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許多企業主都明白，人工智慧（AI）是提升企業競爭力的關鍵，但「不懂程式也能導入AI！企業數位轉型的第一步指南」究竟是什麼？其實，數位轉型並非總是需要深厚的程式設計背景。這篇文章正是為非技術背景的企業主量身打造，旨在消除您對AI技術的陌生感，協助您輕鬆踏出數位轉型的第一步。
我們將深入淺出地介紹AI專案的實施流程，從最初的需求分析、選擇合適的SaaS解決方案或專業顧問合作夥伴，到後續的專案管理，每一個環節都會詳細說明。即使您不具備程式設計知識，也能夠透過策略性的規劃與合作，有效地導入AI技術，實現企業的數位轉型。
根據我的經驗，許多企業在導入AI時最大的挑戰並非技術本身，而是缺乏明確的目標和有效的溝通。因此，我建議您在啟動任何AI專案之前，務必釐清您的業務需求，並與您的合作夥伴建立清晰的溝通管道。謹記，AI應該是為瞭解決您的業務問題而存在，而非為了AI而AI。
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這篇文章的實用建議如下(更多細節請繼續往下閱讀)
- 從定義企業的「痛點」開始：別急著投入程式開發，先找出企業效率低落、成本過高或錯誤頻繁的環節。透過員工訪談、數據分析和流程審計，精準定位AI可以切入的機會點，例如製造業的品質檢測、零售業的庫存優化 [i]。
- 將「痛點」轉化為具體且可衡量的AI目標：將企業痛點轉化為具體AI需求，設定明確、可衡量、可實現、相關且有時限（SMART）的目標。例如，設定「透過AI預測未來三個月的商品需求量，降低庫存成本10%」的具體目標 [i]。
- 評估導入AI的可行性並尋求外部合作：盤點企業現有資料與資源，若不足，可考慮與擁有豐富AI經驗的顧問公司或SaaS供應商合作，或從小規模AI專案開始，逐步擴大應用範圍。記住，AI專案的起點是對企業需求的深刻理解 [i]。
AI 專案起手式：不懂程式也能導入AI 的需求分析
數位轉型的第一步，往往不是埋頭苦幹地寫程式，而是精準地定義企業的需求。對於非技術背景的企業主來說，這一步尤其重要。許多企業主常常會問：「AI 到底能幫我做什麼？」要回答這個問題，我們需要從企業的核心痛點出發。
1. 找出企業的「痛點」：診斷企業需求
首先，企業主需要深入瞭解企業內部運作的各個環節，找出那些效率低落、成本過高、或是經常出錯的環節。這些環節，就是AI可以切入的機會點。例如：
- 製造業：生產線良率不高？設備經常故障停機？可以考慮導入AI進行品質檢測與預測性維護。
- 零售業：庫存管理混亂？顧客流失率高？可以考慮導入AI進行庫存優化與客戶關係管理。
- 服務業：客服人員壓力大？客戶等待時間長？可以考慮導入AI 聊天機器人，提供24小時即時服務。
要找出這些痛點，企業主可以透過以下方法：
- 員工訪談：與各部門員工深入交流，瞭解他們在日常工作中遇到的問題與挑戰。
- 數據分析：檢視企業現有的數據，例如銷售數據、客戶數據、生產數據等，找出潛在的問題。
- 流程審計：仔細審視企業的各項流程，找出效率低落的環節。
2. 將「痛點」轉化為具體的需求：明確AI目標
找出痛點之後，下一步就是將這些痛點轉化為具體的AI需求。這一步的重點是明確AI專案的目標，例如：
- 提高生產效率：透過AI優化生產流程，降低生產成本。
- 改善客戶體驗：透過AI提供更 персонализированное 的服務，提高客戶滿意度。
- 降低營運風險：透過AI預測潛在風險，減少損失。
在設定AI目標時，要遵循 SMART 原則：
- Specific（具體的）：目標要明確，避免含糊不清。
- Measurable（可衡量的）：目標要可以量化，方便評估成效。
- Achievable（可實現的）：目標要實際可行，避免過於理想化。
- Relevant（相關的）：目標要與企業的整體戰略相關。
- Time-bound（有時限的）：目標要設定完成期限。
