導入AI最大盲點，往往不是技術、工具，而在於「問錯問題」。很多公司急著問：「AI能幫我做什麼」，卻忘了更根本的提問：「我的痛點是什麼？」就像大家不會問「刀能做什麼」，而是先知道「我要切菜」，才會找合適的「菜刀」。
唯有先釐清需求，從服務思維出發，才能找到正確的技術，讓AI發揮價值。
本集我們邀請創業將近30年、協助超過170家企業推動AI與自動化培訓——Ai3人工智能公司董事長張榮貴，深入解析：
- 如何找到值得解的AI問題？
- 導入AI必備的七種關鍵思維是什麼？
- 管理與技術如何兼備，才能創造效益？
- 如何用「TAMAM架構」，選對方法，快速解題？
從「小而美」的專案切入，逐步打造企業內部的AI轉型飛輪。企業不再盲目導入，而是用對方法，創造真正有價值的AI應用。
未來城市Podcast EP.118
▹ 未來主持人：未來城市頻道資深總監 陳芳毓
▹ 未來大來賓：Ai3 人工智能公司董事長 張榮貴
▹ 訪談精華一次收藏：
主持人問（以下簡稱問）：企業將會用AI工具視為AI導入成功，這樣的看法有何盲點？
張榮貴答（以下簡稱答）：很多人認為「我買了10種工具，經常在用」就代表能夠導入成功。
我只能說這是第一步，至少你接觸了，不怕它。透過工具了解它的能力在哪裡、功能是什麼。但真正的問題是：是不是你所需?
到底你用這麼多工具，是好玩，還是必須拿它來提升效率、賺錢？很多人問我：AI能幫我做什麼？AI能為我轉型做出什麼貢獻？你有沒有發現這些問題都是AI在前面？
我在「+AI商業應用解題」課程特別提這個概念：
你要把AI放到最後面去。因為AI是科技，科技是工具。這些工具要被人來用，才能產生效果。
所以要回到企業自己的場域，應該先問：你為什麼要做AI？
一定是因為企業遇到瓶頸或困難，如果能被突破、被解決，公司就會獲得更好的發展。當這件事清楚了，就確定目標，把問題拿出來看：這是不是AI最適合解的問題？
不見得什麼事情都要找AI來解決，真的不是。如果是，當然很好；如果不是，因為AI很貴，就不要用這麼貴的東西來做這些事。
問：比如，我用AI工具自動上稿，每月只節省1,000元工讀生費用，這是值得的投資嗎？
答：你覺得1,000元很少，對不對？但你現在已經省1,000元，就有省一萬元的潛力，未來可能有省十萬塊的空間。因為任何事情起步都是難的，不只是科技，還包含人願不願意接受。
任何事情都這樣，就像我創業，一開始都是賠錢的，能要賠很多年才開始賺錢。為什麼繼續做？因為有未來！
所以你現在省了1,000元，已經很厲害了。你真的讓工具用到要解決的痛點上，經驗已經累積在身上了。更重要的是，這些做法跟同事產生新的協作模式。
工讀生不再一步一步做，用你的工具按幾個鍵就完成，他還有時間能做別的事。他很願意接受改變，你就成功了。這件事就不只是1,000元了，這是非常好的起點。
問：企業如何發掘值得用AI解決的關鍵問題？
答：我們現在都問：AI能幫我做什麼？為什麼拿這個來當命題？因為到處都講AI。
你如果換個說法：一把刀能幫我做什麼？你大概不會這樣問。
你會說我現在有什麼問題——我需要切菜、需要雕刻東西——所以需要刀。所以AI能幫我做什麼？我們想的時候是倒過來的。
我常講：先有服務思維，再找科技實現。
像我們錄這個Podcast，要先想怎麼幫助企業、傳達精神，這是服務。
有了服務思維，再找科技實現——人跟人訪談，或用AI輔助訪談，還有很多展現的方法。所以會回到原點：先看你要提供什麼服務，再找科技來實現它。
問：企業要成功導入AI，需建立哪七種思維？
答：企業要導入AI，必須建立七種思維。從理解、導入、活用到變現，每個構面都很重要：
- 歷史思維：以人為本。不是AI厲害，是人厲害，AI是幫助人的工具。
- 數據思維：蒐集數據，讓有用的數據協助你發揮更多效益、創造商模。
- 學習思維：了解AI的運作原理，才知道怎麼應用。
