企業開始推動 AI 導入後，最容易被看見的是工具與技術：導入 ChatGPT、Microsoft Copilot、AI Agent，安排教育訓練、購買企業帳號，甚至投入預算進行 PoC（概念驗證）。但幾個月後，管理階層往往會開始面對一個更關鍵的問題：

工具買了、課也上了，企業的工作方式與營運成果真的因此改變了嗎？

從企業實際推動 AI 的情況來看，很多專案卡住的原因並不是模型能力不足，而是企業還沒有同步處理策略優先順序、部門協作、人才能力與管理責任。當 AI 被當成單純的工具採購或 IT 專案，即使技術順利上線，也不代表能真正形成企業能力。

本篇文章從《麥肯錫教企業這樣用 AI：Rewired》的數位與 AI 轉型框架出發，結合先行智庫 AI讀書會對企業實務情境的延伸觀察，整理出企業在推動 AI 時最容易忽略的 5 個常見錯誤：溝通失焦、投資方向錯誤、過度依賴技術、資源分散，以及高層責任不足。

《Rewired》談的不只是科技工具，而是企業如何從轉型路徑、人才、營運模式、技術架構、資料與組織採納等面向，建立能持續演進的數位與 AI 能力。對正在規劃企業 AI 導入的管理者而言，真正值得思考的因此不是「下一套 AI 工具要買什麼」，而是：

企業是否已經具備把 AI 轉化成實際營運成果的能力？

接下來，就從這五個常見錯誤開始檢查：

一、企業 AI 導入的溝通盲點：高層、IT 與使用部門為什麼容易各說各話？

企業推動 AI 時，第一個障礙往往不是沒有工具，而是不同角色對「為什麼要導入 AI」沒有相同答案。

高階主管通常關心營收成長、成本改善與競爭優勢；IT 部門更在意資料品質、系統整合、權限與資訊安全；真正每天使用工具的第一線同仁，關心的則是 AI 能不能減少重複工作、縮短處理時間。

這種落差如果沒有先處理，就很容易發生一種情況：企業買了工具、辦了課程，各部門也提出不少 AI 構想，但經過一段時間後，管理階層仍很難回答——這些投入到底改善了哪一項營運成果？

這也是《Rewired》談到企業數位轉型時點出的第一類風險：領導者對數位概念缺乏一致理解，容易造成溝通與推進上的落差。

因此，企業 AI 導入初期，比起先決定使用哪一套工具，更重要的是把模糊的「我們要做 AI」轉成可以被驗證的商業問題。例如：

• 業務報價與提案準備時間是否可以縮短？
• 客服大量重複詢問是否可以降低？
• 工程師查找歷史案例與技術文件是否可以更快？
• 財務、行政等部門的報表整理與文件比對是否可以減少人工處理？

好的 AI 導入目標，通常不會停留在「提高 AI 使用率」，而是能回答三件事：要改善哪一項工作、改善到什麼程度，以及最後用什麼指標確認成果。

例如，「導入 Copilot」本身不是一個完整的轉型目標；「縮短業務提案準備時間，並降低人工整理資料的時間」才更接近可以被管理與追蹤的目標。

對管理者而言，第一步不是要求大家開始用 AI，而是先讓公司對「AI 要優先解決什麼問題」形成共識。

二、企業 AI 導入的錯誤專注：別先選工具，先找真正值得解決的問題

「ChatGPT、Copilot、Claude，哪一套比較適合我們公司？」

這是企業開始規劃 AI 導入時很自然會出現的問題，但如果把「選哪一套工具」當成 AI 戰略的起點，很容易讓後續討論被產品功能牽著走。

常見的情況是，公司先採購 AI 工具，再請各部門思考可以拿來做什麼。最後確實產生不少應用，例如會議摘要、Email 撰寫、資料整理或文案生成，但這些成果往往停留在個人生產力提升，未必真正改善企業最重要的營運問題。

