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17 世紀的都市規劃教訓如何拯救您的 AI 策略
改變一切的歷史
想像一下 1630 年的波士頓。一個年輕的清教徒殖民地擴展在多岩石的半島上，那裡還沒有道路，牛群在草地和山丘上自由馳騁。牛群以其務實的動物智慧，循著阻力最小的自然路徑前進：繞過巨石、避開沼澤、連接牧場和水坑。
數十年後，當這座城市的創始人面臨建立道路系統的需求時，他們做出了一個看似合理的決定：他們並沒有從零開始設計一個合乎邏輯且井然有序的網格，而是簡單地在牛群已經走過的道路上鋪路。
結果呢？華盛頓街蜿蜒曲折，就像一條瘋狂的河流，即使是最先進的 GPS 有時也會在沮喪中放棄。
歷史來源：Sam Walter Foss（1858-1911）的詩作《The Calf-Path》記載了這個故事，詩中精確地講述了小牛走過的路後來如何變成了城市的街道。
當效率變為低效率時
波士頓的故事很吸引人，因為它完美地說明了一個悖論：在當地立即有效的做法，在更大的規模和長期而言，可能會造成災難性的結果。牛群為了眼前的目的，走阻力最小的路是對的，但它們的路並不是為小車、汽車、卡車或城市公車設計的。
這個教訓是深刻的：並非所有有機發展的事物都是未來的最佳選擇。
業務類比：當流程變成路徑
在現代農場中，「牛道」無處不在。它們是隨著時間的推移而有機發展的流程。正如 Jim Highsmith 所說：*"在 IT 世界中，「鋪平牛路」意味著將業務流程自動化，而不用過多考慮其有效性或效率"²。
- 列印、簽名、掃描並以電子郵件傳送回來的表格
- 每週一次的會議，沒有人記得為什麼要開始，但「我們一直都是這樣做的」。
- 15 個人共用的 Excel 檔案，作為公司的「資料庫」。
- 經過 7 位不同人員的核准程序，其中 3 位甚至不知道為什麼要簽名
這些流程的形成就像牛路一樣：在它們誕生的特定時刻，遵循阻力最小的路徑。但現在，在數位時代，繼續遵循它們可能會造成毀滅性的影響。
大誘惑：鋪設牛路
當企業決定「數位化」時，往往會掉進波士頓創始人的陷阱。他們將現有的流程用科技「鋪陳」：
數位化：鋪路
"我們一直都是用手填寫這個表格嗎？太好了！讓我們來創建一個可填寫的PDF！"
這就是數位化：在不改變任何實質內容的情況下，將類比轉換為數位。正如 Gartner 所定義：「數位化是將類比資訊轉換為數位格式的過程。這就像鋪牛路一樣 - 變得更平順，但仍然迂迴曲折、效率低下。
惰性的隱藏成本
我認識的一家製造公司的品質控制流程需要 14 個不同的步驟，這些步驟是在 1980 和 1990 年代逐步開發出來的。當他們「數位化」時，他們只是將所有 14 個步驟轉移至平板電腦。這個流程變得更快，但根本上仍然不合理：其中 8 個步驟是重複或過時的。
真正的轉型：數位化 vs 數位化
數位化：設計未來城市
真正的數位化意味著做波士頓應該做的事：看著最終目標，從頭開始設計實現目標的最佳方式。
根據 Gartner 的詞彙說明：「數位化是利用數位技術來改變商業模式，並提供新的價值與營收機會；它是邁向數位企業的過程⁴。
實際數位化的範例：
- Netflix並未將影片租賃數位化；它徹底重新思考家庭娛樂
- 亞馬遜並未將紙本目錄數位化；它重塑了商務
關鍵差異
- 數位化："我們如何能以數位方式做我們所做的事？
- 數位化："在數位時代，我們真正想要達成的目標是什麼？
AI 與超級災難的誘惑
今天，我們見證了人工智慧「鋪牛路」的新浪潮。各家公司都在採用低效率的流程，並利用人工智慧加以強化，創造出我們可以稱之為「超彈性」的產品。
正如《哈佛商業評論》（Harvard Business Review）所指出的：「業務流程再造的概念又回來了，這次是由人工智慧驅動的。20 世紀 90 年代，ERP 系統和互聯網的實施使業務流程發生了變化，但對於徹底改變的期望往往無法實現。然而，人工智慧讓決策變得更好、更快、更自動化"⁵。
AI 牛路鋪設範例：
- 在一個需要 12 封電子郵件才能做出簡單決定的溝通過程中，使用 ChatGPT 更快速地撰寫電子郵件
- 實施人工智能來分析沒人真正閱讀的報告
- 利用機器學習自動化不該存在的審批流程
結果
效率低的流程現在可以更快、更精準地減低效率。
反牛之路方法論
1.湮滅 → 整合 → 自動化
在實施任何技術之前，請依照 Michael Hammer⁶的方法遵循以下順序：
湮滅： 刪除所有無法增加實際價值的事物
整合：在邏輯流程中連結餘下的程序
自動化：僅在最後才應用技術
正如 Hammer 所寫：「是時候停止鋪設牛路了。與其將過時的流程融入矽和軟體中，我們不如將它們毀滅，重新來過。
2.綠地與棕地方法
這些詞彙借用自都市規劃與軟體工程，定義了兩種截然不同的方法⁸：
棕地（鋪路）：
- 維護現有及新增技術
- 短期內更快
- 保留低效率
Greenfield（從零開始設計）：
- 從白板開始
- 風險較高，但可能具有革命性
- 讓您充分利用新的可能性
正如麥肯錫指出：「雖然 90% 的公司已開始進行某種形式的數位轉型，但只有三分之一的預期收入效益得以實現」⁹。
3.正確的問題
在實施任何技術之前，請詢問：
- 「我們為什麼要做這個試驗？」
- 「如果我們不這麼做會怎麼樣？」
- 「如果我們今天從頭設計，它會是什麼樣子？」
- 「過去的哪些限制已不復存在？」
案例研究：迴避道路的好處
案例 1：重新思考貸款的銀行
一家歐洲銀行的貸款核准流程需要 45 天和 12 個不同的步驟。他們並沒有將現有的流程「數位化」，而是完全重新設計：
- 之前：45 天，12 次通過，73% 的檔案獲得批准
- 之後：24 小時，3 次通過，81% 的檔案獲得批准
秘訣何在？他們意識到 90% 的控制都是多餘的，而 AI 可以比 6 個不同的辦公室更準確地評估風險。
案例 2：消除排隊的醫院
一家義大利醫院的急診室等候時間長達四小時。他們沒有將排隊系統「數位化」，而是完全重新思考病人的流程：