例如，如果企業的痛點是「庫存過高」，那麼具體的AI需求可以是「透過AI預測未來三個月的商品需求量，降低庫存成本 10%」。
3. 評估導入 AI 的可行性：資料與資源盤點
確定具體需求後，需要評估導入AI的可行性。這包括：
- 資料盤點：企業是否擁有足夠的資料來訓練AI模型？資料的品質如何？
- 資源盤點：企業是否擁有足夠的資金、人力與技術資源來支持AI專案？
如果企業缺乏足夠的資料或技術資源，可以考慮以下方法：
- 尋求外部合作：與擁有豐富AI經驗的顧問公司或SaaS供應商合作。
- 使用公開資料集：利用公開的資料集來訓練AI模型。例如，可以使用 Amazon Web Services (AWS) 的開放資料集，或者 Google Cloud 的公開資料集。
- 從小規模開始：先從一個小型的AI專案開始，逐步擴大應用範圍。
總之，AI 專案的起點不在於技術，而在於對企業需求的深刻理解。透過明確的需求分析，企業主可以更有效地選擇合適的 AI 解決方案，並確保 AI 專案能夠真正為企業帶來價值。
SaaS 選哪家？不懂程式也能導入AI的合作夥伴選擇
選擇合適的 SaaS 解決方案與合作夥伴，是企業在不懂程式的情況下成功導入 AI 的關鍵。市面上的 SaaS 產品琳瑯滿目，合作夥伴的專業能力也參差不齊。企業主需要仔細評估，才能找到最適合自身需求的選項。
一、SaaS 解決方案的選擇要點
在眾多的 SaaS 解決方案中，如何挑選出最適合您的那一款呢？請考慮以下幾點：
- 瞭解您的 AI 需求： 再次強調，瞭解您的企業需求是首要之務。不同的 SaaS 解決方案專注於不同的 AI 應用領域，例如：客戶服務、行銷自動化、供應鏈管理等。選擇能夠解決您特定痛點的方案 [i]。
- 易用性： 對於非技術背景的企業主來說，SaaS 的易用性至關重要。選擇提供直觀界面、良好使用者體驗，以及完整教學文件的產品。最好能提供免費試用，讓您親身體驗操作流程 [i]。
- 可擴展性： 隨著企業的成長，您的 AI 需求也會不斷變化。選擇具有良好可擴展性的 SaaS 解決方案，確保它能夠滿足您未來不斷增長的需求 [i]。
- 整合能力： 確保 SaaS 解決方案能夠與您現有的系統（例如：CRM、ERP）無縫整合。良好的整合能力可以減少資料孤島，提升工作效率 [i]。
- 安全性與隱私： 仔細閱讀 SaaS 供應商的服務條款與隱私政策，確保您的資料安全受到充分保障。選擇符合相關法規（例如：GDPR）的供應商 [i]。
- 成本效益： 比較不同 SaaS 解決方案的訂閱費用、附加費用，以及預期帶來的效益。選擇在預算範圍內，能夠提供最佳投資回報的方案 [i]。
二、合作夥伴的選擇要點
除了 SaaS 解決方案，選擇合適的合作夥伴也能夠幫助您更順利地導入 AI。
- 專業領域： 合作夥伴應具備豐富的 AI 知識與行業經驗。選擇在您所在的行業有成功案例的夥伴，他們更瞭解您的業務挑戰 [i]。
- 溝通能力： 良好的溝通能力是合作成功的基礎。合作夥伴應能夠用淺顯易懂的語言向您解釋複雜的 AI 技術，並理解您的需求 [i]。
- 專案管理能力： 確保合作夥伴具備良好的專案管理能力，能夠按照預算與時間表完成 AI 專案 [i]。
- 培訓與支援： 合作夥伴應提供完善的培訓與技術支援，幫助您的團隊學習如何使用 AI 工具，並解決遇到的問題 [i]。
- 客製化能力： 某些企業可能需要客製化的 AI 解決方案。選擇能夠根據您的特定需求，量身打造 AI 應用程式的合作夥伴 [i]。
- 參考案例： 詢問合作夥伴過去的成功案例，並與他們的客戶聯繫，瞭解他們的服務品質 [i]。
三、常見的SaaS平台
以下列出幾個常見的SaaS平台，企業可以依照自身需求去選擇：
- Salesforce：提供多種AI解決方案，包括銷售預測、客戶服務自動化等。更多資訊請參考Salesforce 台灣官網。
