AI 不是效率工具，而是企業協作邏輯的重寫——從 OpenAI《The State of Enterprise AI 2025》到香港企業的現場落差

當 ChatGPT 每週服務超過 8 億名使用者，這個數字的意義早已超越「科技普及」本身。它真正構成的，是一個不可逆轉的飛輪效應：當消費者已把 AI 視為日常工具，企業若仍把 AI 當作實驗項目，問題已不在員工是否願意使用，而在於組織本身是否準備好被重塑。

文：Michael C.S. So ｜ AiX Society

近年，企業紛紛投入人工智能（AI）技術，期望提升效率、優化決策、創造新價值。然而，許多公司犯了一個致命錯誤：把AI的導入視為純粹的資訊科技項目，交由IT部門全權處理。這樣的做法往往導致AI專案變成試點性質的展示項目，無法真正融入日常營運流程，更無法轉化為具體的業務成果。

要避免這種「高科技、低落地」的困境，企業領袖必須正視AI背後最重要的基礎建設之一——本體論（Ontology）。

什麼是AI中的本體論？

本體論，簡單來說，是一套有系統的知識模型，用來定義特定領域中的概念、屬性與彼此間的關係。它像是一份能被機器理解的知識地圖，幫助AI理解我們的語言、邏輯與決策結構。

以零售業為例，「顧客」、「訂單」、「商品」這些都是核心概念。本體論不只是列出這些名詞，更進一步描述它們的關係（例如：顧客下訂單，訂單包含商品）以及每個概念的屬性（商品有價格、庫存等）。

這不只是資料庫的結構或名詞解釋，更是一種讓AI理解「業務邏輯」的方法。它賦予數據背後的語意，使AI不再只是數據分析器，而是能夠進行推理、理解背景、做出合乎業務脈絡判斷的智能系統。

為何AI需要本體論？

避免誤解與錯誤判斷：若沒有明確定義，「顧客」可能會被AI誤認為包括測試帳號或非活躍用戶，導致報表失真或行銷策略誤判。

促進資料一致與整合：業務單位、財務部與客服部對「收入」或「有效訂單」的定義可能不同，本體論提供一個統一的標準，讓AI能跨部門理解與整合資料。

增強推理與智能決策能力：AI若理解「高價值顧客」同時與「客服工單」有關，系統就能自動標示這些工單為優先處理，提高服務效率與顧客滿意度。

破除資料孤島，促進跨部門協作：本體論讓不同部門在AI專案中擁有共通語言，不再是IT說他們的、業務聽不懂。

提升AI可解釋性與透明度：當AI的決策邏輯來自於可視化的本體模型，企業更容易追蹤、審計與優化AI行為，降低風險。

把AI交給IT部門處理，會錯過什麼？

許多企業將AI專案完全交由IT主導，忽略了AI其實牽涉到業務流程再造、人員培訓與組織文化的改變，結果往往是以下幾種情況：

業務不參與，AI無法對症下藥：IT部門不了解營運細節，容易建出「技術正確但業務無用」的模型。

流程未改革，AI難以發揮：若仍用舊有流程與崗位設計接入AI，很多自動化與智能分析功能無法落地，甚至會造成流程混亂。

忽略員工轉型與培訓：AI導入改變了崗位職責，但若未同步進行人力資源重整與員工訓練，最終會導致抗拒、低效與流失。

文化隔閡，導致AI被排斥：若AI由IT主導而缺乏跨部門溝通，其他部門容易視AI為「外來威脅」，缺乏認同與合作。

錯估AI落地成本與時間：單靠IT推動AI容易低估真正導入AI所需的流程重設與人力調整成本，專案時程與效益常會落空。

打造AI營運，企業應該怎麼做？

AI不是IT專案，而是企業營運再造工程。以下是一個實用框架，協助企業建立更具戰略眼光的AI營運模式：

一、建構本體論為AI奠基

與各部門專家合作，共同定義關鍵概念與業務邏輯。

把這些知識轉換為機器可理解的本體模型，成為AI學習與推理的基礎。

定期更新本體論以反映業務變化，保持AI決策的準確性與實用性。

二、重新設計業務流程與職責

不只是「自動化」舊流程，而是思考如何借助AI重新設計更高效、反應更快的新流程。

例如，客服部可將AI用於預測性支援，轉變為主動服務團隊。

銷售團隊可配合AI推薦系統重構客戶接觸流程，提高轉換率。

三、導入人力資源與變革管理策略

建立AI培訓計畫，提升員工AI素養與工具使用能力。

人資部門需重新設計職位、考核機制與員工發展路徑，讓AI成為員工的助力而非競爭對手。

培養跨域人才，如懂AI技術又熟悉營運的「AI策略師」、「資料翻譯師」等角色，加強部門協作與決策速度。

四、建立跨部門AI營運小組

包括IT、業務、營運、人資等部門代表，共同推進AI專案，確保技術與實務接軌。

定期舉辦AI應用工作坊，鼓勵內部創新與AI點子分享，讓前線人員參與AI設計過程。

五、強化AI治理與倫理框架

隨著AI滲透營運，企業應建立AI倫理準則，確保演算法公平、不歧視、具透明度。

針對敏感業務（如人資甄選、金融風控）制定審查流程，避免AI黑箱決策。

別再把AI交給IT一個部門了

AI不是一項工具，而是一場企業運作邏輯的重建工程。成功導入AI的關鍵，不在於演算法多厲害，而在於你的企業是否有準備好：從語意清晰的本體論建構、到流程與職責的重整、再到員工心態與能力的轉變。

當你理解AI不只是技術，而是知識、流程與人的結合時，AI才能真正轉化為你的營運資產與競爭優勢。

請記住：企業要的是「有營運價值的AI」，不是「只能展示的AI」。

這正是本體論與跨部門協作能為你帶來的最大價值。未來企業的競爭力，將取決於是否擁有能落地營運的AI，不再只是科技力，而是整合知識、組織與文化的能力。