驟，原本要花一週的修片工作，竟能縮短為 30 分鐘完成。
 

AI走向落地成功 - 絕對有感的五步驟 與 最終必須回應「然後呢」

步驟一、大膽又合理的指標設定

常困擾「沒做過，怎麼設定指標？」這步驟其實有訣竅。

💡全球標竿：參考麥肯錫、MIT 等全球公信報告的最佳數據表現

💡同業標竿：參考媒體報導對標台灣同業（例如零售業參考全聯、7-11、全家公開數據）

💡跨產業標竿：如果沒有直接同業參照，可找流程性質相近的產業（如工程業對標紡織、製造等供應鏈業的數據）
 

步驟二、低價值高耗時的的流程困境盤點

在 AI 導入初期，很多企業會直接問：「AI 可以幫助我們什麼？」這個問題往往沒有答案，因為 沒有痛點的需求，就等於沒有方向。

更迅速的切入方式是：列出那些「做了必須做、但做了沒有額外價值」的工作，同時也是讓同仁覺得「最沒效率、該流程最折磨」的工作，把這些工作當作 AI 導入的優先評估清單。

舉例：行政對帳、重複報表輸入、定期更新客服 FAQ 回覆、電商產品說明與圖片上下架、用人工肉眼抽查成品瑕疵。這些任務本身對公司營收貢獻有限，卻耗費大量人力與時間，非常適合用 AI 來解決。
 

步驟三、該是重新構思流程的時候（Process Re-Design）

很多企業導入 AI，最大的誤區是把它當成「外掛」，只加一個工具在舊流程上，卻沒有改變原本的運作方式。
這樣的結果往往是：工具試了一下就被擱置，因為沒有人覺得「真的有幫助」。真正有效的做法是建立新流程再把 AI 嵌入流程中，槓桿出的指標達成率絕對更為突顯。

舉例：

舊流程：不同部門各自準備為定義的文案與素材呈現樣式 → 各自上架網頁 → 把關人員校對修改 → 完成上架 → 網頁品質參差不齊，形同隨意擺放的貨架，顧客體驗不佳

新流程：重新定義一致性的上架規則與圖片版型樣式，要求各部門遵循 → 不同部門放在共同的雲端空間與表單 → AI校對錯字、給予提升SEO標題與內文潤飾建議→ 把關人員選擇是否採用AI建議 → RPA 或自動化工作流執行上架 → 用戶體驗一致 與 搜尋排行提升
 

步驟四、明確的責任分派（Ownership Assignment）

許多專案失敗的原因，源自責任模糊，最後沒有人或只有一人對成效負責。成功的企業會在導入時明確定義責任分工，以上述電商商品圖文上架為例，該專案導入的分工應該如下：

１．規則制定者（Rule Maker）
通常是成敗總負責人，電商總負責人為全站績效 / 全站體驗負責，因此為規則制定者

２．規則執行者（Rule Follower）
各頻道商品負責人只在意自身表現，但需要依循全站目標

３．規則監督者（Rule Monitor）
自動化過程機制出現錯誤、成效表現不佳，應由監督者提出警訊與建議。
 

步驟五、篩選最高效率最低成本的行動方案

透過用 ROI（投資報酬率）思維，針對溝通新流程的跨部門時間成本、技術導入時間、技術投入成本、預期獲取的效益與財務關聯性，共同篩選出「最快支持指標落地」的方案，甚至最終方案可能未必是AI。

舉例：AI 大數據預測市場趨勢與用戶行為雖然很酷，但需要大量乾淨數據，預測不如頭廣，短期 ROI 不明顯 → 不選擇該作法，反而回顧追求轉換率提升或許只要校準行銷檔期 或 設計觸發性的行銷，節省無差別行銷的預算投入更為直接。

1個終極回應：效率提升了，然後呢？

效率本身不是終點，而是中繼站。對 CEO 而言，更關心的是：

１．時間再配置：員工節省下來的時間，被投入在哪些高價值工作？是否對應到新 KPI？

例如：電商多出的時間去優化用戶轉換體驗設計 → 轉換率與營收提升

２．成本落地：節省下來的支出，是否真實反映在財務報表？

人事費下降？單位經濟改善？毛利率提升？

３．成效共識：成果是否被清楚量化與看見？

透過儀表板、週期性會議，讓組織內外都能確認成效

AI 的終極價值，不在於它能省多少，而在於它能 幫你把省下來的資源，轉化成新的成長曲線。