- Microsoft Azure AI：提供雲端AI服務，包括機器學習、自然語言處理等。更多資訊請參考Microsoft Azure AI 官網。
- Google Cloud AI：提供多種AI工具和服務，包括圖像識別、語音辨識等。更多資訊請參考Google Cloud AI 官網。
總之，選擇 SaaS 解決方案與合作夥伴需要仔細評估，並以您的企業需求為核心。 透過策略性的選擇與合作，即使不懂程式，也能夠成功導入 AI，實現數位轉型 [i]。
不懂程式也能導入AI！企業數位轉型的第一步指南. Photos provided by unsplash
AI專案管理：不懂程式也能導入AI的成功關鍵
導入AI不只是買套軟體或找個顧問，更需要有效的專案管理，確保AI解決方案真正落地並產生價值。對於非技術背景的企業主來說，掌握AI專案管理的要點，就像掌握了一張藏寶圖，能引導企業走向數位轉型的成功彼岸。
專案啟動：目標明確化
如同航行需要明確的目的地，AI專案也需要清晰的目標。在專案初期，企業主應與團隊或顧問共同定義具體、可衡量、可達成、相關性、時限性（SMART）的目標。舉例來說，目標不該只是「提升客戶服務」，而應該是「在三個月內，透過AI聊天機器人將客戶服務滿意度提升15%」。
- 釐清問題： AI能解決什麼問題？是優化庫存、提升銷售，還是改善客戶體驗？
- 設定指標： 如何衡量AI帶來的效益？是降低成本、增加營收，還是提高效率？
- 確定範圍： 專案的邊界在哪裡？哪些功能是必要的，哪些是可選的？
團隊協作：溝通是王道
成功的AI專案仰賴跨部門的合作，包括業務部門、IT部門、以及外部顧問。企業主應建立開放的溝通管道，鼓勵團隊成員分享想法、提出問題，並及時解決衝突。即使是不懂程式的企業主，也能透過以下方式參與專案：
- 參與會議： 定期與專案團隊開會，瞭解進度、討論問題。
- 提供回饋： 從業務角度提供對AI解決方案的回饋，確保其符合實際需求。
- 擔任橋樑： 促進不同部門之間的溝通，確保資訊流通順暢。
風險管理：預防勝於治療
AI專案充滿不確定性，例如數據品質不佳、演算法效果不如預期、或是使用者接受度低。企業主應與團隊共同識別潛在風險，並制定應對措施。
選擇合適的AI專案管理工具
市面上有許多AI專案管理工具可以協助企業追蹤進度、分配資源、以及協同合作。對於非技術背景的企業主來說，選擇介面友善、操作簡單、且具備AI功能的工具至關重要。例如，有些工具可以自動生成專案報告、預測潛在風險、或是提供智能建議。
- Asana AI：Asana 提供AI智能專案健檢，協助找出專案盲點、潛在障礙，讓專案可以確實邁向目標。
- ClickUp AI：ClickUp AI是整合在ClickUp專案管理平台中的AI助手，可以幫助使用者簡化日常工作流程、提升團隊協作效率，並自動化重複性任務，功能橫跨內容生成、專案管理、知識搜尋與自動化等。
企業也可以考慮使用 ONES ISSUE，ONES ISSUE 透過智能決策支持、實時協作、自動化工作流、預測性分析和持續學習，幫助企業實現工作效率的飛躍。
善用SaaS的優勢
採用SaaS解決方案的一大優勢在於，企業可以省去自行開發和維護AI系統的麻煩。然而，企業主仍需積極參與SaaS的導入過程，例如：
- 參與需求訪談： 與SaaS供應商充分溝通，確保其瞭解企業的具體需求。
- 提供數據範例： 提供真實的數據範例，協助SaaS供應商調整演算法。
- 參與使用者測試： 積極參與使用者測試，提供對SaaS解決方案的回饋。
與顧問攜手前行
專業顧問不僅提供技術支援，更能提供策略性的指導。企業主應與顧問建立信任關係，共同制定AI導入的roadmap（包含時間表、預算與里程碑），並定期檢視專案進度。顧問可以協助企業：
- 選擇合適的SaaS解決方案： 根據企業的需求推薦最佳方案。
- 客製化AI模型： 調整AI演算法，使其更符合企業的業務場景。
- 培訓內部團隊： 提升團隊的AI知識與技能。
