AI流程自動化如何提升營運效率？三大產業應用案例與數位技能培訓效益解析

欸你聽過McKinsey Report說的嗎！只要公司在設計流程裡超認真考慮human-centered AI，效果真的爆誇張欸 - 像是使用者滿意度能瞬間拉高20%，連員工生產力也可以直接看到高到30%的提升，這些數據全都寫得清清楚楚在McKinsey Report on AI裡啦。然後，等一下我想到還有一個，有篇Nature的研究提到，只要AI系統平常會根據用戶回饋隨時微調，到最後產品就會超級直覺、讓大家更容易學會用，各種行業效能整個往上飆 - 這不是那種亂掰的感覺，人家可是有認真數字佐證在那邊。

再給你一記猛料啊：MIT Sloan Management Review其實也點破關鍵，他們說企業如果專心搞user-centric AI，導入AI到日常營運時成功率都會變更高；遇上市場動盪那些劇烈變化，也比較不容易掉隊，反而能靈活跟進，你真的去翻MIT Sloan Review on Human-Centered AI那一份，其實寫得超詳細。不唬爛，你直接看他們的重點拆解就懂。

噢對對對，假如問說要怎麼做才實際？老話一句，要打造又好用又貼近需求的AI，我建議最好是揪齊多元跨部門團隊一塊討論設計啦！比如工程師、設計師、行銷加上客服人員全部參一咖一起腦力激盪。不然你只靠某單一族群下去想，很容易搞成專屬於他們的小玩具而已不是嘛。真的，有問題全部人坐下聊清楚，才會踩穩各種族群需求喔！

PwC講的啦 - 他們強調，只要企業用數位工具去監控、優化能源利用，碳排放量其實可以降低到20%，而且比沒用科技的企業明顯有感，效率直接看數據（這就是PwC說的）。嗯，不只是理論喊口號，淨零現在超流行嘛，可是科技下去真的差一大截，有統計就比較踏實點。

接著世界經濟論壇（WEF）也跟上，他們點出，如果全盤做數位轉型，到2030年前溫室氣體排放整體也是下降20%。欸不是只有個別產業熱中這話題喔，連國際等級的組織都特別強調這套方法，不知你有沒有注意到。

IoT、AI這些熱門技術，其實不止它們紅啦，就連資料分析那種看起來很「傳統」的東西，也成了企業永續重心。就是說：光靠年度報表不夠嘛，公司還是得常態追蹤自己對環境的影響，有變動馬上可以處理，比事後懊惱更好吧。

再一個思考，數位化遠遠不只是讓管理方便啊。會及時發現哪些地方在浪費、或哪台設備太吃電，要優化流程就直接做，不必拖延太久。有些人可能會問 - 那投資數位轉型到底值不值得？從這些報告出的結果看，理由幾乎都站在該行動這邊，很難再說服大家繼續觀望。

說真的，淨零怎麼做？直接重點！WEF 報告有提一種減排法 - 這招對能源、材料還有移動性這些超高排產業，要達標淨零真的不可或缺。核心關鍵路徑，跑不掉！

欸，超強的數據來了！Capgemini 研究裡明講：如果企業用智慧電網＋數位感測器，再加 AI 分析工具，就是可以把能源用量和浪費盯到位，而且效率爆升，處理精準度大提升。不是唬爛，是他們的調查真的這樣寫。

嗯，所以要行動啦！第一步直接擺明 - 導入物聯網跟智慧感測器，把 IoT 放到工廠、辦公室，每個地方都插個監控設備啊！想追蹤什麼？像電力、水資源怎麼被花掉，甚至垃圾廢棄量都算得出來。每條線路、每滴水都能抓，只要資料夠就沒在怕。

然後AI可以幫你幹嘛？預測未來資源需求、自動分配能量到該部門，要怎麼省到極致？無謂浪費直接砍光光。這套系統很猛啦，有夠自動化。

喔供應鏈更別漏掉喔！企業只要把 AI 跟區塊鏈綁在一起，全流程都能監管，比如驗證原料來源是不是合規，是不是搞永續那一套，然後碳排數據從頭透明到底。有區塊鏈誰都騙不了你，看 supplier 有沒有偷懶通通查得一清二楚！

Gartner Supply Chain Insights 直接講，組織只要用高階分析、即時監控，供應鏈中斷的風險立刻減掉一半喔（減少 50%）。還有 McKinsey Supply Chain Report 那組數據很明顯，企業推動數位化之後，效率平均提升約 15%，領貨速度也會變快。然後 PwC 的報告 - 嗯，也點名這趨勢：AI 和機器學習插進供應鏈流程，公司就可能得到競爭優勢，比如預測需求波動、提前發現快要缺貨的品項、讓庫存管理及時修正；如此一來其實不太容易遇到突然缺貨或爆倉啦。

