最近... 嗯，好像所有人都在談 AI。每天都有新的工具、新的名詞，感覺不跟上好像就會被淘汰。老實說，有點焦慮。但真的靜下來想，對一個正常的公司來說，AI 到底是什麼？不是那種科技巨頭的軍備競賽，而是... 我們這些每天要煩惱訂單、煩惱客戶、煩惱庫存的普通生意人，到底該怎麼看這件事。
我花了一些時間整理資料，也看了一些報告，像是什麼麥肯錫啊、PwC 啊... 他們講的都很有道理，但有時候... 有點太高大上了。所以我想用比較... 呃，比較口語的方式，聊聊我的理解。就是，如果我們真的要把 AI 當一回事，而不是當成一個時髦的口號，那到底該從哪裡著手。
一句話結論
嗯... 如果要用一句話講完，我想是：別再只想著用 AI「取代」人了，而是要想怎麼用它來「強化」人，讓整個生意變得更聰明、也更... 更有人性。 這聽起來很玄，但我覺得這是最重要的心態轉換。
AI 導入的真正起點：回到「人」身上
我看了一堆資料，發現一個很有趣的共同點。所有成功的案例，都不是先把技術買進來，然後逼大家去用。相反的，他們是先去想：「我們的人... 不管是員工還是客戶，他們現在最痛苦、最麻煩的事情是什麼？」
這個就是所謂的 Human-Centered AI，以人為本的 AI。聽起來很像廢話，但真的超重要。你想想，如果導入一個系統，結果員工要花更多時間去學習、去適應，甚至覺得自己的工作隨時會被搶走... 那個效率怎麼可能會高？反彈一定很大。
所以，第一步，真的不是去比較哪個 AI 模型比較厲害。而是... 內部訪談。去跟你的客服聊、跟業務聊、跟產線上的師傅聊。他們每天都在處理鳥事，那些重複、繁瑣、又沒什麼成就感的工作，就是 AI 最好的切入點。
比方說，客服每天要回答一百次「我的訂單到哪了？」這種問題。如果有個 AI 能幫忙處理掉八十次，讓客服可以專心去處理那二十個真正需要動腦、需要安撫情緒的複雜客訴，那這就是一個好的 AI 應用。員工會覺得這是「幫手」，而不是「對手」。這點... 我覺得是所有策略的基礎。
讓營運變聰明：供應鏈和自動化，但不是你想的那樣
好，心態對了之後，我們就可以來看實際的應用。供應鏈、內部流程... 這些是最多人想用 AI 的地方。因為這邊省下來的每一分錢，都是純利潤。但這邊有個迷思，就是以為要搞一個超大的系統，什麼都要預測。其實可以從小地方開始。
以前我們的供應鏈管理，很... 怎麼說，很靠經驗。老經驗的採購或倉管，大概知道什麼時候該叫多少貨。但現在市場變化太快，一個網紅推薦，可能某個東西就突然斷貨了；一個國際新聞，可能船期就延誤一個月。光靠人的經驗，真的... 有點跟不上了。
AI 在這裡的角色，就有點像一個超級助理。它能看著所有你看不完的數據——天氣、新聞、社群趨勢、過去的銷售紀錄... 然後給你一個建議：「欸，根據我的計算，下個月 B 原料的需求可能會暴增 30%，而且船運有點風險，要不要考慮提早下單，或找個備用廠商？」
你看，決策還是人在做。但 AI 提供了以前不可能有的洞察。這就讓你的反應速度... 完全不同等級了。
一個簡單的對比：傳統 vs. AI 輔助的庫存管理
| 項目 | 傳統做法（可能還不錯的） | AI 輔助下的新做法 |
|---|---|---|
| 需求預測 | 看去年同期的銷售報表，然後採購主管拍腦袋決定一個%數。嗯... 通常還蠻準的啦，但就是怕意外。 | AI 會自己去看銷售數據、天氣預報、甚至網路討論量... 然後跟你說：「下週會變冷，外套的A款式可能會賣爆喔。」它不會幫你決定，但會給你證據。 |
