生成式人工智能悖論：30 年來企業如何重蹈覆轍

又來了。公司再一次採用革命性的技術，並用它來做以前做過的事。只是這次我們談論的是人工智慧，而且數字是無情的: 78% 的公司已經實施了生成式人工智慧，但相同比例的公司報告對利潤的影響為零Seizing the agentic AI advantage | 麥肯錫。

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歡迎來到三十年來不斷重複的故事的另一章。

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我們從未聽過的故事

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1990 年代：CD-ROM 幻象

他們所做的是：「我們已經將所有東西數位化！我們的目錄都放在 CD-ROM 上了！"實際情況是：他們把紙質目錄掃描後放在光碟上。同樣的流程，同樣的工作方式，同樣的低效率。只是媒體不同而已。

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2000 年代：網站展示

他們所做的："我們在線上！我們有一個網站！"現實是：一個數位小冊子。沒有電子商務、沒有互動、沒有重新思考的流程。只是將紙張轉換成 HTML。

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2010 年：行動 = 網站縮小

他們所做的：「我們已經做好行動就緒的準備！」現實：一般的網站只能壓縮在小螢幕上。沒有原生應用程式、沒有行動優化流程、沒有重新思考的使用者體驗。

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2020 年代：數位 = 掃描紙張

他們做了什麼：「我們是一家數位公司！」現實是：PDF 取代紙張、電子郵件取代傳真，但工作流程與 30 年前完全相同。

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2025:人工智能為舊流程穿上新衣

今天，我們目睹了相同劇本的又一次重演：

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「我們有 ChatGPT！」

他們的工作：他們使用世界上最先進的 AI 來...寫出更好的電子郵件。

‍問題：這些工具提供了廣泛的改進，但卻很難衡量，因為好處往往微妙地分佈在員工身上抓住人工智能的代理優勢 | 麥肯錫。

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「我們有副駕駛了！」

他們在做什麼：近 70% 的財富 500 強企業使用 Microsoft 365 Copilot抓住代理人工智慧的優勢 | 麥肯錫一如既往地製作 PowerPoint 簡報，只是速度更快。

‍問題：零流程反思。同樣的會議，同樣的低效率。

「我們有一個人工智能飛行員！」

他們做了什麼：84% 的公司陷入試用模式超過一年Avoid pilot purgatory 分為 7 個步驟，測試解決方案，但永遠無法改變真正的工作方式。

‍問題是：他們無止盡地進行實驗，卻從未質疑過根本的過程。

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永恆的模式：新技術 + 舊流程 = 浪費金錢

失敗的方程式

每次都是同樣的故事：

革命性的新技術抵達
公司興奮並投資數十億元
將技術應用於現有流程
沒有實質改變
他們抱怨「技術不守諾言

重複資料

研究證實了這個模式：

92% 的公司計劃增加人工智能的投資，但只有 1% 的公司有成熟的實作Escaping AI Pilot Purgatory: How to Successfully Scale AI from Pilot to Production | Rightpoint
90% 的創造性人工智能試點未能達到量產脫離人工智能試點煉獄：如何成功地將人工智能從試點擴展到量產 | Rightpoint
到 2024 年，僅美國的人工智能投資就將達到 1,091 億美元《2025 年人工智能指數報告》 | Stanford HAI

結果：同樣的數字、同樣的挫折感。

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具體案例研究：電子郵件悖論

讓我們舉一個完美的例子來說明這個悖論的運作：企業電子郵件管理。

錯誤的方法 (每個人都會做的事)