怎麼開始？基本上不用複雜思考，可以從預測性分析入手。像是利用 AI 工具來判斷供應鏈裡面的需求曲線，如果算得準，下單跟備貨都容易多了。欸，不怕庫存炸、不擔心沒東西可出，不亂搶貨啦。

再講廣一點，善用科技真的不限於做數據分析哦，其實你也可以把各類數位工具試著搬去能源相關場域。舉例：要切換再生能源，例如太陽能或風能，可以直接結合 AI 去預測發電走向，有機會先行調整資源分配，把能源效益拉高。不管是在產品本身或者整體營運決策，只要資訊取得夠即時，其實就握有了關鍵主導權吧。

區塊鏈這個東西，其實導入後，供應鏈透明度直接拉滿。嗯，像產品從什麼地方來、品質資料、甚至永續發展達不達標，全程都能隨時追蹤喔。不只這樣啦，只要有這套，每個相關角色──不管廠商還是消費者──同步都有一模一樣的數據，不用擔心資訊會消失或中間被偷偷動手腳吧。

再來換 IoT。腦補一下現場畫面，就是倉庫全灌感測器那種，欸，它不只是抓庫存多少連在途運輸途中溫度濕度等小細節都一網打盡。有裝 IoT 之後，公司其實隨時都能調整優化運輸流程，那些什麼貨物卡住、延誤突然就變少了；喔對，效率整體升級真的很明顯啊。

然後第三點，AI 被拿來做模擬真的很猛，你想市場瞬間波動或者遇到天災怎麼辦？嗯，公司可以事先用 AI 演練出多條因應方案，萬一狀況發生就直接切換計畫，不至於亂成一團，大概損失和停工時間也會縮短不少啦。

Deloitte Automation Report 那邊說，只要開始用 AI 自動化，營運成本頂多可以省掉 30%啦，而且服務交付速度還會縮短一半左右。這數字看起來真的滿狠的對吧？然後喔，這份報告我覺得很值得翻一下，假如你最近在猶豫要不要更新公司流程，應該蠻有參考價值。欸對了，另外還有一個叫做 IFR 發布的 World Robotics Report，它提到只要工業機器人在各產業普及起來啊，那整體生產力基本上可以直接跳 40%。嗯…感覺蠻現實的啦。

其實提證據這塊也不少，例如 PwC 有份叫做 Automation Insights 的報告，我看完是覺得內容挺妙的啦。大致意思是講，AI 自動化不光讓企業把營運成本降下來，更因為處理流程快、錯誤率又變少，所以客戶滿意度好像就自然而然地提升了。你想想訂單出貨那類瑣事，用 AI 處理確實順一點。

如果真的想開始推進這種自動化，老實說不用特別頭痛吧。你先隨便掃一下公司裡那些超級重複又懶得碰的雜事，比如資料輸入、客服訊息、開發票、管庫存…那些都丟給 AI 處理算了。我自己感覺步驟沒有大家想像中那麼難搞啦，就是慢慢來也行。

再來可能就輪到 RPA（機器人流程自動化）這套技術登場，就是把所有規則清楚又一直重複跑的事情，全交給軟體機器人做，不管是哪個部門的人，只要自動化，有些雜務根本不用親力親為，就能專注在比較重要的任務。不囉唆，其實很接地氣又有用啊。

世界經濟論壇《未來工作報告》直接震撼彈，爆了 - 到2025年欸，超過85 million個工作位會被自動化「砍掉」！不過喔，竟然又新冒出97 million種全新職位（都是數位技能需求），真的有點神展開啊！😱 這差距會讓人心跳加速，有沒有一秒開始思考：自己要不要趕快學點什麼？！（欸欸，這速度誰能不緊張！）

來，再看一組硬數據。IBM有份Training Study，你知道嗎，每丟1 dollar進去員工培訓，就能換回大約4.53倍投資回報，大賺！唉其實想想蠻誇張，但邏輯上也還真說得通，不培養員工怎麼贏？所以公司這筆錢花了不太會虧吧～搞不好根本就是秘密武器呢。

講人比AI重要的案例，McKinsey報告特別highlight：公司肯發展員工技能，不只留住厲害人才，連生產力、創新力都會直接衝高。有些企業只看科技搞AI，其實最後贏家多半是那些超強人團隊啦。所以「人才第一」不是講好聽，是現實操作！對耶～可能以後競爭最激烈的地方就是「找誰更強」。

換話題 - 客服線上革命來了！現在越來越多公司超愛用AI聊天機器人、虛擬助理全天待命。優點是客戶疑問馬上解決（深夜假日都OK），效率直接升級，也不用每次瘋狂增編真人，只需要頂樓監控就行。以前怕久等接線生氣的情形，大概快絕跡了～

