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文｜UMU ALT 團隊，UMU學習平臺
「AI轉型不只是技術問題，更是領導力的挑戰」
當企業紛紛投入AI技術，為何有些組織能成功轉型，有些卻成效不彰？關鍵往往不在技術本身，而在於領導層是否準備好引領這場變革。本文以IEEE期刊最新研究為基礎，深入解析47位AI與商業創新專家的實務洞察，為企業培訓與人才發展工作者提供一個完整的領導力發展框架。
在全球快速發展的商業環境中，人工智慧 (Artificial Intelligence, AI) 正以前所未有的速度改變企業的運營方式、價值創造以及競爭格局。從生成式 AI 的崛起到資料驅動決策的普及，AI 已經成為推動企業數位轉型和商業模式創新 (Business Model Innovation, BMI) 的核心引擎。
高階管理者的角色正在經歷深刻變革。傳統的決策方式和領導模式已無法滿足 AI 所帶來的複雜性和不確定性。企業需要的不僅是技術上的突破，更是戰略層面的重新佈局、文化層面的深度變革以及資源層面的優化配置。這一過程對高階管理者提出了全新的要求：他們需要在戰略、行為和環境三個層面承擔關鍵責任，同時具備相應的能力來應對技術複雜性和組織變革。
在 Philip Jorzik 及其研究團隊在《IEEE 工程管理學報》期刊上發表的題為《AI 賦能的商業模式創新：高階管理者的能力與角色》（Artificial Intelligence-Enabled Business Model Innovation: Competencies And Roles Of Top Management）（2024年）的論文中，基於對 47 位 AI 和商業模式創新領域專家的深度訪談，提出了一個全新的理論框架，明確了高階管理者在 AI 賦能商業模式創新中的三大核心角色類別和五大關鍵能力。
以下，我們將深入解讀這篇研究的核心觀點，探討高階管理者在 AI 賦能商業模式創新中的關鍵角色與能力，並為企業提供實際的行動建議。
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Part.1 從47位專家訪談看AI轉型的領導缺口
為了深入探討高階管理者在人工智慧（AI）賦能商業模式創新（Business Model Innovation, BMI）中的角色與能力，研究團隊採用了歸納式研究方法（Inductive Approach），並基於Gioia方法（Gioia Method）構建了一個紮根理論（Grounded Theory）框架。這種方法以嚴格的質性研究標準為基礎，旨在從實踐中提取理論，而非依賴既有的理論框架。
研究團隊透過精心設計，選擇了 47 位在 AI 和商業模式創新領域具有豐富經驗的專家作為訪談對象。這些專家來自多個產業和領域，涵蓋了以下五大類別：
- 高階管理者：包括 20 位 C 級高階管理者和董事總經理，負責企業戰略方向與決策。
- 中層與基層管理者：16 位部門主管及高階管理者的直接下屬，負責具體業務執行。
- AI專家：6 位對 AI 技術及其應用有深入瞭解的技術專家。
- 學術教授：3 位專注於戰略管理和 AI 研究的大學教授。
- 管理顧問：2 位具有 AI 轉型專案經驗的諮詢顧問。
Part.2 如何從實務萃取智慧？3層次編碼建構領導能力框架
團隊首先對訪談內容進行逐字轉錄，然後按照 Gioia 方法進行分層編碼，從中提煉出關鍵主題。
第一層：一階概念（First-Order Concepts）
研究團隊從訪談資料中提取了 60 個一階概念，這些概念直接引用了受訪者的語言，以確保保留原始資料的真實性。例如，某位受訪者提到：「高階管理者不需要完全理解演算法的工作原理，但必須清楚 AI 技術如何影響業務決策。」這一觀點被歸類為「高階管理者對 AI 技術的基本理解」。
第二層：二階主題（Second-Order Themes）
透過對一階概念的歸納和比較，研究團隊識別出了 13 個二階主題。這些主題是研究者對資料的進一步抽象和總結。例如，「對 AI 技術的基本理解」與「AI 技術帶來的管理挑戰」被整合為「對 AI 技術的知識與理解」。
第三層：聚合維度（Aggregate Dimensions）