「我們使用 ChatGPT 發送電子郵件！」

AI 讓寫電子郵件更快速
用於總結長電子郵件的 AI
AI 對收到的郵件進行分類
AI 可建議自動回應

結果是：經理們花在電子郵件上的時間從 6 小時到...每天花 5.5 小時處理電子郵件。從根本上破壞了流程，只是微不足道的改進。

革命性的方法（您應該做什麼）

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讓我們重新思考溝通方式，消除 70% 的電子郵件

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殘酷分析：電子郵件為何存在？

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4 類不必要的電子郵件：

狀態更新 (佔總數的 30%)
- 典型的電子郵件：「專案 X 已完成 65%，供應商 Y 有問題
- AI 解決方案：自系統自動更新的即時儀表板 + 僅在需要採取行動時發出警示
- 結果：零封電子郵件被動更新
請求批准 (總數的 25%)
- 典型的電子郵件：「請批准此支出/決策/文件
- AI 解決方案：自動工作流程 + AI 批核預定義門檻下的所有內容
- 結果：即時批核，讓管理人員可騰出時間進行策略性決策
會議協調 (佔總數的 20%)
- 典型的電子郵件：「我們何時可以聯絡？您覺得週二如何？"
- AI解決方案：AI 排程讀取所有行事曆 + 自動協調
- 結果：無需人工干预即可組織會議
資訊分享 (總數的 25%)
- 典型的電子郵件：「我會將這份文件/連結/更新轉寄給您
- AI 解決方案：即時知識庫 + 自訂饋送（可自動將正確的資訊提供給正確的人
- 結果：「轉寄」和「FYI」結束

真實案例研究：軟體公司（200 名員工）

FIRST（傳統方法）：

公司內每天有 2,100 封電子郵件
每天 6 小時經理處理電子郵件
平均回應時間 45 分鐘

AFTER(5 個月的 AI 革命)：

每天 630 封電子郵件 (-70%)
每天 1.5 小時的通訊時間
8 分鐘回應時間

他們是如何做到的

第 1 個月：專案自動儀表板
第 2 個月：標準核准的 AI 工作流程
第 3 個月：使用 AI 進行自動排程
第 4 個月：智慧型知識庫
第五個月：反電子郵件文化

