智慧布局 驅動產業轉型新引擎——以設計思考為核心的 AI 導入之道 - 臺北產經資訊網

人工智慧（AI）已從科技趨勢快速成為企業生存的關鍵。不論是製造業的產線優化、金融業的風險控管，或零售業的顧客體驗等層面，AI都正在全面改寫產業規則。然而，導入AI並非單純購買軟體或設備。麥肯錫調查指出，雖有78％企業嘗試導入，但真正成熟落地的不到1％。關鍵原因在於企業誤將AI僅視為「技術問題」而非「策略問題」。缺乏藍圖的投資，往往淪為昂貴卻無用的「花瓶專案」，甚至讓工具成為員工負擔。其根源在於技術與真實需求脫節。因此，透過導入AI進行轉型，企業必須回答三個問題：

1. 如何找到真正有價值的應用場景？
2. 如何避免陷入「為技術而技術」的導入陷阱？
3. 如何兼顧短期成效與長期願景？

本文將透過一家傳統汽車零組件製造商的案例，說明如何結合「設計思考」與AI導入路徑，打造兼顧短期速贏與長期布局的藍圖，讓AI成為推動產業轉型的新引擎。

在踏上AI轉型之路時，企業往往會陷入五個環環相扣的困境，導致專案停滯不前，甚至以失敗告終。

• 數據孤島：資料分散於ERP、MES、CRM與各式Excel，格式不一、品質參差，難以發揮價值。
• 技術門檻與人才缺口：內部缺乏兼具技術與商業洞察的人才，過度依賴外部資服業者，導致方案與流程脫節，失去轉型主導權。
• 文化阻力：員工憂心取代與失業，若缺乏溝通與良好流程設計，容易將新工具視為額外負擔，產生抗拒。
• 效益不明：AI前期投入高、ROI難以短期顯現，管理層在缺乏立即回報下容易喪失耐心，專案半途而廢。
• 策略模糊：多數企業缺乏清晰藍圖，常因「跟風」而同時啟動分散專案，或押注於不切實際的大目標，最終一事無成。

這些困境背後的共通點在於：挑戰多半不在技術本身，而在於人、流程與策略的斷層。

要破解企業在 AI 導入上的困境，需要一套能連結技術、商業與人性的思維框架，而「設計思考」正是這座橋梁。它不是僵化的公式，而是一個反覆迭代的創新流程，核心在於將問題意識從「AI 能做什麼？」轉向「員工或顧客最迫切需要解決什麼問題？」

設計思考包含五個階段：

• 同理（Empathize）：深入使用者情境，透過訪談與觀察理解真實困境與需求。
• 定義（Define）：將零散的痛點收斂為清晰、可執行的核心問題。
• 發想（Ideate）：針對核心問題展開腦力激盪，提出多元解決方案。
• 原型（Prototype）：將具潛力的想法快速打造成低成本原型，讓抽象概念具象化。
• 驗證（Test）：邀請使用者測試原型，收集回饋並快速迭代優化。

設計思考的價值在於它是AI 導入的導航器，幫助企業聚焦真正有意義的應用場景，避免技術導向的閉門造車。它確保專案自始即錨定在真實需求，讓最終解決方案不僅技術上可行，更是使用者「願意用、喜歡用」的工具，既降低員工抗拒，也讓投資更精準有效。

A公司是一家成立逾六十年的中型汽車零組件製造商，長期供應國際一線品牌。雖然營運穩健，但在全球供應鏈重組與激烈競爭下，管理層已意識到危機，以下列舉幾項常見的轉型需求：

• 營運高度依賴資深員工經驗，知識傳承效率低。
• 關鍵資料分散在舊系統與個人電腦，形成資訊孤島。
• 訂單處理與新品開發需跨部門大量人工比對，決策緩慢難以因應市場變化。

管理層理解數位轉型的迫切性，也看見 AI 的潛力，但擔心重蹈同業高成本失敗的覆轍，因此決定先從「人」與「問題」出發，而非貿然導入技術。

台大智活顧問團隊接受A公司的委託，舉辦多場設計思考工作坊，集結業務、研發、生產、品保等部門成員，共同探索轉型起點。

工作坊的第一步是同理。顧問團隊深入各部門，訪談員工並提出兩個核心提問：

-「您一天中最耗時、最繁瑣的工作是什麼？」
-「如果有一個萬能助理，您最希望他幫您做什麼？」

透過引導與歸納，最終全體共同定義出三個亟待解決的核心問題，為AI智慧轉型奠定清晰方向。

• 資訊流斷裂：關鍵資訊在跨部門傳遞時存在斷點與延遲，高度依賴人工整合，效率低且易出錯。
• 知識共享不足：公司寶貴的經驗沉澱在個人端，無法有效保存與再利用，造成知識流失與資源浪費。
• 決策缺乏數據支持：管理層的決策多依賴經驗與滯後報表，無法即時掌握營運全貌。

