試想一下，一位專家顧問帶著堆積如山的完美分析數據走進您的辦公室，但他從未與您的任何同事談過話，不瞭解公司的歷史，也完全不知道真正驅動決策的人際動力。這位顧問可能會為您提供技術上完美無瑕的建議，但卻完全不適合您的組織現況。
這正是當今大多數商業人工智慧系統的情況：它們患上了我們所謂的情境盲點 (contextual blindness)。
情境盲點代表傳統 AI 系統無法理解關係動態、作業情境和組織細微差異，而這些都是企業環境中有效決策的基本要素。
當系統在處理原始資料時，無法深入瞭解各元素之間的關係以及它們運作的情境時，就會發生人工智慧的情境盲點（Contextual blindness）。正如LinkedIn 發表的研究報告所指出，傳統系統「處理原始資料時，無法深入瞭解這些資料之間的關係動態，導致狀態空間的表達流於表面」。
情境：一家科技公司導入 AI 系統，以最佳化人事篩選流程。
傳統 AI 的願景：
忽略了背景現實：
結果：「最佳」僱用會導致團隊生產力下降 30%。
情境：AI 系統必須決定不同創新專案之間的資源分配。
傳統 AI 分析：
真實的業務環境：
結果：擁有最佳「理論」投資報酬率的專案在 6 個月後因為缺乏協調而被放棄。
情境：AI 增強型 CRM 建議向上銷售策略。
AI 提示：
缺少關係背景：
結果：嘗試倒銷會破壞關係，客戶也會減少訂單。
傳統 AI 系統的運作方式就像警探在沒有到過犯罪現場的情況下分析證據一樣。它們會處理指標、模式和關聯性，但卻缺乏對「何處」、「何時」和「為何」的理解，而這正是這些資料的意義所在。
正如Contextual Memory Intelligence 研究中指出的，「Gen AI 系統很少記憶或反思做出決策的完整情境，導致重複出錯和普遍缺乏清晰度」。
大多數企業級 AI 系統都是針對特定部門而設計，這造成Shelly Palmer所謂的「筒倉陷阱」：「為不同部門建立獨立的情境系統有違初衷」。
情境感知系統就像一位經驗豐富的指揮家，他不僅瞭解每件樂器，也了解樂器之間的關係，知道樂團的歷史，知道音樂家何時處於最佳狀態或正經歷困難時期，並據此調整方向。
根據該領域專家的定義，情境工程是「一種精巧的藝術與科學，能為情境視窗填入恰當的資訊，以利於下一步的進行」。
實施階段：
步驟 1：繪製情境
步驟 2：整合關聯性資料
步驟 3：情境感知演算法
正如關係型人工智慧的研究顯示，有必要將「重點從個人層級的客製化轉移到互動夥伴之間的社會關係」。
實施研究中所謂的「情境記憶智慧」：將記憶視為「縱向連貫性、可解釋性和負責任決策所需的適應性基礎設施」的系統。
情境感知系統可大幅降低技術上正確但整體上卻是災難性決策的風險。
正如有關人工智能信任度的研究顯示，「即使人工智能系統的客觀效能很高，透明度也會顯著影響使用者的信任度與接受度」。
瞭解組織背景的系統，實施成功率顯著較高。
整合來自多個來源的結構化和非結構化資料需要精密的架構和專業的技術。
收集情境資料會產生重要的隱私權問題，並需要健全的管理架構。
實施情境感知系統通常需要對流程和企業文化進行重大變革。
根據麥肯錫的看法，「AI 代理標誌著企業 AI 的重大演進，將生成式 AI 從反應式內容生成擴展到自主的目標導向執行」。
要問的關鍵問題：
第 1 階段：評估（1-2 個月）
第 2 階段：試驗 (3-6 個月)
第 3 階段：量表（6-12 個月）
情境盲點是企業環境中有效採用人工智慧的最大障礙之一。然而，解決方案已經存在，而且正在迅速成熟。
現在投資於情境感知人工智慧系統的公司，將在未來幾年內擁有顯著的競爭優勢。這不僅關乎更好的技術，還關乎最終「了解」組織如何真正運作的人工智慧。
正如最新的研究指出，未來的系統不僅要處理資料，還要瞭解關係；不僅要識別模式，還要掌握意義；不僅要最佳化指標，還要考慮其建議對人類和組織的影響。
情境感知 AI 的時代才剛開始，最先擁抱它的公司將塑造智慧工作的未來。
情境盲點 (Contextual blindness) 是指傳統的 AI 系統無法理解其運作的關係、文化和運作情境。這就好像有一位出色的分析師，他知道所有的數字，但卻從未踏足過公司，也不知道人們實際上是如何一起工作的。
傳統 AI 系統的設計目的在於處理結構化資料並辨識統計模式，但卻缺乏了解影響決策的人類動態、非正式關係、企業文化和歷史背景的能力。這就好像只透過統計數據觀賞一場足球賽，卻看不到球員在場上如何互動。
主要的跡象包括：技術上正確但實際上不適用的建議、使用者採用率低、回饋如「AI 不瞭解這裡的運作方式」、忽略重要人為因素的決策，以及在實際作業中執行時結果變差。
成本會因組織規模和實施的複雜性而有顯著差異。然而，根據業界研究，由於決策錯誤減少以及 AI 建議的有效性提高，初期投資通常可在 12-18 個月內收回。
安全性與隱私權是重要的考量因素。現代的情境感知系統會導入先進的 AI 隱私保護技術、資料加密和細粒度存取控制。與擁有企業安全認證並符合 GDPR 和其他法規的廠商合作是非常重要的。
通常在實施試點的 2-3 個月內就能看到第一批改善，6-12 個月後就會出現顯著的成果。要達到完整的情境感知成熟度可能需要 1-2 年的時間，但遞增的效益會逐漸累積。
在大多數情況下，可以透過 API 整合、情境工程層以及逐步升級，在現有系統上實現情境感知功能。混合式方法通常是最實際且最具成本效益的解決方案。
關鍵指標包括：AI 建議的採用率、決策執行時間、決策錯誤減少、使用者定性回饋，以及 AI 專案的 ROI。在實施前定義具體的 KPI 是非常重要的。
我們需要一個跨領域的團隊，其中包括：具備情境建模專業知識的資料科學家、變革管理專家、瞭解組織動態的業務分析師，以及負責技術整合的 IT 專家。團隊的持續訓練非常重要。
是的，但需要特定的調整。高度規範的部門 (銀行、醫療保健) 需要特別注意合規性，而創意部門 (行銷、媒體) 則更能從文化了解中獲益。方法必須根據部門的情況量身打造。
本文以最新的學術研究和公司案例研究為基礎。如欲進一步瞭解貴公司的情境感知 AI 系統，請聯絡我們的專家。
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