生成式 AI 正加速重塑全球產業格局，台灣企業雖已普遍接觸並試用各類 AI 工具，但如何將其由試驗階段推進至驅動轉型的核心動能，仍是管理階層面臨的重要課題。而且儘管生成式 AI 帶來效率與創新的潛力，但其本身也伴隨著邏輯錯誤、事實偏差等問題，是很多企業進入AI落地的主要障礙。
在這樣的轉型拐點上，台灣廣大的中小企業該如何找出正確的使用場景，有效導入生成式 AI，進而取得可持續的競爭優勢？
在麻省理工學院《史隆管理評論》（MIT Sloan Management Review）主辦的一場線上研討會中，MIT 教授 Rama Ramakrishnan 提出協助企業導入生成式 AI 的「三步驟策略」，協助組織辨識合適的應用場景，實現部分或全面的業務自動化。他也同步提出一系列務實的操作建議，協助企業發揮 AI 效益，同時避開導入過程中的常見陷阱。
第一步：將工作流程與職務內容，拆解為一個個的獨立任務
「對於大型語言模型而言，有些任務很簡單，有些任務卻窒礙難行。」Ramakrishnan 解釋。因此，企業首先必須細緻拆解職務內容，將工作流程劃分為可被自動化的任務單元。
每個職位（job）實際上由多個任務（task）構成，這些任務是否能被生成式 AI 自動化的程度各有不同。例如根據美國勞工統計局的職業資料，一名大學教授的職位可細分為 25 項任務，其中僅有部分適合以自動化方式輔助執行。
像是準備教材與作業、批改學生報告、備課等任務，都可以透過大型語言模型實現「部分自動化」；但像主持課堂討論、面對面授課等情境互動性高的任務，就不是那麼適合轉換為大型語言模型（LLM）的應用場景。
若以台灣製造業為例，廠務主管的工作可能涵蓋產線排程、品管檢驗、撰寫生產日誌、設備維護預警及新人培訓等。當中如「撰寫日誌」這類重複且格式固定的任務，可透過 LLM 實現輔助或自動化；但如「指導新人操作機台」這類需情境理解與實體互動的任務，仍需人力主導。
這樣的任務拆解，不僅有助於明確篩選出可由 AI 快速上手的「高潛力場景」，更為後續投資與資源配置提供可行依據。
第二步：以「生成式 AI 成本效益方程式」評估導入效益。
導入 AI 應用不僅是技術問題，更是一場投資報酬率的精算挑戰。除了如授權費、API 使用費等直接支出外，企業更需重視那些看不見、卻可能更為關鍵的隱性成本，包括為了將 AI 工具調校至業務所需的精準度，以及建立一套完善的錯誤偵測與修正機制，背後所需投入的全部資源。
不同任務的導入成本可能截然不同，關鍵在於兩點：該任務對「準確度」的要求有多高？以及應用的容錯邊際有多大。例如撰寫廣告文案或產品描述這類創意任務，錯誤的容忍度相對較高；但若涉及邏輯推理、事實查核、因果判斷，或是應用在醫療等高風險場景，對準確度與可控性的要求則更為嚴苛。
Ramakrishnan 指出，後者的應用，必須建立一套強大且穩健的監控修正機制，而這往往意謂著需要「人工審核」的介入。這會顯著提高成本，也帶來潛在風險：一旦錯誤未被即時攔截，導致商譽受損，其代價將難以承受。
因此，企業應在盤點所有顯性與隱性成本後，將「導入 AI 的總成本」與「維持現狀的營運成本」進行比較，評估是否具備效益優勢。特別是在技術快速進化的此刻，目前不划算的項目，很可能在不久後就成為高效能、高報酬的導入選擇。因此他強調，對於目前成本過高但具潛力的任務，不必立刻放棄，而應納入定期評估清單。
第三步：啟動試點專案，將實驗化為行動
當任務已拆解、成本也評估完成，下一步就是轉化為具體行動。企業可以採取多種方式啟動試點專案，例如透過應用軟體供應商導入、調整商用模型如 GPT-4，或使用開源大型語言模型（如 Llama 3）進行客製化應用。
目前也有越來越多軟體廠商正加速將生成式 AI 整合進既有產品服務中，生成式 AI 的部署也正以更快的速度擴展。例如，支援知識工作者的 AI 協作工具（AI copilot）即為一項明顯趨勢。
然而，Ramakrishnan 提醒，開發 LLM 應用的難度與風險高於傳統機器學習模型，企業更需建立嚴謹的驗證流程與風險管理機制，以確保應用的可控性與穩定性。
成功導入 LLM 的實踐建議
當企業完成前述三大步驟分析後，Ramakrishnan 建議，企業可遵循下列幾項最佳實踐，為生成式 AI 的成功落地打下穩固基礎：
1.建立嚴謹的評估流程：任何 LLM 應用在部署前都應經過精密測試與驗證。
2.在缺乏完善的錯誤偵測與修正機制前，不應貿然進入正式部署階段：雖然導入「人工審核 (human in the loop)」會增加成本，但若能在工具上線或交付客戶之前先發現問題，這筆花費絕對值得。
3.優先考慮聚焦型、窄範圍的應用場景：目標越聚焦的任務，所需的大型語言模型就越小，這通常意味著更低的成本，也更容易的訓練與維護。
4.從傳統的資料科學團隊以外發掘並培養人才：Ramakrishnan 說：「使用 LLM 進行提示操作，不需要深厚的技術背景。」許多對生成式 AI 有興趣且具潛力的員工散布在組織各部門之中，企業應主動識別並持續協助其技能發展，「很多人才其實就藏在企業內部」。
5.優先處理能確保快速回報的應用場景，並對投資報酬率（ROI）設定合理預期：優先推動那些明確、回收期短的應用場景，不僅能快速產生效益，也有助於企業在實作中累積經驗。Ramakrishnan 補充，目前多數企業在 LLM 的第一階段導入上，都將重點放在提升商業生產力上。
但他建議，要擺脫那種「不是全有、就是全無」，令人動彈不得的癱瘓狀態，「方法就是從低風險、簡單的事情開始，快速嘗試大量小型專案，看看會發生什麼事。」
從拆解到試點，穩健駕馭生成式 AI
台灣擁有頂尖的製造實力、優質技術人才與靈活的企業文化。當這些深厚底蘊，與一套清晰、務實的 AI 導入策略相結合，將不僅是數位轉型，更是價值的再造。
遵循「拆解任務、精算成本、啟動試點」的策略三部曲，並落實嚴謹的評估與務實的行動方針，台灣企業將能穩健地駕馭生成式 AI。這不僅是為了提升效率，更是為了開創全新的服務模式，在全球智慧化的新賽局中，鞏固既有優勢，並打造無可取代的價值定位。