最終，研究團隊將二階主題歸納為兩個聚合維度：高階管理者的能力（Competencies）和高階管理者的角色（Roles）。這些維度構成了最終的理論框架。
Part.3 高階主管在AI轉型中扮演什麼角色？3大類別與5大能力解密
研究團隊最終構建了一個理論框架，確立了高階管理者在 AI 賦能 BMI（商業模式創新）中的三大核心角色類別和五大關鍵能力。以下是對這一框架的詳細解讀。
論文將高階管理者在 AI 賦能商業模式創新中的角色劃分為三個核心類別：戰略角色、行為角色和環境角色。這三個角色類別涵蓋了高階管理者在推動 AI 創新中的主要責任和任務。
1. 戰略角色（Strategic Roles）設定AI願景與評估優先順序的領導智慧
在戰略層面，高階管理者需要聚焦于以下兩項關鍵任務：
- 設定可持續的 AI 戰略方向
高階管理者需要為組織設定清晰的 AI 願景，確保 AI 技術能夠支援企業的長期戰略目標。這包括識別 AI 在優化現有業務流程、提升客戶體驗或開發新業務模式中的潛力。一位受訪者提到：「高階管理者的任務是指出方向，並確保 AI 專案與企業的整體戰略保持一致。」 - 評估與優先排序 AI 用例
高階管理者需要根據客戶需求和戰略適配性，對 AI 專案進行評估和排序。只有將資源配置到最具價值的 AI 應用場景，企業才能實現 AI 賦能的最大化收益。例如，一位受訪者指出：「AI 不是為了追求技術本身，而是為了揭示客戶和業務模型的真正價值。」
2. 行為角色（Behavioral Roles）從溝通、實驗到建立信任的行為領導
行為層面的角色強調高階管理者在推動 AI 應用中的溝通與激勵作用，具體包括：
- 持續推動 AI 願景落地
高階管理者需要透過明確的目標設定和持續的支持，激勵團隊克服內外部阻力。例如，一位受訪者提到：「高階管理者的承諾是 AI 專案成功的關鍵，他們需要不斷推動組織向前發展。」 - 提供實驗與創新的自由
AI 專案的成功離不開試驗與反覆優化。高階管理者需要為團隊提供靈活的環境，允許試錯並從失敗中學習。一位受訪者指出：「創新需要實驗的自由，尤其是在 AI 這樣充滿不確定性的領域。」 - 確保透明與可信的溝通
AI 的複雜性可能引發員工的不安與誤解。高階管理者需要透過清晰的溝通，增強組織對 AI 的信任，減少技術恐懼。例如，一位受訪者強調：「高階管理者需要確保 AI 的願景和目標能夠被所有人理解和接受。」
3. 環境角色（Environmental Roles）資源配置與文化塑造的環境領導力
環境層面的角色強調高階管理者在資源配置和文化塑造中的作用，具體包括：
- 提供資源與知識支援
AI 賦能的商業模式創新需要多學科團隊的支援。高階管理者需要確保組織擁有必要的技術、資金和人才資源。例如，設立 AI 實驗室或與外部專家合作，都是推動 AI 專案的有效方式。 - 引導 AI 文化與變革管理
高階管理者需要推動組織文化的轉型，建立包容失敗和鼓勵創新的環境。一位受訪者提到：「AI 不僅是一項技術，更是一種變革文化的催化劑。」
延伸閱讀：如何定位數位轉型人才策略需求？
高階管理者在 AI 賦能商業模式創新中的5大關鍵能力
為了有效履行上述角色，高階管理者需要具備以下五大核心能力：
- 對 AI 技術的知識與理解（Knowledge and Understanding of AI）：瞭解 AI 的基本原理及其在商業中的應用潛力。
- AI 思維模式（AI Mindset）：具備開放、靈活的心態，願意嘗試新技術並接受資料驅動的洞察。
- AI 領導力能力（AI Leadership Capabilities）：能夠激勵團隊接受 AI 技術，並在組織中推動 AI 願景的實現。
- AI 戰略領航能力（Ability to Navigate AI Abstraction）：在不同的抽象層次上理解 AI 的影響，包括技術潛力、組織結構變革和資料驅動決策的價值。
- 基於 AI 的決策能力（Ability to Make AI-Based Decisions）：信任並採納 AI 生成的洞察，同時在 AI 建議與人類判斷之間找到平衡點。
Part.4 技術之外更關鍵的是什麼？高階主管轉型成功的本質思考
AI 的引入並不會自動帶來組織生產力和競爭力的提升。企業需要深刻理解，AI 賦能的轉型品質不僅取決於技術本身，還取決於業務流程、關鍵 AI 提效節點的設計以及管理模式的變革。高階管理者在這一過程中扮演著至關重要的角色，他們的能力與領導力將直接影響 AI 轉型的成敗。
