AI應用

AI 導入別亂搞！別讓組織變蓮心堆

Latte Pal

Sep 19, 2025 — 4 min read

記得上次跟朋友去宜蘭採蓮心嗎？那種熱情洋溢的農家小鎮，空氣中瀰漫著泥土的芬芳，農民伯伯們忙碌的身影，還有那種充滿人情味的招呼聲，讓人感到無比的溫暖。但如果那片蓮田，各自為政，各自採摘，各自處理，最後產出的並不是美味的蓮子茶，而是雜亂無章的蓮心堆，那可就太可惜了。人工智慧 (AI) 就像是這片蓮田的「智慧」，如果沒有好好引導，反而會讓組織陷入各自為政的困境。

AI 導入：誰先解決問題？

想像一下，你家裡有三個孩子，老大負責洗碗，老二負責整理房間，老三負責準備晚餐。如果他們各自按照自己的方式，不溝通、不協調，最後洗碗槽堆滿油膩的碗盤，房間亂七八糟，晚餐也做不出美味佳餚。這就是許多企業在導入 AI 時發生的狀況。部門主管們急著想解決各自的問題，例如：IT 部門導入 AI 預測設備維護需求，供應鏈部門用 AI 預測需求量，銷售部門用 AI 提升客戶服務，人資部門用 AI 篩選履歷。每個部門都覺得自己很厲害，但卻忽略了整體協調的重要性。

蓮田的「中心」與「觸角」

要讓蓮田發揮最大效益，需要一個「中心」來引導，同時也要有「觸角」來執行。就像是蓮花莖的中心，提供養分和方向，而蓮葉則像觸角，將養分傳遞到每個角落。在組織中，這就是 AI Center of Excellence (CoE)。CoE 就像是蓮田的「智慧中心」，負責制定 AI 策略、提供技術支援、確保數據安全。各部門的 AI 團隊則像是「觸角」，將 CoE 的資源和標準應用到實際業務中，解決具體問題。

數據的「混亂」與「統一」

你家裡兩個孩子，一個喜歡用傳統方法計算帳單，另一個喜歡用線上工具。如果他們各自計算，帳單數字會不一樣，這會造成混亂。在企業中，當不同部門使用不同的數據集和模型來解決相同問題時，也會產生矛盾。例如，財務部門的風險管理 AI 認為特定客戶是高風險，而行銷部門的客戶獲取 AI 卻認為他們是潛在客戶。這會造成內部衝突，不知道該如何應對。

從「流程」到「目標」

要避免數據混亂，不能只關注流程，要關注目標。就像是煮飯，不能只關注洗菜、切菜、炒菜的流程，要關注最終的目標：做出美味的佳餚。在企業中，要明確企業的整體目標，然後將 AI 應用到實現這些目標的各個環節。例如，一家線上零售商將目標設定為提升客戶終身價值，然後建立了一個統一的推薦引擎，讓行銷、庫存管理、物流和客戶服務都圍繞這個引擎展開。

AI 的「孤島」與「協同」

你家裡三個孩子，各自用 AI 解決問題，例如：老大用 AI 預測洗碗時間，老二用 AI 整理房間，老三用 AI 準備晚餐。雖然他們各自的效率都提高了，但卻無法產生協同效應。在企業中，這就是 AI 孤島效應。許多 AI 專案無法擴展到最初的部署範圍，原因就是因為它們被實施和衡量在「孤島式 AI 實施」中。

獎勵「合作」而非「獨立」

要打破 AI 孤島，需要獎勵合作，而非獨立。就像是鼓勵孩子們一起分工合作，而不是各自獨立完成任務。在企業中，需要設計共享的 KPI，衡量跨部門的成果，例如：客戶滿意度、產品上市週期、跨部門流程改進。例如，一家農業試驗公司引入了共享指標，例如：從試驗開始到最終報告的客戶滿意度、從合約到交付的試驗週期、研究、營運和報告中的數據質量一致性。

AI：真正的「轉型」

AI 就像是這片蓮田的「智慧」，如果沒有好好引導，反而會讓組織陷入各自為政的困境。要讓 AI 發揮最大效益，需要一個「中心」來引導，同時也要有「觸角」來執行。要避免數據混亂，不能只關注流程，要關注目標。要打破 AI 孤島，需要獎勵合作，而非獨立。只有這樣，才能讓 AI 真正轉型，為企業帶來更大的價值。

原文

標題：Don’t Let AI Reinforce Organizational Silos
網址：https://hbr.org/2025/09/dont-let-ai-reinforce-organizational-silos

