數位轉型的盲點：AI只是工具，改變的是決策與流程

被AI再次被推上浪潮的數位轉型

在ChatGPT問世之後，大量人工智慧、自動化...等，特定名詞的能見度大增，又促使組織或企業重新看待數位轉型這個議題，對於上了點年紀的人來說，數位轉型這個詞，可能會聯想起電腦剛大量進入企業時的文件電子化。

不過，這次數位轉型的風潮，應該是指透過AI技術，期許能夠簡單、輕易地解決原本在企業或組織中，希望能夠過AI來提升效率，減少人力來完成既定事件的目標吧！

如果，你也是這麼想的話，哪麼你可能會大失所望，同時，也代表你沒有認清目前AI與數位轉型上要面對差異。

數位轉型的重點

數位轉型的推動者，你需要先掌握下列關鍵

• 數位轉型想改善的關鍵指標
• 流程改變的可能性及風險
• 選用AI技術的適用範圍、特性及風險
• 人力及後續改善的策略

以上述的重點來說，AI僅佔了1/4的部分(可能更少)，其餘大多都是針對流程、組織文化及資源統整的能力，才是數位轉型的關鍵，說穿了就是，AI或許能夠降低實現門檻，但絕對不是關鍵因素，甚至更多時候，他反而可能會成為另一個不好控制的變因，所以千萬不要有著：「只要我導入了AI的解決方案，就可以完成數位轉型的錯覺」

AI在數位轉型中的角色

AI在數位轉型中最大的切入點，就是在流程中減少人工處理的環節，藉以提升效率或是減少錯誤率為主，當然，實際的運用情境，還是要依據數位轉型主要想要解決的關鍵指標而有不同，下面就以很多企業最先想到的：「透過數位客服來減少客服人力」

若以上述提及數位轉型的關鍵來歸納的話

• 數位轉型想改善的關鍵指標
• 透過數位客服來減少客服人力

• 流程改變的可能性及風險
• 彙整客服問題資料集
• 建立數位客服的平台
• 將經驗轉換成自動化資料處理
• 轉換平台的學習成本
• 流程變更的風險

• 選用AI技術的適用範圍、特性及風險
• 回應時間的容忍度：線上或地端模型的選擇
• 選用何種技術：各種RAG的整合或MCP串接
• 數位客服回應的正確性：AI對於使用者提問的理解能力
• 例外處理的流程規劃：無預期問題時的流程設計
• 資料是否有安全性風險 : 線上平台的資料分享屬性

• 人力及後續改善的策略數位客服平台的維運人力技術變更
• 問題集的整理及維護
• 數位轉型後的效益比對及改善計畫

以上述的範例來說，數位轉型的重點環節是決策、流程和角色的變化，至於AI本身的核心價值，還是為了滿足特定流程的技術支持，真要說AI對於數位轉型的優勢，主要有下列幾點

• 縮短可行性評估的時程：AI框架可以快速進行流程驗證
• 提升資料的容錯性：AI的理解，降低資料差異性的影響

數位轉型不是工具導入，而是改變未來的工作方式

數位轉型從來都不只是企業會面臨，其實小到個人也有很深遠的影響，可能也會改變很多職務上的定位及需求，以近來很夯的Vibe Coding來說，暫且不論經過這個流程或工具產出的程式碼品質如何，光是透過既有的AI平台，讓PM可以在不需要動用太多研發資源下，就可以做出一個簡單的雛形，快速地產出一個MVP (Minimum Viable Product) 來驗證初步想法，這不就是一個很好的實例嗎？

若是PM本身有相關程式背景，清楚的流程脈絡，甚至於連商業邏輯都能掌握的話，甚至就具備了可取代部份的初階程式人力的能力，這也許未來也會漸漸地成為另一種隱形的優勢或就職門檻。

終歸一句話，數位轉型絕非一種口號，更不是一種技術的延伸，它是一種能作為調整體質的手段，千萬不要覺得AI的蓬勃發展，就可以讓數位轉型一蹴可及，數位轉型的成功與否，最重要的關鍵，還是「決心」及「工作方式」的重新定義。