《Rewired》談到數位轉型的常見錯誤時，也特別提醒：當企業過度受到個人偏好影響，資源可能被投入非核心項目，而忽略整體價值。

從企業實際推動 AI 的角度來看，工具選型之前，管理階層更應該先回答三個問題：

• 目前哪一項工作最值得改善？ 是成本過高、處理時間太長、錯誤率偏高，還是顧客體驗需要提升？
• AI 在這個問題中扮演什麼角色？ 是協助搜尋、整理、分析、生成內容，還是輔助判斷？
• 如果成功導入，企業可以得到什麼成果？ 是否能縮短作業時間、降低成本、提高品質，或讓決策更快？

例如，與其先決定「公司今年要導入 Copilot」，更具體的做法是先確認：「業務目前需要花大量時間整理客戶資料與準備提案，我們希望透過 AI 縮短前期準備時間。」當問題與預期成果被說清楚後，再回頭判斷哪一套工具最適合，選型才有依據。

因此，企業 AI 導入真正的起點不是工具清單，而是商業問題清單。

等企業確認「哪些問題值得解決」之後，下一步才是進一步比較這些題目的價值與執行條件，決定哪些應該優先投入。

三、企業 AI 導入的技術迷思：系統上線，為什麼還是不一定能落地？

企業推動 AI 時，技術通常是最容易被看見的一環。購買軟體授權、建置平台、串接 API、開發 AI Agent，都能設定明確的專案時程與交付成果，因此 AI 導入很容易被管理成一個 IT 建置案。

但系統完成，不代表新的工作方式已經建立。

以業務提案為例，假設 AI 已經可以協助整理客戶需求、搜尋資料與產出提案初稿，但業務仍需要到不同系統找資料、逐層確認內容，再依照原本流程等待主管與其他部門審核，那麼 AI 雖然加快了其中一個步驟，整體流程未必能同步提升效率。

這也是企業 AI 導入從「技術上線」走到「實際落地」時，很容易被低估的一段。

從《Rewired》的管理觀點來看，數位與 AI 導入不能只處理技術，還需要同步調整組織設計、人才配置、績效管理與跨部門協作。這些面向也正是本次 AI讀書會在管理篇中特別強調的重點。

對管理者而言，可以進一步轉化成四項具體工作：

• 組織設計：明確定義 AI 專案由誰主責，以及 IT、使用部門與管理單位各自扮演什麼角色，避免需求在部門之間來回等待。
• 人才配置：不是要求每個人都成為 AI 工程師，而是重新盤點不同職務需要具備哪些 AI 應用、判斷與驗證能力。
• 績效管理：如果 AI 已經改變工作方式，績效指標也要跟著檢視。例如原本需要大量人工整理資料的工作被縮短後，管理重點應逐步轉向處理品質、速度或更高價值的任務。
• 跨部門協作：AI 專案經常牽涉業務知識、資料與資訊系統，因此專案開始前就應確認由誰主導、資料由誰提供、成果由誰驗證。這也是《Rewired》相關內容所提醒的管理議題。

從企業導入實務來看，一個 AI 專案是否真的落地，也不應只用「功能完成」或「準時上線」判斷。管理者更應追蹤三類改變：處理時間是否縮短、人工重複作業是否減少，以及跨部門等待與交接是否改善。

如果系統已經上線，但員工仍然依照原本方式工作，甚至只是多了一個需要操作的新工具，那麼企業得到的可能只是一次技術導入，而不是工作方式的真正改變。

AI 能不能做出功能，是技術問題；AI 能不能被組織持續使用並產生效益，則是管理問題。

四、企業 AI 導入的資源分散：沒有轉型路徑圖，再多投資也容易失焦

企業開始重視 AI 後，很容易出現「每個部門都有需求」的情況，業務希望用 AI 加快提案，人資想建立內部知識助理，客服希望導入智能問答，IT 則開始評估企業 AI 平台。這些需求單獨來看都有合理性，但如果缺乏共同的推進方向，有限的人力、預算與管理資源很快就會被分散。

