AI 投資別亂花!台灣小吃老闆的成功秘訣

最近,我跟朋友聊天,他跟我抱怨公司導入新的人工智慧工具,花了幾千萬,結果效益不明,甚至比之前的舊系統更麻煩。他不是孤單的例子,MIT Media Lab 的報告指出,95% 的生成式 AI 投資沒有產生可衡量的回報。這聽起來很誇張,但其實也反映出許多企業在 AI 浪潮中迷失方向的困境。這就像我們家裡的老婆婆,總是想買最新款的廚電,結果買回家擺在那裡,根本不知道怎麼用,最後只能當裝飾品一樣。

AI 投資的「花一百萬買一朵花」陷阱

我記得幾年前,數位轉型風潮盛行,各家公司都想上車,結果就像是「花一百萬買一朵花」,把資源投入到各種實驗性專案,希望找到能帶來爆發性成長的機會。有些公司搞了個線上購物平台,結果根本沒有人買東西;有些公司搞了個 App,結果根本沒有人下載。最後,這些專案都半途而廢,公司也損失了一大筆錢。當時,許多領導者對數位轉型感到困惑,他們試圖透過大量的實驗來尋找方向,但結果卻是徒勞無功。

AI 時代的「數位花園」

現在,我們又進入了 AI 時代,許多公司又重蹈覆轍,他們盲目地投入 AI 實驗,希望藉此創造價值。這就像是打造一個「數位花園」,種滿各種 AI 工具,但卻沒有明確的目標和規劃。結果,這些工具就像是雜草一樣,佔據了資源,卻沒有帶來任何實際的回報。我記得我阿嬤家後院,總是種滿各種花草,但因為沒有好好照顧,最後都枯死了。這也提醒我們,AI 投資不能只靠熱情,更需要有清晰的策略和執行力。

從「珍珠奶茶」到 AI:核心價值觀的轉變

要理解 AI 的核心價值,我們需要回顧台灣的經濟發展歷程。幾十年來,台灣從農業社會轉型為工業社會,再到現在的服務社會。在每個轉型階段,我們都必須調整我們的思維模式和商業模式。例如,在珍珠奶茶產業的發展中,我們不斷地創新,從傳統的奶茶到現在的各種口味和配料,這都體現了台灣人不斷追求卓越的精神。同樣地,在 AI 時代,我們也需要不斷地學習和創新,才能抓住機遇,避免落後。

「熱炒店」的 AI 策略:聚焦核心價值

想像一下,我們開了一間熱炒店,想要導入 AI 技術來提升效率。如果我們只是盲目地購買各種 AI 工具,例如 AI 點餐系統、AI 廚房管理系統、AI 客戶關係管理系統,而不考慮我們的核心價值是什麼,那麼這些工具就只會成為額外的負擔。我們的核心價值是提供美味的食物和親切的服務。因此,我們應該將 AI 應用於能夠提升這些核心價值的領域。例如,我們可以利用 AI 分析顧客的口味偏好,以便提供更個人化的菜單建議;我們可以利用 AI 預測食材的需求量,以便減少浪費;我們可以利用 AI 監控廚房的溫度和濕度,以便確保食物的品質。

「麵攤」的 AI 實驗:小規模、快速迭代

在導入 AI 技術時,我們應該採取「麵攤」的策略,即小規模、快速迭代。我們不需要一次性投入大量的資源,而是應該先選擇一個小的專案進行實驗,例如利用 AI 分析顧客的點餐記錄,以便優化菜單。如果實驗成功,我們再逐步擴大應用範圍。如果實驗失敗,我們也不要氣餒,而是應該從中學習,並調整我們的策略。我阿公經營麵攤的時候,總是會先做一小份,讓客人試吃,如果客人喜歡,再開始大量製作。這也提醒我們,AI 實驗需要有彈性和應變能力。

