不少企業在這兩年嘗試導入 AI 時，幾乎都會發現，想像與現實之間存在極大的落差：一方面想要儘快導入 AI 成為產業創新領導者，但同時又希望能夠了解，同業通常導入 AI 做什麼用？創新，意味跟其他人走不一樣的路，但又實在不確定怎麼選擇才是正確的，幾乎是企業共同面對的問題。

想真正成功導入 AI，究竟需要什麼樣的創新力？這個問題看似簡單，但深入探究就能發現，絕不只是技術的問題，而是創新思維與營運策略選擇的挑戰。

新科技 需要「跳進」與「跳出」既有框架

人們太常把創新和嶄新複雜的技術畫上等號。但實際上，就算再強大的新科技，通常也只能解決某個狹隘、固定的問題，必須要找出創新應用，才能發揮價值。

相同的，AI 是全新技術，但必須跟許多既有的技術整合，並部署到某些場域中，才能夠發揮最大功用。這意味著必須對於自己所屬的產業知識有相當程度掌握，並找出真正想要解決的問題之後，加上對新技術原理與侷限的理解，再結合兩者找出新的方案。亦即，「跳進」跟「跳出」框架的思考，兩者不可或缺。

所以創新力的定義，實際上指的是運用既有概念，透過新舊元素的重新排列與組合，創造出「嶄新且有用」的解決方案。

很多人認為，既然只是排列組合，生成式 AI 不就能夠做得很好嗎？的確，AI 已經具備許多既有的經驗，然而，如果大家都能夠問得到的答案，真的具有創新的價值？

更何況，在企業經營與決策過程內，組合元素的選項繁多，排列方式更是無限，企業如何從如此龐大的可能性中，找到對自己最具價值的組合？這需要的不是一般的創意、或者AI能夠直接給出來的答案，而需要深入且獨特的「洞察力」：必須找到真正想要解決的問題，才能準確決定該留下哪些元素，以及如何整合、應用，以便產生實際的價值。

定義問題 就是創新的重要環節

所有的創新，都源自於明確的問題定義。例如矗立在紐約自由港碼頭的自由女神像，法國雕塑家巴托爾迪在創作時，他思考的問題是，如何以雕塑形式呈現出自由民主的概念，以便贈送給美國人民做為獨立百年的紀念。又或者像畢卡索，他想解決的問題是，如何創造出能超越當時印象派的新畫風。

這些問題，或許也有其他人思考過，但或許不夠深入；而如何在既有的環境與狀況中，找出不同元素來解答問題，並產生前所未有的價值，才是創新成功的關鍵所在。

舉例來說，20 世紀初，亨利．福特在發展汽車生產線時，並非局限於既有的汽車產業經驗，而是跨界向肉品加工業學習。他從後者身上學會了流動的產線、增加效率的生產方式，再加入降低成本的新材料。整合之後，應用到汽車製造的場域中，創造出嶄新的生產方式，使得汽車組裝時間從一台 12.5 小時降低到 90 分鐘，售價隨之大幅降低。因此一般人都有能力購買，繼而創造出全新的交通方式與產業生態系。

早在十年前就有很多人認為，這波人工智慧的出現，將帶動全新產業變革，甚至驅動第四波工業革命。因此，導入 AI 時，建議企業不只關注技術應用的發展，更應該定義為營運策略的創新。而創新必須從洞察力與問對問題出發，新科技才能轉化成有價值的商品或服務，發展成新的商業模式，為企業塑造無可取代的新定位。