企業決定導入AI,要怎麼來啟動?企業導入AI時需要重視的關鍵點在哪?

2023太毅國際「人才發展數位化論壇」第3場講座,邀請到Digit Spark集團培訓長暨水源資本副總 林軒宇 老師來與我們分享,企業導入AI技術會面臨到的挑戰,以及哪些是AI時代下企業不可少的關鍵能力。

開場前老師向大家提出幾個問題,各位身上是否有穿戴式裝置?你會理解裝置內的數據?會去觀察這些數據嗎?現在每種裝置都有相當重要的數據資料,比如說GPS,反映移動的距離、路徑、時間,這些資訊也為優化、服務提供了參考的資訊。 同時這也是數據時代每位決策者的決策模式,透過數據帶來更精準的決策。本次分享逐一從「數據大同」、「數據科學」、「數據素養」這三大環節來分享,企業邁向數位化過程需要掌握的事項。

數據科學
圖片來源:林軒宇老師

Part.1 數據大同:萬物皆可與數據連結


新時代重要資產「數據」

AI時代下,「數據」和「人」之間出現新關係。當萬物互聯,就能將更客觀的數據紀錄下來,對行為預判與風險察覺有更準確的依據。過去,石油曾被視為世界上最寶貴的資源,然而時至今日,「數據」已經取而代之,成為當今最具價值的資產之一。

當前,享譽國際的期刊《經濟學人》《哈佛商業評論》皆一致強調了對「數據」的共通詮釋,即認為在未來,「數據」將日益成為關鍵資源,對於知識工作者而言更將引發一場革命性的轉變。然而,這種轉變的實現必須建立在數據的精心提煉之上,而這正是本次論壇旨在深入探討的核心主題。

什麼阻礙了「數據」的運用

在談論如何運用數據之前,我們需要先了解一些阻礙人們有效運用數據的因素。林軒宇老師以他作為企業數位化角色的經驗分享,指出許多客戶在心中將數位化視為一項挑戰。這主要是因為這些客戶長期以來積極地嘗試挖掘數據背後的價值,嘗試進行預測分析,甚至建立自己的演算模型。然而,投入了大量的時間和經驗後,結果卻常常事倍功半,並未取得預期的價值。

然而,我們也觀察到,在開始探索企業數據的價值之前,需要反思企業對於「數據」的態度。首要的步驟是讓團隊將「數據」視為一項工作任務,從而讓團隊明白搜尋數據資料是一種責任,同時也需要去深入探索數據所蘊含的價值。

如何開啟大規模數據應用?

AI工具在人力資源領域的共通性在於其能夠解讀眾多數據,並從中推論出結果。這些結果可以涵蓋價值預測、精確用戶行為分析,以及組織內外風險的詳盡分析,這都是AI所提供的價值。然而,要實現這些成果,必須先將公司的實體事件轉化為數據,例如將各種流程數據化,供AI進行分析。因此,在企業內部,良好的資料管理成為實現數據化的首要任務。

數據檢視
圖片來源:Pexels

Part.2 數據科學:管理的資訊革命


企業數位轉型常碰到的挑戰是什麼?

老師分享在輔導企業時,主要碰到的三大挑戰:

挑戰1:信賴度

在數位轉型的過程中,許多高層管理者更傾向於相信人而非僅僅依賴資料。然而,這對管理者而言卻是一項相當具有挑戰性的任務。這是因為在做出資訊判斷時,許多管理者往往在思考著信任的來源:是來自於AI,還是來自於提供資料的提供者。

挑戰2:數據認知

資料數據化的價值,如果只有少數人理解如何運用這些數據,則數據的價值無法充分實現。甚至影響到決策的制定。因此,在推動數據化過程中,有必要讓組織內的所有成員深刻認識數據的重要性。