總之，即使不懂程式，企業主也能透過策略性的專案管理、善用SaaS的優勢、以及與專業顧問的合作，成功導入AI，實現數位轉型。重要的是，企業主要抱持開放的心態，勇於嘗試、不斷學習，才能在AI時代中脫穎而出。
| 階段 | 重點 | 具體描述 |
|---|---|---|
| 專案啟動 | 目標明確化 |
|
| 團隊協作 | 溝通是王道 |
|
| 風險管理 | 預防勝於治療 |
|
| AI專案管理工具 | 選擇合適工具 |
|
| SaaS應用 | 善用SaaS優勢 |
|
| 專業顧問 | 攜手前行 |
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結構清晰： 表格分為「階段」、「重點」和「具體描述」三個欄位，有助於讀者快速理解資訊 [n/a]。
資訊精簡： 表格內容簡明扼要，避免冗長的敘述 [n/a]。
重點突出： 使用粗體標記重要的概念，例如「SMART」目標和工具名稱 [n/a]。
容易閱讀： 表格使用簡單的邊框，避免過多的裝飾 [n/a]。
一致性： 表格整體風格保持一致 [n/a]。
參考資料 根據提供的文字進行總結，若有其他參考資料來源已在句尾標註.
此表格旨在提供一個清晰、結構化的AI專案管理指南，方便讀者理解和應用。
AI導入成效評估：不懂程式也能導入AI的指標衡量
導入AI 不僅僅是技術的升級，更是一項需要縝密規劃和持續追蹤的投資。對於非技術背景的企業主來說，如何衡量AI導入的成效，確保每一分錢都花在刀口上至關重要。別擔心，即使您不懂程式，也能透過以下幾項關鍵指標，有效評估AI專案的價值。
設定明確的KPI：量化你的AI目標
首先，您需要明確AI專案的業務目標。你想透過AI提升銷售額、降低營運成本、改善客戶體驗，還是開拓新的市場？目標越明確，後續的KPI（關鍵績效指標）設定就越容易。舉例來說：
- 目標：提升銷售額
- KPI：銷售額增長率、客戶轉化率、平均訂單價值、潛在客戶開發數量
- 目標：降低營運成本
- KPI：營運成本降低率、庫存周轉率、人力成本節省
- 目標：改善客戶體驗
- KPI：客戶滿意度、客戶留存率、客戶服務響應時間
在導入AI之前，建立基準線至關重要。這表示您需要收集AI導入前各項KPI的數據，作為後續比較的依據。舉例來說，如果導入AI聊天機器人是為了提升客戶服務效率，那麼在導入前，您需要記錄：
- 平均問題解決時間
- 客戶滿意度
- 客服人員數量
- 每月處理的客戶諮詢量
導入AI之後，定期追蹤這些KPI的變化，就能客觀評估AI帶來的實際效益。
SaaS與顧問合作的成效追蹤
如果您選擇採用SaaS解決方案或與專業顧問合作，更需要針對合作模式進行成效評估：
SaaS解決方案的評估
- 使用率：有多少員工實際使用SaaS AI工具？工具是否容易上手，員工是否願意使用？
- 整合性：SaaS AI工具是否能與現有的系統順利整合？資料是否能無縫傳輸？
- 成本效益：SaaS訂閱費用是否合理？與自建AI系統相比，成本是否更低？
- 服務品質：SaaS供應商是否提供及時的技術支援？系統是否穩定可靠？
顧問合作的評估
- 專業能力：顧問團隊是否具備足夠的AI知識與行業經驗？他們是否瞭解您的業務需求？
- 溝通協調：顧問團隊是否能與您的團隊有效溝通？他們是否能清楚解釋複雜的AI概念？
- 專案管理：顧問團隊是否能按時程與預算完成專案？他們是否能有效管理風險？
- 知識轉移：顧問團隊是否能將AI知識與技能轉移給您的團隊？他們是否能協助您建立內部AI能力？
戰國策集團提供AI顧問服務，協助企業制定AI策略，並將AI整合到企業運營中，可以透過聯絡表單與他們聯繫，瞭解戰國策AI顧問服務如何幫助您的企業。
案例分析：從成功案例中學習
研究同產業或類似規模企業的AI導入案例，能幫助您瞭解AI在實際應用中的效果。例如，瑞比智慧airabbi分享了5個企業導入AI案例，涵蓋客服、自動化、電商數據分析等不同面向。您可以參考這些案例，評估AI是否能解決您企業的痛點，並帶來實質的效益。
- 零售業：透過AI優化庫存管理，降低庫存成本.