還有老闆們做決定變神速啦。例如引進AI分析軟體、各式平台，公司主管可以秒速取得關鍵資訊跟預測，再也不像從前那樣單純憑經驗在亂槍打鳥。現在都是一邊喝咖啡、一邊call out圖表和走勢給整個團隊看，「資訊透明」變標配，新判斷基準全靠演算法推估。不誇張，比舊派決策爽快好多！

回歸重點 - 要在高度自動化＋AI滿天飛的辦公環境混下去，各種最新型態的數位技能直接必修啦。基本公式就是「持續重學→活著→突然變強」，萬一卡在原地，被淘汰就GG，不想哪天傻眼失業只能抱頭爆哭吧…

1. 數位技能培訓現在被McKinsey直接點名是超核心，什麼AI、機器學習、資料分析這幾年變爆火，沒有這些基本就是會落伍。呃，也不是只讓大家有事做啦，是要幫員工還有自己都跟得上未來辦公室。[3字] 反正，你不學就真的很難混下去了。差不多吧。

2. 公司如果真的要做，簡單講，就是該開課 - AI啦、資安那種數位東西都有，不是所有人都喜歡，不過有人還挺有熱情的。最近一堆在聊資料科學或數位行銷，有點膩，但不能少吧。有了這些內容，其實成效也看得出來。

3. 另外啦，要營造一個大家一直在學的新氛圍，就是不要搞得拿到證書就結案。各種形式：線上課、現場講座、專業證照再加資深前輩帶著跑，都考慮一下。想到啥資源可以給員工，就直接補上去喔。其實沒人會因為能隨時進修而吃虧。

4. 再補一個合作面，跟大學或者那種線上教育平台連線也是種方法。有時候企業自製的方案比較合需求，可以和boot camp聊聊，也能請學校規劃企業版教程啦。坦白說，大部分市售課程味道不對，多討論能湊齊想要的新技能包就夠好。

5. 隨便說說，最後蠻重要的事情，公司如果鼓勵同事去不同部門換環境玩一玩更棒，有轉職reskill計畫也不賴。本來不是資訊背景可能突然搞出名堂來嘛，欸，那些願意走第一步的人通常也比較不會被取代。所以，換個小圈圈試試，沒有損失吧？

McKinsey Agile Report 裡面直接說啊，採用敏捷開發的公司，他們產品研發時程可以砍半喔，這個數字真的讓人有點驚訝呢。嗯，不只是時間快而已，感覺會比較容易跟上市場節奏，不至於常常慢別人一步。有看到哈佛商業評論提到，其實敏捷團隊在這樣高頻迭代下，交付品質反而穩定甚至還能更提升，他們邊做邊修正嘛，比較不會整個暴走跑偏。舊式的那種開發團隊如果太硬派流程，真的很難有同樣彈性啦。

另外 Forrester 的調查數據其實也滿直白的，就是說用敏捷管理的團隊，上市速度比傳統方法快了 40%。很多產業現在都講求動作超級快、搶第一，新產品幾乎是拚誰先搶市場，所以敏捷很難被大家放棄了。

要怎麼落地執行咧？基本推薦像 Scrum 或 Kanban 這種框架，把專案切成一小段一小段的循環，每輪都回報進度與調整改進方向，有新點子就試著帶進來。而且欸，不是那種「你只管你」分工喔，更主張組成橫跨部門的小組 - 工程、設計、行銷什麼一起腦力激盪，多角度共創，有時候亂聊真的意外冒出厲害解法。

對了，再多推一點就是各種數位原型工具，很適合拿來做互動模型或簡易產品模擬，在大投資前可以反覆測幾次，看使用者意見怎麼說，如果早期測起來不行就直接丟掉，也沒花多少本錢，比後期改失血好多。

雲端東西真的方便，懶得不用都難欸。大家基本上現在都靠雲端平台吧？直接檔案丟那邊，資料一傳，同事就看到啦。有時一起弄專案，明明不在同個城市，也能分工合作沒障礙。我朋友說，他們公司全部遠距，沒有這套還真搞不下去呢。

老實說嘛，目前不是大家都說智慧時代什麼的嗎？對啦，困難有，但也感覺充滿新機會。企業到底該怎麼做？不能光是裝AI系統撐場面，要讓工具真的圍繞人來發揮作用喔 - 各種數位化策略應該要跟永續環保搭在一起才行。

然後咧，有像供應鏈要夠彈性、AI自動化慢慢導入、員工持續學技能之類的，再加上研發產品流程優化，其實這些很關鍵。不然你想強化競爭力怎麼辦？多注意一下，上述方向都是幫公司長遠走下去的方法啦。

唉呦說到最後，就是2025之後整個速度會爆炸快，一下就被超車了。老舊做法如果死守著，大概也撐不久啦。所以齁，可以試著彈性點換思路 - 只要敢冒險、不排斥創新，找到自己生存的節奏，剩下就只能見招拆招了…嗯差不多就醬。