「夜市小吃」的 AI 團隊:跨部門協同合作

要成功導入 AI 技術,我們需要組建一個「夜市小吃」的團隊,即跨部門協同合作的團隊。這個團隊應該包括來自不同部門的成員,例如行銷、銷售、研發、IT 等。只有這樣,我們才能夠從不同角度看待問題,並找到最佳的解決方案。我阿嬤經營夜市攤位的時候,總是會跟鄰近的攤販互相合作,互相支持,共同創造價值。這也提醒我們,AI 導入需要有團隊合作精神。

「傳統市場」的 AI 評估:數據驅動決策

在評估 AI 專案的價值時,我們應該採取「傳統市場」的策略,即數據驅動決策。我們需要收集大量的數據,例如銷售數據、顧客數據、營運數據等,並利用這些數據來評估專案的 ROI(投資回報率)。我阿嬤在傳統市場販售蔬果的時候,總是會仔細記錄每一種蔬果的銷售量和價格,以便調整進貨策略。這也提醒我們,AI 評估需要有數據支持。

「客家花布」的 AI 應用:持續創新與調整

AI 的應用就像是客家花布的編織,需要不斷地創新和調整。我們不能滿足於現狀,而是應該持續地探索新的應用場景,並根據市場的變化來調整我們的策略。我阿嬤會利用客家花布製作各種各樣的物品,例如衣服、包包、桌布等,而且她總是會根據顧客的需求來調整設計。這也提醒我們,AI 應用需要有持續的創新能力。

「台灣欒樹」的 AI 轉型:長期視野與耐心

AI 轉型就像是台灣欒樹的生長,需要長期視野和耐心。我們不能期望在短時間內看到成效,而是應該持續地投入資源,並不斷地學習和調整。台灣欒樹需要幾年的時間才能開花結果,而且它的花朵只有在特定的季節才會綻放。這也提醒我們,AI 轉型需要有長期的規劃和執行力。

「台灣藍鵲」的 AI 成功:價值導向與社會責任

最終,AI 的成功就像是台灣藍鵲的翱翔,需要價值導向和社會責任。我們不能只關注商業利益,而是應該將 AI 應用於能夠改善社會的領域。台灣藍鵲是台灣的國鳥,它代表著台灣的美麗和希望。這也提醒我們,AI 應用需要有社會責任感。


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標題:Beware the AI Experimentation Trap
網址:https://hbr.org/2025/08/beware-the-ai-experimentation-trap

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AI時代,經驗比誰都重要!年輕同事這樣辦?

```html 還記得上次跟朋友去那間新開的台式早午餐店嗎?店裡擠滿了人,點了招牌的刈包,結果朋友吃了一口就皺著眉頭說:「這肉燥感覺有點怪怪的,好像少了什麼靈魂。」我嚐了一口,也覺得不太對勁,但又說不上來是哪裡怪。後來才知道,他們家的AI系統生成的食譜,雖然看起來很完美,但少了那種老手廚師多年累積的經驗和直覺。這件事,讓我想到最近職場上一個很普遍的現象:AI時代,資深員工的價值和經驗,比以往任何時候都更重要了,但年輕同事卻常常不知道該怎麼判斷AI生成的成果,更別說如何進一步提升了。 AI食譜的困境:年輕廚師的迷茫 那間早午餐店的例子,其實很貼近現在許多公司的狀況。幾年前,我剛開始接觸生成式AI,發現一個有趣的現象:對我來說,AI就像一位經驗豐富的助手,能大幅提升我的工作效率。但對於一些經驗較淺的同事,他們卻常常對AI生成的內容感到困惑,不知道該如何判斷好壞,更別說如何進行優化了。就像那間早午餐店的年輕廚師,他們可能很會操作AI系統,但缺乏實際經驗,很難分辨AI生成的食譜是否真的好吃。 經驗的累積:老手廚師的獨門秘訣 想想看,一位老手廚師,他不是光靠食譜就能做出好吃的菜。他

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AI 時代的領導力:從沙堡到摩天大樓的進化史