- 餐飲業：使用SaaS語音點餐系統，減少人力成本，縮短顧客等待時間.
- 製造業：運用AI檢測產品瑕疵，提升良率，減少人力巡檢.
ABB（瑞士工業自動化公司）與Microsoft合作，推出Genix Copilot，協助製造業者更有效率地管理工廠運作、降低成本並提升永續性。
透過分析這些案例，您可以更清楚地看到AI的潛在價值，並設定更合理的KPI。
持續追蹤與優化：讓AI發揮最大價值
AI導入並非一蹴可幾，而是一個持續學習與優化的過程。定期追蹤KPI，分析數據，找出AI模型與業務流程中存在的問題，並根據分析結果進行調整與優化。
同時，別忘了納入員工參與指標。瞭解員工對AI工具的看法，以及AI是否提高了他們的工作效率。如果員工對AI感到抗拒，即使技術再先進，也難以發揮應有的效果.
最重要的是，將AI視為一個協思夥伴。透過人機協作，共同提升企業的競爭力。
不懂程式也能導入AI！企業數位轉型的第一步指南結論
恭喜您讀完這篇「不懂程式也能導入AI！企業數位轉型的第一步指南」。
請記住，AI不是萬靈丹，而是一種工具。 成功的AI導入，來自於對企業需求的深刻理解、對合作夥伴的謹慎選擇、對專案管理的有效執行、以及對成效的持續追蹤。即使您不懂程式，也能透過這些步驟，掌握AI的力量，讓您的企業在數位時代中脫穎而出。
如果您在數位轉型的道路上遇到任何困難，或是想更深入地瞭解如何將AI應用於您的企業，歡迎隨時與我們聯繫。我們將竭誠為您提供專業的諮詢與協助。
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不懂程式也能導入AI！企業數位轉型的第一步指南 常見問題快速FAQ
Q1: 我不懂程式，也能成功導入 AI 嗎？
A1:
Q2: 導入 AI 的成本很高嗎？如何評估效益？
A2: 導入 AI 的成本取決於您選擇的解決方案和合作模式。可以透過以下方式控制成本、評估效益：
- 從小規模開始：先從一個小型的 AI 專案開始，逐步擴大應用範圍。
- 選擇 SaaS 方案：SaaS 解決方案通常比自建 AI 系統更經濟實惠。
- 設定 KPI：在導入 AI 之前，設定明確的 KPI (關鍵績效指標)，並在導入後定期追蹤，評估成效。
請務必量化您的 AI 目標，例如提升銷售額、降低營運成本或改善客戶體驗，並據此衡量 AI 的投資回報率。
Q3: 如何選擇合適的 AI 合作夥伴？
A3: 選擇合適的 AI 合作夥伴至關重要。請考慮以下因素：
- 專業領域：合作夥伴應具備豐富的 AI 知識與行業經驗。
- 溝通能力：合作夥伴應能夠用淺顯易懂的語言向您解釋複雜的 AI 技術。
- 專案管理能力：合作夥伴應具備良好的專案管理能力，能夠按照預算與時間表完成 AI 專案。
- 參考案例：詢問合作夥伴過去的成功案例，並與他們的客戶聯繫，瞭解他們的服務品質。
此外，選擇能夠提供客製化解決方案、完善培訓與技術支援的合作夥伴，將更有助於您成功導入 AI。
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