AI轉型怎麼開始？透過設計思維找到成功關鍵
一、從懷疑到探索，企業為何需要AI轉型？
國際貨幣基金（IMF）的總裁喬治，二、AI轉型的定義
AI運用的範圍廣泛，簡單的說，AI轉型是指將AI技術整合到組織的營運、決策流程和商業模式中，以促進效率提升、優化客戶體驗和增加營收。AI轉型是數位轉型的其中一種方式，但更進一步聚焦在AI可以帶來的效用，透過數據驅動的自動化、智能決策和高階問題解決能力，帶來企業的創新與進步。
三、AI轉型的關鍵：以人為本的設計思維
設計思維較廣泛運用在軟體開發的需求探索，強調以人為本的精神，重點放在是否真正解決痛點，而不是技術是否先進。透過深度訪談，團隊可以精準抓住使用者的痛點，避免開發出與市場脫節的技術。原型製作與測試則使團隊能夠在低風險環境中，以小規模的模型迅速試錯，根據反饋及時調整方向，最終交付符合市場需求的產品。
接著，我們來更深一步認識甚麼是設計思維。
（一）設計思維的5大核心原則
設計思維是一套以使用者為中心的創新方法，強調理解需求、創意發想和跨領域合作。整個過程包含5個主要階段：
● 同理心（Empathize）：深入了解使用者需求，了解他們的痛點與期望。
● 定義問題（Define）：以使用者需求為參考基準，精確定義問題，為解決方案釐清方向。
● 創意發想（Ideate）：透過腦力激盪提出多元的創新解決方案。
● 原型製作（Prototype）：將構想轉化為低成本原型，進行測試與優化。
● 測試（Test）：反覆測試並收集使用者反饋，持續改進方案。
設計思維也很適合拿來應用在AI轉型當中，因為AI技術的開發往往涉及高度複雜的數據處理和運算設計，但技術成功不等於市場成功。企業的AI轉型必須透過深入理解使用者需求，才能真正提高AI採用率，增加企業的市場競爭力。
（二）四大關鍵提高AI數位轉型的成功率
設計思維的系統化框架可以因應定義解決方案的挑戰和不確定性，4特質能為企業提高AI轉型的成功率。
● 以使用者為中心的思考模式：AI技術往往過度專注於技術層面，忽略了使用者的實際需求。設計思維從使用者需求出發，確保解決方案緊扣企業需求，提升AI的採用率。
● 發掘潛在機會：透過與使用者深入互動，設計思維能夠釐清需求，找到適合自己企業獨特的AI應用場景。
● 降低專案風險：透過設計思考，AI轉型專案能夠從一開始就有定義清楚的專案範圍、轉型目標，避免後期變更造成交付延遲和成本增加。
● 促進跨領域合作：轉型前透過舉辦的設計思維工作坊，能夠促進各部門職員、終端使用者、利益相關投資者之間達成共識。
四、帶入實際應用場景，3步驟逐步實現AI轉型
以企業員工的需求出發，透過設計思維導出結論，一個逐步成形的AI轉型流程大致上會經過3個步驟。
（一）搜集、分析員工回饋
搜集員工回饋的方法包括參與AI工作坊、舉辦焦點團體、發放問卷調查、進行一對一面談等，目的是確保員工在數位轉型中擁有話語權，並歸類出最需要被優化的流程，並確保AI解決方案能夠真正解決實際問題。
蒐集員工對當前工作流程的看法，發掘哪些地方效率低下或存在瓶頸；並與不同部門進行討論，確保AI專案能滿足各方需求，且從不同的視角審視問題。最後歸納出具體可改善的領域，為後續的AI應用奠定基礎。
（二）試點項目（Pilot Project）與概念驗證（Proof of Concept，POC）
在確立需要被優化的流程和可行性解決方式後，透過概念驗證或者執行小規模試點項目，將概念落地，驗證我們在第一階段發想的AI應用技術在現實場景中的可行性和價值。
概念驗證模型是在特定環境下，模擬AI模型的真實應用場景，以驗證解決方案的可行性。通常，在概念驗證通過後，企業再進行小規模試點項目，透過搜集實際數據，為大規模實施做準備。試點項目應以不影響公司整體營運，但又能夠提供豐富的實驗數據為主要考量。
（三）持續改進完善
AI 轉型無法一蹴可幾，是一個長期迭代和優化的過程。在導入AI後，企業應該已經清楚定義KPI作為衡量績效改善與否的依據，並持續進行反饋分析，找出成功之處與不足，並逐步擴大 AI 轉型方案的應用範圍。
企業需要建立一個機制，根據新數據和新技術，持續進行改進和調整，確保 AI 解決方案能夠與企業的發展方向保持一致。同時，確保全體人員能夠跟上 AI 技術發展，才能完全發揮 AI 技術的優勢。
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