| 庫存水位 | 就... 設定一個安全庫存量，低於那個數字就叫貨。很簡單，但有時候會因為供應商延遲，搞到開天窗。 | 它可以動態調整安全庫存。如果它偵測到你的主要供應商所在地區有罷工風險，就會自動建議你提高安全庫存，或是... 提醒你聯絡一下備用廠商。 |
| 處理突發狀況 | 客戶突然下急單？唉，打電話到倉庫，請他們放下手邊工作，人工盤點、想辦法插單。全公司人仰馬翻。 | AI 可以模擬插單後對其他訂單的影響，然後直接告訴你：「可以，但 B 客戶的單會延遲半天，C 物料需要緊急調貨。」讓你一秒鐘就做出最不傷的決定。 |
| 跨部門溝通 | 業務、採購、倉庫... 大家活在自己的 Excel 表裡。常常是東西都賣出去了，倉庫還不知道，採購也沒備料。吵架的來源。 | 大家看的是同一個即時儀表板。業務接單的瞬間，倉庫就知道要揀貨，採購也看到原料減少了。嗯... 雖然還是會吵架，但至少不是因為資訊落差。 |
不只是賺錢，還有更大的格局：永續和人才
再來這兩點，我覺得是拉開公司格局的關鍵。一個是永續，另一個是人才。
先說永續，也就是現在很紅的「淨零碳排」。以前大家覺得這是大企業才要玩的，是成本。但現在... 風向變了。很多國際客戶，特別是歐洲的，他會問你的產品碳足跡是多少。這變成生意的一部分了。
AI 和物聯網 (IoT) 在這裡就超實用。你可以用很小的感測器去監控廠房、辦公室的用電量、用水量，然後用 AI 去分析哪裡有浪費。可能只是某台機器在沒事的時候空轉，或是空調設定不對，AI 都能幫你抓出來。省下的電費水費是小事，重點是你可以拿著這些數據，跟客戶說：「你看，我們為了環保，做了這些努力。」這在現在... 是很加分的。
然後是人才。這可能是最... 最棘手的一塊。很多人擔心 AI 來了，自己就沒工作了。World Economic Forum 的報告也說，到 2025 年，可能會有幾千萬個工作被取代，但同時又會冒出更多新的工作。這就很矛盾，對吧？
我覺得企業主的責任，不是去煩惱誰會被取代，而是去想「如何幫助我現在的員工，變成那些能做新工作的人」。這就是所謂的 reskilling，技能再培訓。
這點台灣其實做得不錯。像政府，呃，我記得是勞動部勞動力發展署吧，他們就有個「產業新尖兵計畫」，補助年輕人去學 AI、數據分析這些新技能。這就說明，趨勢是擋不住的，重點是我們怎麼去適應它。企業內部也可以辦讀書會、請外面講師、提供線上課程... 創造一個「學新東西是常態」的文化。讓員工覺得，公司是想帶著他們一起升級，而不是想拋棄他們。這很重要，真的很重要。
所以，到底該怎麼辦？
聊了這麼多，好像很複雜。但... 我覺得可以簡化成幾個問題，問問自己：
- 我公司裡，有沒有那種「很煩、很重複、但又必須做」的工作？ -> 這是自動化的好起點。
- 我的客戶或員工，有沒有哪個環節是他們最常抱怨「沒效率」或「不透明」的？ -> 這是改善體驗的好起點。
- 我有沒有辦法知道，我公司上個月用了多少電？哪個機台最耗電？ -> 這是永續的第一步。
- 如果明天開始，市場需要我的員工會用 AI 工具分析報表，他們會嗎？ -> 這是人才投資的思考點。
我覺得... 不用想著一步到位。從這些小問題裡，挑一個最痛的，開始想解法。AI 只是可能的解法之一，而不是唯一的答案。嗯... 大致上是這樣吧。與其說是策略，不如說是一種... 思維的調整。
最後想問問大家，如果現在只能讓你用 AI 來解決一件事，你會優先選擇「改善客戶服務體驗」，還是「優化內部營運效率」？在下面留言聊聊你的看法吧，感覺會很有趣。
