文／洪為璽
在 AI 快速發展的環境當中，AI 與企業管理的關聯越來越密切，成為現代企業營運和管理的關鍵推動力，企業利用 AI 技術提升營運效率、決策準確性以及優化客戶體驗，此外，在管理方面，AI 的應用使管理層從傳統的經驗與直覺決策轉向數據支持的決策。未來，AI 將繼續改變企業的管理模式，推動組織更加靈活、高效，並且對企業提出新的挑戰，以下分析 AI 的正面影響與風險，並探討對企業管理方面的衝擊。
AI 對企業的衝擊
隨著企業將 AI 加入管理層面，企業將快速的成長並增加競爭力，如此的高強度競爭迫使企業管理受到衝擊，以下分為三個面來向分析。
- 第一，決策模式：傳統決策模式依賴管理者或少數者的經驗與直覺，而 AI 透過數據與演算法評估，因此能夠更快、更精準地做出商業決策。當大部分企業都使用 AI 時，在這高競爭且數據化的環境中，管理者尋找適合企業的決策模式將成為未來核心問題。
- 第二，人力管理：AI 正改變人力資源的管理方式，因此需要打造人員持續學習的環境，例如使用 AI 招聘系統篩選人員，或是針對員工提供個人化的培育流程，這些人力資源管理方式打破傳統僵化模式，使人員需要順應快速改變的競爭環境，使企業間競爭更加激烈。
- 第三，組織結構：AI 的應用促使企業組織更加有效率，根據 IBM 數據顯示，在推動組織變革後，組織層級縮短 60% 以上，從 1,400 個系統縮減為 50 個系統，策略率提升 46%，至 2018 已獲至少 3 億美元效益，在這樣的效益下，企業的組織變革成為提升效率以及降低成本的重要因素。AI 對企業的衝擊不僅是對大企業造成影響，隨著 AI 的發展以及普及，如何應對已成為每間企業的課題。
AI 帶來的正面影響與風險
AI 已逐漸成為企業營運和決策的重要驅動力，透過自動化、數據分析和創新應用，AI 不僅能提升效率，還能幫助企業在市場中取得競爭優勢。然而，AI 的發展也伴隨著風險，如倫理問題、影響傳統職位和過度依賴等風險，了解 AI 的正面影響與潛在風險，對企業制定策略、持續發展至關重要。以下介紹兩個案例，依據案例分析 AI 的正面影響與風險。
AI 的正面影響
Stitch Fix 是一家融合時尚與科技的線上服裝推薦平台，Stitch Fix 透過 AI 技術和造型師的專業建議為顧客提供客製化的購物體驗。該公司創新性地將 AI 應用於時尚零售業務，成功在競爭激烈的市場中找到了獨特的商業模式，吸引了許多消費者，衝出近十億美元的營業額。以下分為三方面來分析 Stitch Fix 如何利用 AI 帶來正面影響。
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- 第一，提升效率，Stitch Fix 的核心在於其強大的 AI 演算法，能快速找出最符合顧客偏好的服裝組合。AI 系統會結合註冊時填寫的個人喜好數據，以及過往的購買歷史和瀏覽記錄，生成個性化的清單。這種篩選過程大幅縮短了顧客挑選服裝的時間，讓用戶不必花費大量精力瀏覽商品，同時，AI 系統能夠從大量的商品中快速找出與顧客需求高度匹配的選項，大幅提高顧客的滿意度，降低錯配率，進一步提升營運效率。
- 第二，競爭優勢，Stitch Fix 的 AI 推薦系統結合了專業造型師的人工建議，形成了「高效+專業」的雙重優勢。具體步驟如下，第一，AI 負責篩選符合用戶需求的服裝組合，第二步，造型師從服裝組合中挑選最合適的商品，並添加個性化建議，這種模式使用戶感受到人性化的服務，增強了品牌忠誠度。另外，這種服務模式讓 Stitch Fix 成功的製造了差異化，許多消費者認為 Stitch Fix 不僅是一個購物平台，更是一位個性化的時尚顧問，這為其帶來了顯著的優勢。