《Rewired》點出一個常見的轉型陷阱：當轉型範圍拉得太廣，投資就很難真正聚焦。

從企業實際推動 AI 的經驗來看，很多公司真正缺的並不是 AI 題目，而是不知道哪些題目應該先做。在協助企業進行 AI 與自動化需求盤點時，常會發現不同部門可以提出大量應用構想；但如果缺乏篩選機制，每個題目都同時進入評估、PoC 或開發，不只 IT 與專案資源容易被攤薄，管理階層最後也很難說清楚：哪些投入真的產生了成果？

因此，企業真正需要的不是一份更長的 AI 專案清單，而是一張能回答「我們想走到哪裡、現在先做什麼、下一步再做什麼」的轉型路徑圖。

《Rewired》的思路是，企業可以先確認自己的「北極星願景」，也就是希望透過數位與 AI，建立什麼樣的競爭優勢或營運能力；接著再盤點目前的人才、資料、技術與管理條件，確認哪些能力已經具備、哪些缺口需要先補足。

當方向確定後，第一批 AI 專案可以用兩個很實際的問題來篩選：

第一：這個題目如果成功，對公司有多大的幫助？

可以觀察它是否能改善顧客體驗、增加營收、降低成本、加快成果產生，或進一步帶動其他流程改善。

第二：以公司現在的條件，這個題目真的做得起來嗎？

除了技術能力，還要看主管是否願意主導、資料是否完整、現有系統能否配合，以及使用者是否有條件改變原本的工作方式。這些正是《Rewired》在評估轉型優先領域時所提出的重要判斷因素。

例如，一個利用 AI 預測跨部門營運需求的專案，可能具有高度策略價值，但如果關鍵資料仍分散在不同系統、歷史資料品質不足，又沒有明確的業務負責人，那麼即使技術上做得到，也未必適合作為企業第一波 AI 專案。

相對來說，一項每月需要投入大量人工整理與比對、規則相對清楚，而且導入前後成效容易衡量的工作，可能更適合先投入資源。先建立一個可被驗證的成果，再逐步擴大應用範圍，通常比一開始同時推動大量題目更容易累積組織信心。

因此，AI 專案的優先順序不能只看「大家想不想做」，也不能只看「技術能不能做」，而應同時判斷兩件事：

這件事值不值得現在投入，以及企業目前有沒有條件把它做好。

這也是轉型路徑圖真正的用途：不是把所有 AI 題目都塞進年度計畫，而是幫助管理階層知道，現階段有限的資源應該先放在哪裡，第一階段完成後，下一步又該往哪裡走。

五、企業 AI 導入的責任盲點：不能只交給 IT，高層必須真正對成果負責

「今年公司要積極導入 AI。」當高階主管宣布方向後，真正重要的問題不是 IT 何時開始建置，而是：誰要對最後的轉型成果負責？

企業推動 AI 時，常見的情況是高層提出方向後，將任務交給 IT；IT 再請各部門提出需求，而使用部門則反過來等待 IT 告訴自己「AI 可以做什麼」，最後工具買了、專案也啟動了，卻沒有明確的人持續追蹤 AI 是否真的改善營運成果。

這也是為什麼企業 AI 導入不能只被定義成 IT 專案。高階主管要負責的是方向與資源，使用部門要對實際業務成果負責，而 IT 則提供資料、系統、資安與技術能力。只有責任被放回正確的位置，AI 才有機會從技術專案變成真正的企業轉型。

星展銀行案例：高層如何把數位轉型責任真正放進組織？

星展銀行（DBS）的數位轉型提供了一個很具體的參考。

DBS 以 GANDALF 作為轉型策略象徵，希望借鏡 Google、Amazon、Netflix、Apple、LinkedIn、Facebook 等科技企業的運作方式，逐步把傳統銀行轉變為科技驅動型企業。更值得企業管理者注意的，其實不是這個口號，而是 DBS 如何重新設計轉型的責任機制。

McKinsey 的 DBS 案例顯示，DBS 建立了 33 個依業務與產品劃分的平台，每個平台採取由業務主管與 IT 主管共同領導的模式；同時推動超過 60 個重要顧客旅程，每一個旅程都有資深主管負責。DBS 也建立數位價值衡量機制，把數位化所帶來的營收、服務成本與 ROE 進一步納入績效與管理制度。換句話說，轉型不是「IT 做完再交給業務」，而是讓業務與技術從一開始就共同對成果負責。

