在疫情流行的現今，如何利用數位科技在日益快節奏的競爭環境中勝出，包括顧客的個性化服務和運營效率的提升，幾乎是任何行業的每位企業主管的首要任務。
推動AI的誤解
到目前為止，許多人認為人工智慧（AI）是這些追求的關鍵推動因素。大家已經開始想像到一個大膽的AI驅動的未來，例如零售商甚至可以在客戶要求之前就交付顧客需要的特製產品，或者製造商按需求定制產品並通過位於每個城市的小型本地工廠在同一天交貨，或者AI可以預測產銷調控庫存，讓零庫存不再是美夢。
然而現有組織的許多主管尚未認清到實現AI驅動的目標所需的條件，AI的前提是數位化，大多數人了解數位化的重要目的就是新的商業模式和公司的運作模式的改變，但對推動AI卻沒有同樣的理解，雖然AI已經為一些公司提供了可觀的效益，但對AI推動的誤解是讓它無法普遍發揮效益的主要原因。
提高效率也有限制
在推動AI時，公司通常會考慮兩種做法，有些人著眼於應用AI來解決特定問題，將其加入現有流程以實現自動化或增加效益。有些人則考慮對公司的業務進行徹底改造，試圖馬上將AI推動到公司的每個環節。
然而這兩個路線都無法讓公司在數位時代的AI變革中發展壯大，可以肯定的是，特殊目的的AI可以提高效率，但它們有所限制，無法推動公司運營方式或底線的重大變化，而且它們難以擴大規模。反之，雖然無所不包的AI導入有望帶來豐厚的回報，但它們通常有太多的計畫、太多的利益相關者和需要巨大的經費，無法快速帶來有意義的成果和影響，甚至會一事無成。
先解決系統與人才問題
那麼，正確的做法是什麼？當然就是介於兩者之間。要優先考慮那些足夠廣泛的業務領域，透過AI的新工作方式或商業模式可以顯著改善財務績效或客戶或員工體驗，而且可以在一年或一年半內完成。這些業務領域應該具有幾個可以透過 AI 實現有效轉型的特徵。
第一是系統性的陳年老問題，例如長期的產銷流程低效率、解決不了的呆帳問題、快速波動的客戶需求或難以將產品及時送到客戶手中。第二是要實現AI的部門有了解的主管和充足的人才，第三是這個部門已經足夠數位化（有累積充足的數位資料，AI要靠資料），才不用從零開始。
一旦 AI 的開發實驗可以成功，公司將擁有可重複的經驗和操作手冊以及重要的「AI可以成功」的思維，使其他部門也能夠開始依樣畫葫蘆，加速AI創新和應用。當然最好的方法是從已實現AI的部門往外擴散。最終隨著AI推動從一個領域轉移到另一個領域，公司AI化的步伐將會加快，數位化時代的AI驅動公司將是可實現的夢想。