- 以 AI 為基礎的預測性分流
- 依類型區分的路由
- 即時監控工作負載
結果：輪候時間縮短 80%，病患滿意度提升 60%。
牛之路的三個現代陷阱
1.熟悉陷阱
「我們的員工已經習慣了」是創新最隱晦的殺手。這就好像說奶牛習慣了他們的小路一樣。
2.低迷的投資陷阱
「我們已經在這個系統上投資了這麼多」，卻忽略了繼續走在錯誤的道路上會擴大錯誤的事實。
3.虛假複雜性的陷阱
「改變一切太複雜 」往往隱藏著不敢承認目前流程不合理的恐懼。
數位轉型的 ANTI-COW 架構
分析-分析期望的結果
不要從技術著手，而要從商業目標著手。
導航- 突破目前的限制
問問自己：「如果我是今天誕生的公司，我會如何解決這個問題？」
Transform-變換，而非翻譯
針對數位時代重新設計流程，而不是將流程轉換為數位。
實施- 分階段實施
採用循序漸進的方式，但卻有激進的願景。
檢查- 檢查有效性
不僅測量效率，還測量整體效能。
優化- 持續優化
轉型過程永無止境。
觀察- 觀察新的路徑
小心不要形成新的自發「牛路」。
人工智能是建築師，而非工人
人工智慧既可以是鋪設牛路的最佳工具（讓牛路變得超級有效率，但根本上卻是錯的），也可以是設計未來城市的最佳建築師。
正如世界經濟論壇所指出的：「要充分發揮其潛力，人工智能必須會說商業語言，它必須瞭解工作流程，並且需要流程智慧」¹⁰。
差異在於方法：
AI as Worker(Paving the Cow Path)：
- 「我們如何利用 AI 更快地完成這個流程？」
- 現有活動的自動化
- 增量改進
AI 作為建築師（城市規劃）：
- 「我們該如何徹底重新思考這個商業結果？」
- 重新定義問題本身
- 徹底轉型
拆除的勇氣
波士頓的故事最深刻的教訓不是技術上的，而是心理上的：承認我們所走的路不一定是最好的，這需要勇氣。
在業務上，這意味著
- 質疑「神聖」的過程
- 接受「我們一直都是這樣做的」並非正當理由
- 投資於可能無法立即獲得回報的改變
- 抵制快速解決問題的誘惑
結論：為未來設計道路
今天，面對人工智慧與數位化的無限可能，我們必須做出選擇：我們可以像波士頓的創始人一樣，鋪設既有道路，或是勇於設計未來城市。
下次當您聽到「讓我們將這個流程數位化」這句話時，請停下來問：「我們是在設計一條現代化的道路，還是在鋪設一條牛路？
未來屬於那些勇於捨棄常規、設計新道路的人。即使這意味著承認奶牛無論多麼聰明，都不是城市規劃師。
"現在是停止鋪牛路的時候了。與其將過時的流程融入矽和軟體中，我們不如將它們抹去，重新開始。我們應該「重新設計」我們的公司：利用現代資訊科技的力量，徹底重新設計我們的業務流程，以大幅改善其績效"。- Michael Hammer，《哈佛商業評論》，1990¹¹
來源與參考資料
- Stack Exchange 英文語言與用法：https://english.stackexchange.com/questions/44800/what-does-don-t-pave-the-cow-path-mean-in-this-context
- AgileConnection - Paving Cow Paths:https://www.agileconnection.com/article/paving-cow-paths
- SAP - 數位化 vs. 數位化：https://www.sap.com/products/erp/digitization-vs-digitalization.html
- SAP - 數位化 vs. 數位化（Gartner 定義）：https://www.sap.com/products/erp/digitization-vs-digitalization.html
- Harvard Business Review - How AI Is Helping Companies Redesign Processes:https://hbr.org/2023/03/how-ai-is-helping-companies-redesign-processes
- 數位領導者 - 您的 AI 計畫只是在鋪牛路嗎？：https://thedigitalleader.substack.com/p/is-your-ai-plan-just-paving-the-cow
- Harvard Business Review - Reengineering Work: Don't Automate, Obliterate:https://hbr.org/1990/07/reengineering-work-dont-automate-obliterate
- Synoptek - 綠地與棕地軟體開發：https://synoptek.com/insights/it-blogs/greenfield-vs-brownfield-software-development/
- McKinsey - Rewired to Outcompete:https://www.mckinsey.com/capabilities/mckinsey-digital/our-insights/rewired-to-outcompete
- 世界經濟論壇 - 如何利用流程智慧與人工智慧重整企業：https://www.weforum.org/stories/2024/01/process-intelligent-ai-rewire-business-sustainable-transformation/
- Harvard Business Review - Reengineering Work: Don't Automate, Obliterate (1990):https://hbr.org/1990/07/reengineering-work-dont-automate-obliterate