這個過程讓團隊看見彼此相似的困境，高層也首次清楚聽見基層的聲音。設計思考促成了對問題的共同認知，凸顯AI不應只是個流行的時尚技術，而是必須深度融入公司的工作流程，才能真正創造價值。

在定義了核心問題後，工作坊進入「發想」階段。參與者針對核心問題進行腦力激盪。過程中團隊產生超過 160 多個 AI應用點子，從「會議記錄自動生成」、「多國語言文件即時翻譯」，到「AI 輔助設計圖缺陷檢測」、「生產排程動態優化」等日常工作任務的創新應用。點子發想儼然是部門的許願池，大家發揮創意結合自身的需求，想像有AI之後的美好工作願景。

但是，我們知道，導入AI是有成本效益問題的，不太可能將各種天馬行空的創意落地實現。因此，顧問引導團隊將點子填入評估矩陣，團隊使用「難易度 vs. 價值性」矩陣進行評估。橫軸是「資源需求與執行難易度」，縱軸是「對公司的價值性」，逐一檢視點子的效益。

當所有方案都被放置在矩陣上後，A 公司的 AI 轉型藍圖便清晰地展現，導入的專案主要分成六個類別：

1. 登月計劃（Moonshot）

• 高影響力、資源密集。
• 需高層拍板與長期投資，顯示企業AI轉型的策略雄心。
• 例：全公司 AI 平台、智慧製造全面轉型。

2. 燈塔專案（Lighthouses）

• 高影響力、中等資源。
• 作為標竿案例，帶動其他部門，起而效尤。
• 例：智慧客服、知識庫建置。

3. 速贏措施（Quick Wins）

• 高影響力、低資源需求。
• 能快速落地，建立導入AI的信心與實績。
• 例：AI 文件生成、客服助理。

4. 長期考量

• 高潛力但時機未成熟。
• 例：AI 驅動的複雜決策系統。

5. 暫不開發

• 高成本低效益，暫緩投資。

6. 教育訓練

• 賦能員工，培養AI應用素養，增加員工工作效能。
• 例：培訓使用 ChatGPT 或其他各種GenAI的應用。

至此，A 公司的 AI 導入路徑變得層次分明：先從 2-3 個「速贏措施」開始，累積實戰經驗，打破員工對 AI 的負面印象。當團隊信心與能力提升後，再投入 1-2 個「燈塔專案」的建設，建立示範案例，擴大影響層面，讓其他部門起而效尤。同時也以「登月計畫」作為展現高層轉型的雄心目標，揭示公司進行AI轉型的決心。這個「速贏 → 燈塔 → 登月」的串連，讓企業能在導入 AI 的過程中不斷看到短期回報，進而安心地對中長期專案進行持續投入。

藍圖確立後，A 公司快速推動多個「速贏措施」專案，其中最具成效的是 AI 商情蒐集與整理平台。

過去市場部門需耗費大量人力蒐集並分析客戶回饋與競品動態，因資訊龐雜而時效性不足。新平台運用 LLM結合NLP 技術，自動進行情緒分析與主題分類，每日產出含圖表與核心洞察的報告，例如：

• 「近期某車款用戶普遍抱怨零組件異音」
• 「競爭對手 B 公司新專利可能威脅下一代產品」

這項「速贏措施」使高層首次能即時、全面掌握市場動態，產品改良能直接回應消費者痛點，技術發展更具前瞻性。此成功案例展現了數據驅動決策的威力，也為後續大規模專案奠定信心基礎。

A 公司的轉型案例展現了一套具啟發性的「智慧布局」策略，也揭示了 AI 導入的共通邏輯：

1. 從真實需求出發：聚焦真正困擾員工、影響效率的痛點，AI 才能解決「真問題」，降低轉型阻力。
2. 創造速贏專案：以小而確定的成功累積動能，用低成本、短時間驗證 AI 價值，促使員工由被動轉為主動。
3. 建立長短並行藍圖：將資源優先投入「價值高、難度適中」的專案，逐步放大效益。智慧布局的核心不在追逐潮流，而在穩健分配資源，讓轉型路徑更具策略性與持續性。

產業轉型的浪潮中，AI 是核心動力，但若缺乏精準的導航與周詳的布局，再強大的引擎也可能驅動企業在原地空轉。一個成功的「智慧布局」，正是確保轉型航向成功的關鍵。

在這趟企業轉型的旅程中，設計思考扮演了「導航器」的角色，它幫助企業回歸根本，確保 AI技術能對症下藥，成為解決真實痛點的有效解方。而「速贏措施、燈塔專案、登月計畫」的三層次藍圖，則為轉型之路提供了清晰的節奏感與續航力。透過 「速贏措施」建立信心、「燈塔專案」創造示範、「登月計劃」展現策略雄心指引了持續創新的方向，企業便能同時兼顧短期效益與長期競爭力。

單純擁有 AI 技術，並不等於擁有未來。唯有將技術潛力與對「人」的深刻理解相結合，才能釋放出真正的轉型力量。當企業掌握了這套「智慧布局」的方法論，AI才能真正成為賦能千行百業，驅動產業邁向更高價值新紀元的強大引擎。