挑戰3數據文化

企業是否能培養起以數據為主導的好風氣呢?想像一下,企業就像是被數據動力所帶動的引擎。在這樣的情況下,我們所問的不再是「我們要如何處理這些數據?」或者「我們想得到什麼答案?」,而是「我們需要了解哪些信息?」這樣的問題更專注於從數據本身中挖掘出更多的洞見,揭示出支援企業決策的因果關係,甚至預測可能出現的風險。換句話說,所謂的數據文化,並不僅僅是擁有提問的技能,更包含了對事物深入思考的能力。

延伸閱讀:《危局》數據隱私權抬頭!如何合理運用資訊的數位難題

企業數位化成功案例分析

前面提到數位轉型時很多員工不太能接受,這會導致企業發展愈趨緩慢,最重要是人對於這件事情的意識。怎麼讓大家正確地去看待數據化,並轉化成企業的良性文化。

老師分享自身在輔導企業與內部實踐的經驗,首先建議每個部門制定自己的計劃,以便有系統地推動數據化和AI化,從而改進業務流程。初期的重點在於優化業務部門的流程,同時要求採用AI工具。此外,也建議透過獎勵競賽的方式來激勵部門達到目標。這些目標可能包括節省時間、降低成本以及提高工作效率等方面。

舉例我們經常需要在客戶互動中進行反覆確認,然而這種溝通過程往往耗費大量的成本。為了解決這個問題,某個部門開始採用AI工具,例如ChatGPT,以顯著提升內容的效率和品質。這些改進不僅僅體現在個體層面上,更是將效益轉化到整個組織的工作流程中。

AI協助中小企業主
圖片來源:林軒宇老師

6步驟提升企業成功導入數位化

如何幫助企業降低對外來新生科技的排斥,同時提高接受度,林軒宇老師分享,人資夥伴可以採取以下6個步驟:

步驟1:訂定全公司的訓練目標。

這並非企業內部主導,而是由各部門決定在業務流程上如何實踐,這一步驟的關鍵在於讓各個部門參與訂定培訓目標,使其與實際業務流程相關聯。

步驟2:設計職能角色的學習機會。

這一步的核心在於深入了解每種角色所面臨的挑戰,並根據不同的職務提供學習機會。舉例來說,在一家銀行中,客戶服務部門可能需要學習如何運用AI來提高客戶滿意度,而風險管理部門則可能關心如何利用AI來預測風險。

步驟3:優先採用虛擬方式提供訓練

使學習可以靈活地根據需求進行調整,最終讓每一個人都能使用。

步驟4:激勵學習動機

利用宣傳活動、獎勵和誘因來激發員工的學習動機。這一步的關鍵在於激發員工參與學習的興趣。

步驟5:確保主管了解公司提供的學習計畫

確保主管對於學習計畫的內容有清晰的了解,這樣他們可以更有效地引導和激勵員工參與學習。例如,一位部門經理可以鼓勵團隊成員參加特定的AI培訓課程,以應對即將到來的專案。

步驟6:鼓勵實作參與

鼓勵員工參與實際的專案和實作,讓他們能夠將學到的知識應用到實際情境中。例如,一個市場部門可以使用AI來分析客戶行為數據,從而制定更有效的行銷策略。

企業挑戰與接受度矩陣
圖片來源:林軒宇老師

既有職能描述加入「數位素養」概念

假設企業將「數據素養」融入到員工所需的職能之中,並將這概念納入個人發展計畫(IDP)。在現有的職能描述中,融入「數據素養」的概念,藉此促使每位成員在內部實踐數位化能力的養成。因為驅動數位轉型的過程中,涉及的不僅僅是數位本身,還有與數位相關的各種職能角色,這些角色可以跨足多個部門,運用各種工具和概念。這樣的跨領域應用,將能夠更有效地推動企業的數位化轉型。


Part.3 數據素養:人人必備的識讀力


在企業內,每個人都對數據有著清晰的概念,並且明白數據有助於提升工作能力。這正是良好的數據素養文化的體現。林軒宇老師指出,培養數據素養可以從日常生活中開始,然而,若僅將數據素養視為獨立的職能進行訓練,此種訓練無法實現真正的潛移默化效果。