- 第三，數據化，數據是 Stitch Fix 業務的核心，Stitch Fix 將每一次的用戶交互行為都轉化為數據，為 AI 模型提供不斷優化的基礎，例如，用戶在試穿服裝後，可以提供詳細的試穿反饋，AI 系統會根據這些反饋數據不斷學習並改進其演算法，從而提高準確性。此外，Stitch Fix 還利用大數據分析消費者的需求，例如，Stitch Fix 開發了一套專屬的「風格測試」系統，用戶可以在線上挑選自己喜歡的風格，這些數據會被即時整合到用戶檔案中，用來優化推薦演算法。這種高效的數據化營運模式，讓 Stitch Fix 在長期營運中積累了強大的數據資產，使服務更貼近客戶的需求，增強客戶忠誠度。
AI 的風險
AI 風險最為經典的案例為 ChatGPT 在企業中的應用。隨著 AI 的普及，ChatGPT 為企業帶來了效率提升與優化的影響，但也伴隨著巨大的風險，企業在推動 AI 技術應用時，應平衡創新與風險，以下分為三點分析 ChatGPT 帶來的風險。
- 第一，倫理與隱私：ChatGPT 在企業中經常需要處理機密數據，如客戶資料、內部文件或法律合約，若沒有建立防護措施可能面臨數據洩露風險。此外，ChatGPT 的訓練數據來自網路，其中可能包含偏見和不正確的資料，例如，面對特定問題生成答案時，可能產生性別或文化上的偏見答覆，若企業將這些答覆直接傳遞給用戶，可能損害品牌形象並造成糾紛。
- 第二，過度依賴 AI：許多企業開始依賴 ChatGPT 自動生成提案或文件，這些內容雖然能快速完成，但可能隱含偏見錯誤或缺乏專業性的輸出，若企業未進行人工審查，將可能導致錯誤決策與結果。此外過度依賴 ChatGPT 可能導致員工逐漸養成快速解決問題的習慣，而忽視對細節的把控與專業能力的提升。只有在 AI 與人工之間取得平衡，才能將效益最大化，為企業的長期成帶來幫助。
- 第三，系統故障與業務中斷：當企業愈依賴 AI 系統，一旦 AI 系統出現技術故障、意外停機或被惡意攻擊，可能直接導致業務中斷，甚至帶來重大財務損失與品牌信任危機。這邊以 Azure 的 AI 翻譯服務為例，2023 年，微軟 Azure 的 AI 翻譯服務因技術更新問題導致大範圍停機，影響了依賴該服務的企業，包括跨國貿易公司、全球物流企業，以及提供即時翻譯功能的客戶應用程式，因為此故障，導致訂單流失與商業損失，此外，因為缺乏應急方案，導致在服務故障期間無法快速恢復營運。AI 系統的高效率運作對企業至關重要，但故障風險也不容忽視，確保服務的穩定性和可靠性也是重要課題之一。
總結
在快速發展的 AI 環境中，AI 與企業管理的結合變得越來越密切，成為現代企業營運的關鍵推動力。企業利用 AI 提升營運效率、決策準確性和客戶體驗，並且轉向數據支持的決策模式，這將使企業管理更加靈活與高效。
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然而，AI 也伴隨風險，企業需要平衡 AI 的正面影響與潛在風險，在企業中的正面影響主要體現在提升效率、競爭優勢和數據化營運，另一方面，AI 帶來了倫理、隱私、過度依賴和系統故障等風險。
總體來看，AI 具有強大的潛力，能夠在提升企業效率與競爭力方面發揮重要作用，但企業在推動AI應用的同時，必須認識並積極應對潛在風險，確保技術的穩定性和合理的人工介入，才能實現可持續發展，將企業的長期效益最大化。
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