這種責任設計最後也反映在可以被衡量的營運成果上。

DBS 2023 年報顯示，在新加坡與香港的消費金融及中小企業業務中，數位客戶占比已達 62%，數位客戶平均創造的收入約為傳統客戶的 3 倍。

同一份年報也指出，以 2022 年相關業務來看，整體 ROE 為 37%，其中數位客群 ROE 達 39%，傳統客群為 24%。

McKinsey 的 DBS 案例則進一步整理出，AI 計畫帶來約 1.5 億新幣的額外收入，另創造約 2,500 萬新幣的損失防範效益；服務數位客戶的成本收入比，也比傳統客戶低約 50%。

這些數字真正值得企業借鏡的，不是哪一套 AI 或數位工具特別厲害，而是 DBS 把轉型責任、跨部門合作與成果衡量放進同一套管理機制中。

對正在推動企業 AI 導入的管理者而言，這個案例帶來的啟示很直接：高層不能只決定「公司要做 AI」，還必須明確決定誰對成果負責、業務與 IT 如何共同推進，以及最後用哪些營運指標判斷這筆投資是否真的產生價值。

結語：企業 AI 導入真正要建立的，是持續轉型的能力

AI 工具一定還會持續更新。今天企業討論 ChatGPT、Microsoft Copilot、Claude 與 AI Agent，未來也會持續出現新的模型、平台與應用方式。

如果企業的 AI 策略始終圍繞著「現在該買哪一套工具」，每一次技術更新，都可能重新回到選型、採購、教育訓練，再尋找應用場景的循環。

真正值得企業累積的，是一套不會隨工具更換而消失的AI 導入能力：先釐清要改善的商業問題，再判斷哪些題目值得優先投入；技術上線後，同步調整組織分工與工作方式；資源有限時懂得排出先後順序，最後再用營運成果判斷是否值得擴大。

回頭檢視本文提到的五個常見錯誤，管理者真正需要確認的，不是「公司現在有沒有使用 AI」，而是企業是否已經建立幾項基本條件：對 AI 導入目標有共同理解、投資方向能夠聚焦、組織與人才跟得上新的工作方式、知道下一階段要往哪裡走，也有人真正對成果負責。

如果這些能力逐步建立起來，下一個更強的 AI 出現時，企業就不必每一次重新從零開始，而是能快速判斷：這項技術跟我們有沒有關係、值不值得投入、應該由誰推動，以及要用什麼成果判斷成功。

因此，企業 AI 導入真正留下來的，不應只是一批帳號或幾個完成的 PoC，而是一套能持續發現問題、選擇優先順序、推動落地並驗證成果的組織能力。

當企業具備這套能力，AI 才真正從一項新工具，開始成為企業經營與競爭力的一部分。

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2️⃣ 11/10（二）｜桃園實體讀書會
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資料來源與延伸閱讀：

1. McKinsey & Company｜《Rewired: The McKinsey Guide to Outcompeting in the Age of Digital and AI》
本文數位與 AI 轉型框架、五大常見錯誤、轉型路徑及組織能力相關內容之主要參考來源。

2. McKinsey & Company｜DBS: Transforming a Banking Leader into a Technology Leader
本文星展銀行數位轉型策略、組織推動方式、AI 應用及相關營運成果之案例參考。

3. DBS Group Holdings｜Annual Report 2023
本文星展銀行數位客戶比例、客戶收入及 ROE 等數據之原始資料來源。

先行智庫是 台灣 OpenAI Select Partner，亦為 台灣首家加入 Claude Partner Network 的合作夥伴，提供從企業級 AI 平台採購、導入顧問、AI 教育訓練、AI Agent 建置到既有系統串接的一站式服務，協助企業將 AI 從單點試用，逐步轉化為可治理、可衡量、可規模化的營運能力。

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