AI轉型別做餅皮！蔥油餅阿嬤教你變身！
還記得上次去宜蘭玩，在傳統市場裡看到那家超人氣的蔥油餅攤嗎？阿嬤的手腳俐落地把麵團甩起來，再鋪上滿滿的蔥花，刷上醬油，放入烤箱，那種熟練的節奏，讓人忍不住駐足觀看。這就像現在很多公司對人工智能（AI）的嘗試，本來也充滿了期待，想著能像蔥油餅一樣，把原本零碎的步驟變成美味的成品，但結果呢？很多時候，只做出了一張餅皮，蔥花也沒放夠，味道也不對。
從實驗到轉型：AI的「微生產力陷阱」
Generative AI，也就是生成式AI，像是ChatGPT、Midjourney等等，它爆紅的速度快到讓人措手不及，一下子就從新奇玩具變成老闆們茶餘飯後的討論話題。但問題是，不是每家公司都能從這項技術中獲得實質的商業效益。就像蔥油餅攤一樣，就算買了烤箱，學會了甩麵的技巧，如果沒有掌握好火候、食材比例，做出來的餅還是不好吃。
我們現在遇到一個很大的問題，叫做「微生產力陷阱」。簡單來說，就是公司們花了很多錢在AI上，但只專注於改善一些零碎的小任務，像是自動回覆郵件、整理資料等等，這些小小的進步雖然讓大家覺得「好像變有效率了」，但卻沒有真正影響到公司的整體營運，更沒有帶來可觀的利潤。
阿嬤的蔥油餅：流程優化的迷思
想想阿嬤做蔥油餅，她可能已經把揉麵、甩麵、鋪蔥、刷醬、烤餅，每個步驟都做了優化，例如用更省力的揉麵技巧，或是調整烤箱的溫度，讓餅烤得更均勻。但如果她只專注於單獨優化每個步驟，卻忽略了整體流程的協調，例如烤箱太小，一次只能烤兩張餅，導致客人要等很久，那再怎麼優化單獨的步驟，也無法提升顧客滿意度。
很多公司也犯了同樣的錯誤。他們導入AI工具，只關注於如何讓員工更有效率地完成某個特定任務，卻沒有考慮到這個任務在整個商業流程中扮演的角色，以及如何將AI的效益最大化。就像阿嬤只顧著把餅烤得更好吃，卻忘了考慮如何加快出餐速度，讓客人不再需要排隊。
從「餅皮」到「美味」：AI轉型的關鍵
要從「微生產力陷阱」中脫身，就像阿嬤要從單純的餅皮，做出美味的蔥油餅一樣，需要更全面的思考和策略。這不是一個單純的技術問題，更是一個組織文化和商業模式的轉型問題。
首先，公司需要明確AI轉型的目標。不是為了「做」AI，而是為了「用」AI來解決什麼問題，創造什麼價值。例如，蔥油餅攤可以考慮開發外送服務，讓顧客在家也能吃到熱騰騰的蔥油餅，或者推出不同口味的蔥油餅，滿足不同顧客的需求。
其次，公司需要建立跨部門的合作機制。AI的應用往往涉及到不同的部門，例如營運、行銷、研發等等。只有各部門之間能夠有效溝通和協調，才能確保AI的應用能夠真正發揮作用。就像阿嬤需要和她的家人一起討論如何改善蔥油餅的口味和服務。
數據的「蔥花」：AI的靈魂
再者，數據是AI的靈魂，就像蔥油餅的蔥花一樣，少了它，味道就大打折扣。公司需要收集、整理、分析大量的數據，才能讓AI更好地理解顧客的需求，並提供更精準的服務。例如，蔥油餅攤可以分析顧客的購買記錄，了解他們喜歡什麼口味的蔥油餅，或者什麼時間段比較容易購買。
此外，公司還需要建立一套完善的評估機制，定期評估AI的應用效果，並根據評估結果進行調整。就像阿嬤需要不斷嘗試新的配方和技巧，才能做出更美味的蔥油餅。
從「實驗」到「轉型」：持續的學習與調整
AI轉型不是一蹴可幾的，它需要持續的學習和調整，就像阿嬤需要不斷地學習新的烹飪技巧，才能做出更美味的蔥油餅。公司需要鼓勵員工嘗試新的想法，並容忍失敗，因為失敗是學習的機會。
想像一下，如果阿嬤害怕失敗，不敢嘗試新的口味和技巧，那麼她的蔥油餅可能永遠只能停留在傳統的味道。同樣的，如果公司害怕失敗，不敢嘗試新的AI應用，那麼它們也可能永遠無法從AI轉型中獲得真正的效益。
案例分享：從「餅皮」到「品牌」
我曾經看過一家小型餐飲公司，他們最初也陷入了「微生產力陷阱」。他們導入AI工具，只用於自動化一些重複性的工作，例如訂單處理、顧客服務等等。但後來，他們意識到AI的潛力遠不止於此。他們開始利用AI分析顧客的喜好，並根據分析結果調整菜單和行銷策略。結果，他們不僅提高了效率，還成功打造了一個獨特的品牌形象，吸引了更多的顧客。
他們就像阿嬤一樣，不僅學會了如何做出美味的蔥油餅，還學會了如何將蔥油餅變成一個成功的品牌。
結論：AI轉型，從「蔥花」開始
總之，AI轉型不是一個簡單的技術問題，它需要公司從目標、流程、數據、文化等多個方面進行轉型。就像阿嬤要做出美味的蔥油餅，不僅需要掌握烹飪技巧，還需要了解顧客的需求，並不斷學習和調整。只有這樣，公司才能真正從「微生產力陷阱」中脫身，並從AI轉型中獲得真正的效益。
所以，下次再去宜蘭吃蔥油餅的時候，不妨想想AI轉型，或許你會發現，它們之間有著許多相似之處。
最後，別忘了，AI的成功，往往就藏在那些看似不起眼的「蔥花」之中。
原文
標題：How to Move from AI Experimentation to AI Transformation
網址：https://hbr.org/2026/04/how-to-move-from-ai-experimentation-to-ai-transformation