生成式AI正迅速為企業帶來創新和優化的無窮可能。在客戶服務中心中使用AI自動提供智慧回答，或透過AI創作出充滿深度與個人化色彩的文章，這些都是生成式AI能力的展現。從效益角度，企業須認真評估AI是否真正提升了工作效率，是否能解決實際問題，或增進決策品質。
生成式AI正迅速為企業帶來創新和優化的無窮可能。在客戶服務中心中使用AI自動提供智慧回答，或透過AI創作出充滿深度與個人化色彩的文章，這些都是生成式AI能力的展現。
導入生成式AI的六大策略思考
從效益角度，企業須認真評估AI是否真正提升了工作效率，是否能解決實際問題，或增進決策品質。此外，它也可能帶來如資訊安全與隱私安全等問題。可見，生成式AI的導入與評估是一個涉及技術效能、成本效益、風險管理，以及道德倫理等多面向的綜合考量。在此脈絡下，發展導入的策略變得尤為重要，因此，企業應從多種策略角度出發，考慮技術導入複雜性、相應的資訊安全，以及人才能力培養等問題。
組織面：強化組織協同合作
組織必須明確定義其策略目標和優先事項。包括如何分配所需的資源，並且了解在組織內推動AI帶來的價值。此外，還須繪製出清晰的發展路徑圖，標明實現里程碑的具體步驟和計畫。
隨著業務目標和技術進步的不斷變化，組織策略也必須定期檢視和更新，以確保組織始終處於最有利的位置。同時，更應關注如道德倫理和資料隱私，這不僅涉及遵守法規，更涉及如何確保所有利害關係人了解其相關責任，並鼓勵公開討論AI可能帶來的道德影響。 組織應優先考慮最具影響力和投資回報的專案，同時不應忽視合作夥伴關係或外部機會，有效地分配資源，以利於開發、整合和持續維護生成式AI的運作。
技術面：選擇適合的AI模型或方案
選擇合適的生成式AI模型需要深入瞭解實際應用的需求。這涉及對各種模型如GPT、BERT、Transformer等的性能、延展性和適用性的全面評估。資料量需要充足，而且資料品質必須可靠，這將是直接影響模型訓練結果的關鍵因子。
在訓練過程中，平衡生成能力與準確性至關重要，避免過度精緻和過度優化，可能會導致模型在實際應用中的表現下降。同時，必須密切關注安全與隱私風險，確保所有活動符合道德和法律標準。
部署階段須全面考慮導入流程並密切監控使用過程，持續測試和改進以確保最佳效能。 除此之外，收集和分析使用者回饋也是一個不可或缺的環節，組織應建立有效的回饋機制，持續優化以確保用戶的需求得到滿足。
資料面：建立健全的資料治理框架
在資料管理方面，一個全面的資料治理框架是確保資料隱私、安全性、合規性，以及解決AI輸出中潛在偏見和公平問題的關鍵要素。此框架應覆蓋資料整個生命週期，包含資料取得、儲存和使用，以及查核和監控。
具體而言，組織必須仔細規劃和執行資料取得的策略，確保資料合法並符合道德規範。在儲存階段，資料的保護和加密機制需要得到充分強化，以防止未經授權的訪問和濫用。而在使用資料的過程中，應建立透明的操作指引和監控機制，並進行定期查核，以識別和減少可能的偏見和不公平。
透過全方位的資料治理可提高資料活動的透明度和可信度，進而更有效實現AI應用，並與利害關係人建立信任。 此外，嚴謹的資料治理，還有助於將組織的資料資產轉為更具戰略價值的資源，促進創新和持續發展。
人才面：促進團隊間的創新合作
建立一個能夠推動創新和成功因應實施挑戰的AI團隊是一個關鍵步驟。這涉及制定具有戰略性的人才招募計畫，透過提供具競爭力的薪資、不斷的培訓機會和一個支援性的工作環境來吸引行業頂尖的專家。團隊到位後，透過充分的挑戰和激勵，強化團隊之間的跨職能合作和資訊共享，並建立有效的溝通和協作流程，藉由獎勵創新來建構持續改進的文化。
外部合作夥伴則能夠協助組織及時掌握新興趨勢和監管變化，藉由與AI專家、技術供應商和學研機構建立合作關係，可以整合所需的專業知識、資源和支援，除了能促進最佳實務的共享，還能提供克服挑戰的經驗傳承。
管理面：強化風險可控
在應用生成式AI技術的過程中，有效的管理策略和程序是確保成功實施的核心。整體AI專案的管理須有清晰的框架，定義里程碑和預期成果，以及可能遇到問題的應對策略。如此，方能有助於確保所有的工作都是朝著既定的目標推進，並且能夠在遇到挑戰時迅速做出調整。
此外，內部和外部溝通的戰略也是至關重要，這確保了所有相關人員都了解計畫的進展和方向，並且能夠根據法規變遷和技術演進做出彈性調整。這種適應性是在快速變化的技術環境中保持競爭力的關鍵，定期的系統審核和風險評估也不可或缺。
政策面：推動合理的法規和標準
透過分享發展經驗和策略思維，組織能夠共同制定有助於AI創新和負責任使用的法規和標準。積極與監管機構、行業組織和其他生態系夥伴合作是關鍵的一步。這樣的協同作業可以平衡創新的需求與合規和道德，建立健康的產業生態系。
此外，與監管機構和其他利害關係者的公開溝通，展示生成式AI技術的效益與應用潛力，可建立使用的信任。這樣的透明度可促進各方面的合作和協調，使政策更具包容性和效力。透過分享AI計畫、成功案例和挑戰，組織可以展示其對AI實踐的承諾和精神。不僅能夠加強對生成式AI的認識，還可以鼓舞更多生態系夥伴參與。
透過策略性導入加速企業創新
企業導入生成式AI的策略思考是一個多層面並且高度複雜的挑戰。組織面應強化組織的協同合作和共享目標。技術面應選擇適合的AI模型，並依據性能、可延展性以及適用性進行評估。資料面應建立健全的資料治理框架，確保資料的隱私、安全性和合規性。
人才面應通過具有競爭力的待遇和持續培訓，吸引和留住頂尖人才，促進團隊創新合作。管理面應強化對生成式AI的實施和監控，以確保效果和風險可控。政策面積極參與政策制定，與各方合作共同推動合理的法規和標準，促進AI創新發展。
企業在導入生成式AI時，如能依循此六大面向進行全方位的策略考量，除了注重技術的選擇和應用，還能兼顧人才培養、組織協作、管理監控以及法規合規。
此外，企業也能真正釋放生成式AI強大潛力，推動創新，提高效率，並在競爭激烈的市場環境中占得先機。
＜本文作者：朱師右現為資策會MIC資深產業分析師＞