- 技術思維：掌握AI技術，對AI技術有基本瞭解。
- 管理思維：知道AI效益，並管理AI風險。
- 應用思維：活用AI解決問題。
- 轉型思維：思考如何為企業創造效益。
用這個順序比較好理解這七種思維，但實際導入時，每個構面都很重要，不一定要照順序進行。
問：問題定義清楚後，如何用AI的「TAMAM」模型解題？
答：AI應用上，我們經常聽到很多名詞：監督式學習、深度學習、決策樹⋯⋯該怎麼挑選適合的AI方法、演算法來跟工程師溝通呢？我將它整理成「TAMAM」架構（如圖所示）。
TAMAM架構可幫助理解五大層次的AI應用面向。圖片來源：截自天下學習
以麵包店自動結帳系統為例。顧客結帳時，系統能辨識麵包價格，讓客戶自動結帳。這需要哪些AI技術？我們從應用層往技術層來看：
- 第一層：應用（Model）AI解決的問題類型有哪些？分三類：電腦視覺、自然語言、數據分析。需要攝影機拍照、辨識麵包，屬於電腦視覺問題。
- 第二層：能力（Ability）應用AI哪種能力協助？分析顧客買了幾個麵包、哪些種類，需要辨識能力。
- 第三層：方法（Method）辨識能力要用什麼方法？就是分類。假設店裡的麵包有20種，AI就要從中辨識客戶的麵包是哪一類，才能計算價格。
AI的方法有五個：回歸、分群、分類、關聯、變形轉化，都能夠解題，但你會期待用最便宜的方式解。
你也可以拍照問ChatGPT「照片有幾種麵包」，它也辦得到，只是每個顧客都去問，要花很多Token（詞元）的錢，不如寫一個分類模型來做。
- 第四、五層：算法（Algorithm）與技術（Technology）。算法太多、技術每天都在變，就交給AI專家。
如果你理解AI的三個應用、五個能力、五個方法，你就知道問題該用什麼方法解決，跟工程師也能建立共通語言。
問：企業導入AI工具後，為何常出現使用率低落的情況？
答：比如我公司做知識管理，目標是用生成式AI把知識變成老師傅。同仁問AI問題，AI能從資料裡找出答案、條列說明。老闆一聽覺得這工具太好了，趕快導入安裝。結果一兩個月後發現：沒人要用。
為什麼？因為同事在問的事情，系統沒有一直更新，只停留在以前的資料庫。但如果要讓同事養成習慣去問，必須把他們隨時需要的資訊都放進去，持續更新。不是花了錢買AI系統就好。AI要不斷讓他學習、累積更多資訊。
工具只是科技，應用其實是管理的問題。你應該要求所有同事：如果我問不到，鼓勵你按倒讚給意見。
我在公司的做法是，要求每個部門指定一個知識管理員，我有個主管負責這個project，他每天就會撈出來，知道哪些部門問的問題、跟哪些部門有關。我跟大家講：你今天問不到，三天內一定問得到。
透過這個過程，知識管理員一直把它放進去，這個機器一直訓練、學習。今天沒有，明天處理，第三天一問就有了。同事產生信賴，就一直問，每天都在問。你是不是很快累積知識？所以管理跟科技必須結合。
問：企業導入AI的第一步該怎麼做？
答：這個問題回到我的那句話：先有服務思維，再找科技實現。所以還是先找問題，但第一步從「小而美」問題開始。
「小」就是有限範圍，千萬不要雄心壯志，想解決一個偉大的問題。那一定很難，要做兩年、五年才看到結果，大家早就冷掉了。有限範圍比較容易實現。
「美」就是有用，如果這個應用沒有用，你不會花精神去準備資料訓練它。
像前面的例子，算麵包做自動結帳很有價值，可以省一個人結帳；但算辦公室幾張桌子就沒有用，你不會花時間準備各種角度的照片去訓練它。
小而美可以在短時間內創造大家有感的應用，建立信心。就像主持人自己寫AI工具，第一次省1,000元，同事覺得「工具好用！」就願意投入，AI就能往前推。
聽懂未來：關於AI時代的職場應用，我還想知道更多⋯
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