AI導入別掉警覺！別讓你的「洗碗機」變炸彈！

最近公司導入AI，各部門都摩拳擦掌，想著如何利用AI提升效率、創造價值。但身為IT部門的資深工程師，我總覺得大家好像忽略了什麼重要的東西。就像我們家裡新買的洗碗機，雖然省時省力，但如果沒有定期清潔，積垢越多，洗得越髒，最後還得花更多時間清理。AI也是一樣，如果沒有好好管理風險，最終可能適得其反，甚至造成難以估計的損失。洗碗機的清潔與AI的風險管理還記得上次我們家洗碗機發出怪聲，洗出來的碗盤油膩膩，根本比手洗還糟糕嗎？後來檢查才發現，排水管被食物殘渣堵塞，導致洗滌效果大打折扣。這就像公司導入AI，如果沒有事先評估潛在風險，例如資料安全、演算法偏見、模型可靠性等，AI系統可能會產生錯誤的結果，甚至造成嚴重的後果。 AI風險管理並非一蹴可幾，它需要持續的關注和調整，就像我們定期清潔洗碗機一樣。如果我們只關注AI的正面效益，而忽略了潛在的風險，就像是把洗碗機塞滿油膩的碗盤，然後期待它自己乾淨一樣，這是不現實的。資料安全：保護好你的「碗盤」 AI模型的訓練需要大量的資料，這些資料就像是洗碗機裡的「碗盤」，如果這些資料被洩漏或被惡意篡改，AI模型的準確性和可靠性就會受到影響。想

從菜園到職場：解鎖變動薪酬的生存法則！

還記得小時候，阿嬤家後院的菜園嗎？每到週末，我們一家人就會到菜園幫忙。有些蔬菜，像是茄子、辣椒，如果天氣好、蟲害少，產量就特別豐富，阿公就會多留一些給鄰居，或是帶去菜市場多賣一點，收入自然也比較好。但如果遇到雨季，或是蟲害嚴重，產量就差了，阿公的收入也會跟著減少。這就像現在職場上越來越常見的「變動薪酬」模式，讓許多人的收入不再像以前的菜園一樣穩定，而是充滿了變數。變動薪酬：從菜市場到職場的轉變以前，我們對薪水的印象就是一份穩定的收入，就像阿公在菜市場販售蔬菜，雖然每天的收入會有些微波動，但大致上是可預期的。然而，隨著科技的發展和商業模式的轉變，越來越多的公司開始採用變動薪酬制度。這就像菜市場裡出現了新的攤位，有些攤位販售的是有機蔬菜，價格高昂，但如果賣得好，利潤也高；有些攤位則販售的是促銷蔬菜，價格便宜，但利潤也低。變動薪酬的出現，讓許多人的收入不再是固定的，而是受到各種因素的影響，例如績效、市場需求、甚至是演算法的調整。績效獎金：誰是最好的廚師？變動薪酬最常見的形式之一就是績效獎金。想像一下，

顧客的低語：別讓數據淹沒了你！

最近在台南老街上，我跟朋友討論起一家新開的牛肉麵店。店裡裝潢簡樸，沒有什麼花哨的裝飾，但卻總是排滿人潮。朋友好奇地問：「他們到底在賣什麼玄學啊？牛肉麵而已啊，哪裡特別？」我笑了笑，說：「可能他們聽到了顧客的心聲吧。」顧客的低語：超越數據的真實這句話可不是我在唬爛。在商業世界裡，我們常常迷失在數據的海洋裡，KPI、ROI、市場佔有率… 這些指標就像是羅盤，指引我們前進的方向。但羅盤並不是萬能的，它只能告訴你大致的位置，卻無法告訴你真正的寶藏在哪裡。真正的寶藏，往往藏在顧客的低語裡，藏在他們未說出口的期待裡。想想看，那間牛肉麵店的成功，可能並不是因為他們用了什麼特殊的食材，或是用了什麼獨特的烹調技巧。而是因為他們用心傾聽顧客的需求，了解顧客的喜好。也許有人喜歡湯頭濃郁一點，有人喜歡麵條Q彈一點，有人喜歡牛肉多一點… 他們沒有固守一套標準化的做法，而是根據顧客的意見不斷調整，直到找到讓大多數人滿意的平衡點。這就像是我們在做產品設計的時候，不能只聽取自己團隊的意見，更要走出去，和真正的用戶聊聊。不要問他們：「你覺得這個產品怎麼樣？」而是要問他們：「你遇到什麼問題？

別再加速了！慢下來，反而能更快到位！

你知道嗎？我最近跟朋友聊天，他跟我抱怨公司要求他要「加速」！加速做報告、加速開會、加速提案，好像他不是在工作，而是在參加什麼賽跑比賽。他壓力很大，常常覺得自己像個上了發條的機器人，根本沒有時間思考，更別說創新了。後來我跟他分享了一個故事，一個關於慢下來才能跑得更快的道理。慢是起跑線：阿嬤的麵線羹我阿嬤是個很有趣的人，她做的麵線羹在我們小鎮上可是出了名的。但你知道嗎？她做麵線羹可不是隨便丟幾樣東西下去就煮的。她會花早上好幾個小時，先去菜市場挑選最新鮮的食材，然後回家慢慢準備。她說，麵線要煮得透，湯要熬得濃郁，這些都需要時間。有一次，我好奇地問她：「阿嬤，為什麼你一定要花這麼多時間做麵線羹啊？現在大家都追求效率，快一點做出餐點不是更好嗎？」阿嬤笑著說：「傻孩子，你知道為什麼我的麵線羹這麼好吃嗎？因為我慢啊！我慢慢挑選食材，慢慢熬煮湯頭，才能讓它有那麼好吃的味道。如果我趕時間，隨便用一些不新鮮的食材，煮出來的湯頭一定腥，麵線也會煮爛。快是為了什麼？為了煮出一碗難吃的麵線羹嗎？」她接著說：「就像人生一樣，有些事情不能急。