AI轉型的3種起手式：不求快，但求準

關於AI轉型，你的焦慮是「不夠快」，還是「看不準」？

當多數企業all-in資源，追求更快的模型、更即時的導入時，一場我與CEO們的對談，談的是關於「慢」與「準」的智慧。

緯穎的耐心、台新的精準、與微軟的遠見，是AI轉型的三種樣貌，也是三種截然不同的起手式。找到對的方向，遠比單純的加速更重要。

起手式1：緯穎「文化播種」，相信土壤，而非KPI

緯穎科技董事長洪麗甯（Emily）的AI之路，是長達三、四年的耐心耕耘。

當多數企業急著用AI導入KPI時，她反其道而行，不設績效目標，而是提供工具、舉辦駭客松與嘉年華會，鼓勵員工去「玩」AI。

我忍不住問她，「為什麼？」

「可能我覺得我個人是一個比較好奇心強，愛玩的人吧！」她坦率地說，「公司這幾年也賺很多錢！有本錢讓大家去探索。」

這看似隨性的「播種」，卻在財務部開花結果。同仁在沒有任何指令下，自發性地用AI將工作流程自動化，全球的庫存、匯率部位分析，甚至是競爭對手的財報指標，都能在法說會隔天迅速產出。這項成果，相當省下八個人力。

緯穎的AI轉型路徑：從數位化（Digitalization）到轉型（Transformation），再到AI與代理人（Agent）。

先用數年時間，投資在看不見的「文化土壤」上，讓創新的種子自由發芽。當土壤肥沃後，她才回頭聘請顧問，針對研發、製造等核心部門，進行有明確ROI目標的「收成」。

就像Emily說：「它（AI）又不會爆炸，你就用用看！」

起手式2：台新「需求驅動」，為最急迫的問題找解方

台新銀行執行長包國儀（Maggie）的起手式，是緊扣營運需求。她的策略，是從業務需求出發，而不是為了AI而AI。

她的挑戰，是很多服務業共同的痛點：人才斷層。

客服部門每月要應對50萬通電話，人力從250人加到400人，卻永遠補不上缺口 。她預估，未來人力缺口只會更大。

因此，台新的AI策略，第一個專案就鎖定「智能客服」，目標明確：解決人力缺口，在三年內用AI分擔七到八成的電話量 。

但這個任務最大的難題，是「法規」。

「踩過的坑，不知道從何開始說起。」Maggie坦言。

在金融業，任何AI應用都必須優先考量個資與安控。這個難題在「雙語分行」的案例中更明顯：要找到101位既懂外語又熟悉銀行流程的人才幾乎不可能，若使用AI翻譯，客戶報身分證號碼時，資料很可能就外洩了。

因此，他們的第一步，分階段進行，先讓AI處理不涉及個資的客服問題，例如權益或服務的查詢。這個做法，讓他們能在符合法規的前提下，開始緩解人力壓力，同時為未來更複雜AI應用，爭取寶貴的時間，累積實戰經驗。

起手式3：微軟「組織重構」，從未來決定現在怎麼做

Microsoft台灣總經理卞志祥（Sean）分享，微軟思考的不是如何「導入」AI，而是如何「為了」AI，進行組織重構。

他說，「未來，AI即將像電力一樣，成為隨取即用的資源（pay as you go）。」

但要實現這點，企業的組織邏輯必須被徹底顛覆。

以微軟轉變為例，第一個核心是角色再造，員工從單純的「執行者」，轉變為懂得觀察、定義問題，並能將任務拆解給AI數位員工的「管理者」。

第二個核心是組織扁平化，AI賦能下，管理層的覆蓋範圍能從一人管三、四人，大幅提升到一人管八到十人。

最後一個核心是資源重分配，將效率提升後釋出的人力，並非外界所稱的「裁員」，而是「人才優化」。把寶貴的人力投入到更前端的AI研發，以及更貼近市場、協助客戶導入AI的顧問團隊。

這不是在既有框架下的小修補，而是從未來的職場樣貌，反推現在的組織應該如何進化。

這也重新定義未來AI人才的樣貌，不再是單純的技術能力，而是四種特質：開放學習的心態、熱情、好奇心，以及想像力。

播種、落地、重構，這三種起手式，是三家企業基於自身產業特性、競爭位置與經營現況，做出的選擇。

在我們急於尋找AI的「答案」時，或許該像Maggie提醒的：先修煉好自己的「學問」，學會如何向未來提出一個好問題。

你的公司，此刻最迫切需要解決的問題是什麼？你擁有多少資源與時間，去佈局未來？你是否有勇氣，為了迎接AI，重塑自己親手建立的組織？

問題的答案，或許如Emily引述賈伯斯的名言：「Stay hungry , stay foolish」。

在這個時代，求知若飢，讓我們能看清方向；虛心若愚，則給我們嘗試的勇氣。不求快，但求準。