投資報酬率 (ROI)：在 3 個月內收回的時間已支付整個實施的費用。

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悖論的其他實例

銀行：做同樣事情的 AI

錯誤做法：聊天機器人更快回答常見問題
正確方法：透過重新思考客戶入門，消除常見問題

零售：舊流程的副駕駛

錯誤的方法：以 AI 更好地管理傳統庫存
正確方法：利用準時預測模型消除庫存

人力資源：官僚架構的自動化

錯誤做法：以 AI 加快處理履歷
正確方法：消除履歷，利用技能匹配 AI 重塑招募工作

為什麼同樣的事情總是發生？

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1.增加比重新思考容易

在您的網站上新增聊天機器人很容易。完全重新思考如何處理客戶服務卻很困難。

將 ChatGPT 放入電子郵件是快速的。透過重新思考內部溝通，消除 70% 的電子郵件是複雜的。

2.害怕改變

最頑固的障礙之一是部門結構中普遍存在的孤島心態克服大型組織中的 AI 實作障礙。改變流程意味著承認之前的做法是錯誤的。

3.神奇技術」的神話

公司認為技術可以自行解決問題。但事實並非如此。從來都不是。

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少數瞭解（並正在贏得）的人

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真正的創新者

領先的人工智能公司實現了 1.5 倍的收入增長，1.6 倍的股東回報2024 年的人工智能應用：74% 的公司努力實現和擴大價值 | BCG。

他們的不同之處：他們不會在現有流程中加入 AI。他們是從零開始。

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真正創新的範例

特斯拉：沒有為汽車添加人工智能。他重新思考「汽車」的意義
Netflix：沒有在大片中加入人工智能。它淘汰了大片
Amazon: 它沒有優化商店。它淘汰了商店

如何打破循環（如果你敢的話）

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1.不要再問「我們該如何使用 AI？」

錯誤的問題：「我們該如何在銷售流程中加入 AI？」

‍正確的問題：「如果我們今天要從零開始重塑銷售，我們會怎麼做？」

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2.從終點開始

不要從技術開始。從您想要達成的結果開始。

想要零電子郵件？重新思考溝通方式
想要零會議？重新思考協調
想要零文件？重新思考資訊

3.接受你所做的一切都可能是錯誤的事實

重新設計工作流程對於從Mckinsey AI 系統看到影響的能力影響最大。

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不是「改善」。消除並重建。

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4.實用的反悖論架構

針對每個業務流程，問問自己

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步驟 1：殘酷的審計

如果今天您必須從頭開始重建公司，這個流程還會存在嗎？
我想要達到什麼樣的最終結果？
在這個過程中，有多少只是「我們一直都是這樣做的」？

步驟 2：徹底消除

我可以完全消除什麼？
什麼可以百分之百自動化？
人類智慧到底需要什麼？

步驟 3：AI-First 重建

AI 系統如何做到這一點？
自動化需要哪些資料？
如何衡量新流程是否成功？

難以置信的真相

對於 Generative AI Paradox 的研究證實了我們 30 年前就已經知道的事：大多數公司不知道如何創新。

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他們採用世界上最先進的技術，用來做完全相同的事情，只是速度稍微快了一點。

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1990 年代：目錄以 CD 代替紙張
2000 年代：線上取代印刷小冊子
2010 年代：縮小網站而非桌面
2020 年代：以 PDF 取代紙張
2020 年代：以 AI 生成取代手寫電子郵件

總是同樣的故事。

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2025:真理之年

這次的不同之處在於數據非常清晰。我們不能再以「需要時間才能看到成果」為藉口。

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實驗已經結束；企業必須立即行動抓住人工智能的代理優勢 - 麥肯錫的 (QuantumBlack)。

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那些繼續用人工智能做「數位 + 1」的人將永遠被落後。那些勇於從零開始的人將主宰下一個十年。

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問題是：您有勇氣承認您所做的一切都已經過時了嗎？還是您更願意增加一個聊天機器人，希望這樣就夠了呢？

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常見問題 - 不舒服的問題

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問：但我們的產業與別不同，我們不可能革新一切...

答：每個行業、每項技術都是這樣說的。77% 的製造商已經實施了 AI2025 AI Adoption Across Industries: Trends You Don't Want to Miss- 如果製造業可以做到，您也可以。

問：我們沒有預算從零開始重新思考一切

答：94% 的負投資報酬率案例來自於分配少於 10% 的 IT 預算給 AI 的組織9 個會削弱任何專案的 AI 實作陷阱 - Shelf。不投資改變的代價比投資更高。電子郵件範例顯示 3 個月內的 ROI。

問：我們的客戶還沒準備好接受劇變

答：您的客戶已經習慣 CD、網站、行動裝置、數位產品。他們也會習慣 AI。問題不在於他們，而在於您。

問：如何說服管理階層拋棄既有流程？

答：給他看這篇文章和歷史數據。然後問他：「你想成為柯達還是 Netflix？然後給他看電子郵件案例研究：-5 個月內浪費了 70% 的時間。

問：我們該從何著手？

答：選擇您擁有的最昂貴/最慢/最令人沮喪的流程。不要問自己如何改善它。問自己如何完全消除它。從電子郵件開始 - 每個人都討厭它，每個人都會立即看到它的好處。

問：這種方法是否太冒險？

答：你知道什麼是真正的風險嗎？當您的競爭對手正從零開始時，您卻繼續做 30 年前的事。

問：如何在我的公司複製電子郵件範例？

答：第 1-2 週：依類別追蹤所有電子郵件。第 3-4 週：剔除最無用的 20%。第 5-8 週：將所有可以自動化的事情自動化。第 9-12 週：新的溝通文化。第一個月就會看到成效。

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來源與洞察力：

生成式人工智能悖論不是一個技術問題。它是一個勇氣的問題。您有沒有停止重複歷史的勇氣？

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不要使用 AI 來寫出更好的電子郵件。使用它來建立一個不再需要電子郵件的世界。