生產力與競爭力的提升並非自然發生
AI 技術的引入並不會自動帶來組織生產力和競爭力的飛躍。真正的改變需要從以下幾個方面著手：
- 企業流程再造：AI 的價值在於優化和重塑業務流程，而非簡單地替代現有流程。企業需要識別關鍵 AI 提效節點，將 AI 技術與目標緊密結合。
- 管理模式變革：AI 轉型要求管理模式的深度調整，包括決策流程的重構、資料驅動文化的建立以及跨部門協作的加強。
- 人才的「AI 力」培養：AI 力（AI Literacy）是指理解、應用和管理 AI 技術的能力。這不僅適用於技術團隊，也適用於組織中的每一位員工，尤其是高階管理者層。只有當組織成員具備 AI 力時，AI 的潛力才能被最大化釋放。
高階管理者的角色與能力轉變是 AI 轉型的核心
高階管理者作為企業的業務領導者和管理卓越的推動者，其角色和能力的轉變在 AI 轉型中尤為重要。然而，正如論文所指出的，高階管理者並不需要成為技術專家，而是需要在以下方面實現轉型：
- 戰略視角的轉變：高階管理者需要從戰略層面理解 AI 的潛力，並將其融入企業的長期發展目標中。
- 領導力的提升：高階管理者需要成為 AI 的推廣者（Evangelist），透過清晰的願景和透明的溝通，激勵團隊接受 AI 技術並推動文化變革。
- 外部視角的引入：高階管理者的角色和能力轉變不會自然發生。他們需要採用「Outside-In」的學習方式，主動瞭解產業最新趨勢、最佳實踐，並應用最適合的工具來推動轉型。
UMU：企業 AI 轉型的戰略夥伴
在這一過程中，企業需要與專業的戰略夥伴合作，以加速轉型進程。UMU 作為 AI 轉型的戰略夥伴，能夠為企業提供以下支持：
- 產業洞察與最佳實踐：UMU 深入理解不同產業的 AI 應用場景，幫助企業識別 AI 賦能的關鍵領域，並提供針對性的解決方案。
- 組織賦能：UMU透過《發展大模型時代的 AI 力》課程和工作坊，説明組織各角色快速建立 AI 思維，合規、高效地使用 AI ， 推動組織 AI 轉型。
- 工具與技術支援：UMU 提供先進的 AI 工具和平臺，幫助企業員工提升生產力、創造力和工作體驗。
Part.5 從理論到實踐：高階主管轉型領導的3大立即行動
為了在 AI 賦能的商業模式創新中取得成功，高階管理者需要採取以下行動：
重新設計業務流程
- 識別關鍵 AI 提效節點：分析組織中哪些流程最能從 AI 中獲益，並優先優化這些流程。
- 推動資料驅動的決策文化：確保 AI 技術能夠為企業提供可操作的資料洞察，並將其融入日常決策中。
培養組織的「AI 力」
- 高階管理者層面：透過產業最佳實踐研究、外部專業諮詢和培訓工作坊，提升高階管理者對 AI 力的理解和戰略應用能力。
- 員工層面：幫助員工掌握 AI 知識和技能，建立正確的 AI 文化，在工作典型場景中能夠使用 AI 提效。
採用「Outside-In」學習模式
- 學習產業趨勢：高階管理者需要持續關注 AI 技術的最新發展，瞭解產業中的成功案例和失敗教訓。
- 借鑒最佳實踐：透過與 AI 戰略夥伴的合作，拓寬視野，引入適合企業需求的 AI 解決方案和管理方法。
邁向 AI 賦能的未來
AI 賦能的商業模式創新不僅是技術的革命，更是管理模式和領導力的深刻變革。高階管理者作為企業的核心領導者，必須主動擁抱變化，透過重新設計業務流程、培養組織的 AI 力以及採用外部學習模式，推動企業實現真正的轉型。
UMU 作為 AI 轉型的戰略夥伴，隨時準備為企業提供支持。從產業洞察到技術工具，從高階管理者賦能到人才培養，UMU 致力於幫助企業在 AI 時代保持競爭力。
高階主管的轉型領導能力是AI成功導入的關鍵槓桿。本文透過IEEE研究揭示，領導者需在戰略、行為、環境三個層面發揮作用，並具備AI知識理解、AI思維、領導能力、策略領航與AI決策等五大核心能力。
這些能力並非天生具備，而需透過「Outside-In」的學習模式、產業最佳實踐研究、以及刻意練習來培養。對培訓工作者而言，重點在於設計能夠轉化這些能力的學習體驗，包括情境模擬、專案導向學習，以及持續的實踐反思，讓高階主管真正成為組織AI轉型的推動者。歡迎您分享實務觀察與培訓設計經驗，讓我們一起深化對高階主管轉型領導的理解與實踐。