```html 還記得上次在墾丁海灘玩沙子嗎?我家的姪子小豪,興奮地堆著城堡,結果一陣海風吹來,城堡瞬間崩塌。他哭著說:「為什麼我的城堡會倒掉?」當時我告訴他,城堡再堅固,也抵擋不了大自然的變化。現在,我們談論的「AI 與領導力」,就像那座沙堡,快速變化的時代,需要我們重新思考如何建造,如何應對。 咖啡廳裡的對話:AI 就像焦糖 想像一下,我們在一家氣氛不錯的咖啡廳,窗外是熙來攘往的人群。我跟朋友聊天,說到最近AI的發展,簡直像咖啡裡加了焦糖,甜而不膩,但過量了也不行。AI的出現,就像焦糖一樣,可以提升效率、帶來便利,但如果領導者沒有掌握好「甜度」,就會讓整個組織變得失控。 在達沃斯論壇上,一群全球領袖也正討論著這個問題:AI與領導力,如何在快速變化的時代共同演進?他們就像咖啡廳裡的我們,試圖找出最佳的配方,讓AI成為組織成功的催化劑,而不是毀滅性的力量。 領導者:不再是指揮官,而是引路人 過去,領導者常常被視為「

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AI 柚木魔法:企業進化不再痛苦!

```html 還記得小時候,阿嬤家後院那棵老柚木嗎?它經歷過無數次的颱風、日曬雨淋,每次都被吹得東倒西歪,但總能奇蹟般地挺了起來。以前,我們總覺得要等它老了,才能讓它倒下,重新種植新的樹苗,這就是企業變革的寫照,痛苦且間斷。但現在,有了生成式 AI,這一切正在改變,就像柚木有了魔法,可以持續地調整枝幹,適應環境,而不需要等到完全枯竭才換棵新樹。 柚木的魔法:生成式 AI 如何重塑企業進化 過去幾十年,企業變革就像硬體升級,一次到位,但往往事與願違。想像一下,你花了好幾個月時間,把家裡的家具重新配置、重新粉刷,結果發現生活並沒有因此變得更好,甚至更糟。這就是傳統的企業變革,耗時、耗力,而且效果不盡人意。原因在於,變革的成本太高,協調人、管理資訊、對齊工作,就像在柚木林裡開路,充滿了阻礙。 從「突擊」到「持續進化」

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AI導入不只是換蒸籠!麵攤老闆的智慧,你學到了嗎?

還記得小時候,外婆家裡的那間老式麵攤嗎?那間麵攤的特色就是,所有的東西都繞著那台老舊的蒸籠轉。蒸籠是心臟,所有的食材、碗筷、甚至老闆的叫賣聲,都圍繞著它運作。如果想讓蒸籠運轉得更快、更有效率,最簡單的方法就是換一台新的蒸籠,對吧?但這樣真的能讓麵攤變得更好嗎?不一定。就像現在的企業,很多人認為導入AI就能提升效率,就像當年換掉老舊蒸籠一樣,但這往往只是一種表面的改變,真正的轉變,需要更深層次的調整。 從蒸汽到電力:麵攤的進化與AI的潛力 當年,麵攤老闆換了新的蒸籠,也就是說,把原本的蒸汽引擎換成了電動馬達。看起來好像進步很多,但如果麵攤的格局還是維持原樣,廚房還是堆滿了雜物,麵攤的效率真的能提升嗎?當然,短時間內可能會有那麼一點點的改善,但效果微乎其微。因為,真正的突破,來自於改變整個麵攤的設計,讓廚房更寬敞、動線更流暢,讓老闆和夥計可以更有效率地工作。 AI和機器學習也是一樣。很多人認為,只要把AI工具加進現有的工作流程中,就能立刻看到效率的提升。但就像當年把電動馬達塞進原本的蒸汽引擎格局裡一樣,效果往往不如預期。要真正發揮AI的潛力,就必須重新設計整個組織的結構,改變工

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