要建立強大的數據素養文化,需要在全體員工中灌輸對數據的正確理解和運用。這不僅是單一的技能培養,更是一種全面的思維方式。舉例來說,當市場部門收集銷售數據並將其分析後,他們應該能夠清楚地解讀數據背後的故事,進而提出影響企業策略的建議。同時,行政部門使用數據來優化流程,能夠更高效地管理資源和預算。這種全面的數據思維貫穿於各個層面,促使每位員工在日常工作中更有彈性和洞察力。

因此,數據素養文化的建立需要從教育、培訓以及領導層的榜樣帶動開始,使數據思維成為企業內的一種共識,而不僅僅是個別部門的專業領域。這樣的文化能夠增強企業的創新力和競爭力,從而實現長期的成功。

培養「數據素養」的四大特點

數據素養四大特點
圖片來源:林軒宇老師

我們在談數據素養的時候,實際上涵蓋了幾項核心能力:讀取數據、用數據工作分析數據,以及運用數據進行有效溝通。舉例來說,這包括了能夠運用數據來支持論點或驗證直覺的能力。僅有這樣的數據素養,才能真正凸顯個人在職場中的價值。這種素養使個人能夠更有深度地處理資訊,從數據中抽取有價值的見解,並將這些見解有效傳遞給他人。正是這種數據素養,促使人才在數位化時代的環境中更具競爭力,並能為組織的成功做出實質貢獻。

1. 讀取數據

這項能力涉及在觀看數據或資訊時,同時理解背後的因果相關性。舉例來說,假設你是一位市場分析師,你收集了一批關於產品銷售的數據。通過仔細閱讀這些數據,你能夠識別到某些特定的促銷活動與銷售增長之間的關聯,從而能夠提出更有針對性的市場策略。

2.用數據工作

在數據素養的世界中,用數據工作是提高工作效率的關鍵。舉例來說,想像你是一名財務分析師,你必須處理大量的財務數據來進行報告。透過適當的數據工具和技巧,你能夠更快速地整理數據、生成圖表和報告,讓你在工作中更高效地運用數據。

3.分析數據

這項能力涉及分析大量的數據和資訊,以協助做出更明智的決策。例如,假設你是一位醫療研究員,你需要分析大量的臨床數據來評估一種新藥的效果。通過仔細分析數據,你能夠確定藥物是否達到預期效果,從而對進一步研究和治療方案做出有根據的決策。

4.用數據溝通

這一能力涉及將從數據中獲得的結果、分析和洞察進行有效的傳遞,讓數據成為企業內部的溝通語言,這是AI時代下企業內要培養的思維。例如,你可能是一位市場營銷經理,你使用數據分析來證明一項新市場策略的效果。通過以清晰和易懂的方式呈現數據,你能夠向團隊傳遞關鍵信息,並促使他們更好地理解並支持你的決策。

延伸閱讀:《數據的假象》圖表不等於真相,深度偽造時代最重要的思辨素養—數據識讀
數據分析能力
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比工具更重要的關鍵因素「數據素養」

資訊爆炸的時代,生成和收集大量數據變得輕而易舉,然而,比起這些工具,更關鍵的因素在於「數據素養」,因為若這些數據不能被人理解,那麼就失去了他的意義了。

在企業邁向數位化並運用各種數據進行工作時,數據的傳遞與溝通在組織內部變得至關重要,它是確保企業繼續運作和持續成長的關鍵要素。組織成員的數據素養將決定未來的走向,能否以數據素養的觀點來改善工作流程,進而提升企業的價值。換句話說,數據素養不僅是掌握數據工具,更包含了能夠有效地理解、應用和分享數據的能力。只有具備這種數據素養,企業才能在日益競爭的市場中脫穎而出,實現持續的創新和成功。

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