4面向拆解AI導入！安全上路或冒險暴衝？麥肯錫合夥人張勤亞：它還是輔助工具

隨著生成式人工智慧爆發及各國政府致力淨零轉型，AI軍備賽和綠色貿易戰已悄悄上演。展望2024年，《數位時代》從新市場、新商模、新工具、新職場4大面向，彙整出25項趨勢，並邀集各領域專家親自分享最前沿的獨到之見。

今年生成式AI熱潮帶動整體科技趨勢，也讓多數公司進行AI導入的嘗試。這個熱度，無可置疑地將延續到2024年的市場發展，尤其在核心技術上，愈來愈明顯可以看到各行業開始有初步嘗試及軟體開發的需求。

在此趨勢上有4個方面可觀察：第一、每個行業將進入「數字化」時代，就是利用現代技術來改變企業為客戶創造價值的方式，這塊在AI應用上非常發達，很多技術能力很強的工程師也開始進行內部分析。

第二、從內容方面探討，像是大家正在討論能否把「內容初稿」轉由AI製作，接著將初步成果應用在市場銷售上，像是採購合約、投標文件，甚至是市場行銷的文案，透過AI來增加工作效率。

第三、AI可將客戶群「分層」，也就是根據不同客戶的消費行為分類，將市場細分後再執行「超級個人化行銷」（hyper personalization），讓商品推薦能更精準的行銷及投放。

最後則是台灣企業、高科技產業較關注的「知識管理」，透過現階段的AI大型語言模型，針對不同領域打造更核心的模型，然後把關鍵數據導入其中，開發科技運用的參數或是產品設計圖等知識庫。

AI輔佐非取代，確立「觀點」再砸錢

儘管會出現新的商業模式，最核心要解決的問題仍是AI如何用深度機器學習，以及如何改善AI的「自我幻覺」，這意味著企業在導入AI時要顛覆什麼？願意承擔的風險程度到哪？在AI表現「安全但笨」、「聰明但危險」的衡量中，要選擇哪一條路？

如果企業決定要導入AI，初步可以建立一些觀點，比方說，要自行軟體開發或從現成的應用導入，如何融入工作流程，再去思考核心技術有哪些值得投資，或者是否要把外部資料庫結合目前的數據庫。比起初期的AI測試，真正實施的困難是要考慮導入後所有結果。要留意的是，AI終究不是要改變原有的業務流程或商業運作，在核心內容上都還是輔助工具，這也是我認為現階段AI發展最重要的概念。

張勤亞

現職： 麥肯錫公司合夥人、大中華區MTech（core technology）負責人、台北辦公室數字業務負責人
學歷： 美國西北大學電腦工程系
經歷： Avandeo（上海）副總經理兼首席營銷官

責任編輯：謝宗穎

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