AI從工具轉變為決策夥伴

過去十年，人工智慧技術以驚人的速度推動著世界運作模式的變革。從語音辨識、圖像識別、機器翻譯，到今日更進階的自然語言理解與邏輯推理能力，AI 已從單純的「工具」，躍升為能與人協作的「夥伴」。

尤其是大型語言模型（Large Language Models, LLM）的突破，使AI不再只是執行指令，而能真正「理解任務」，並提供策略性建議，開啟智慧協作的新時代。

與此同時，具身智慧（Embodied Intelligence）等新興技術也逐漸成形，AI 不再只存在於虛擬空間，而開始與現實世界產生實質互動，深度參與生產、決策與日常應用。這一波技術革命，不只改變了我們的工作方式與生活樣貌，也重塑了企業的組織邏輯與營運節奏。

於是，企業開始集體思考一個關鍵問題：面對AI新浪潮，我們該如何轉型？

AI融合：企業轉型的必經之路

企業要成功導入AI，不必一開始就全面翻新系統或自建AI模型。事實上，如何依照自身數位基礎、資料成熟度與營運目標，選擇適當的導入策略，才是真正影響成敗的關鍵。

而在鼎新數智過去四十餘年協助企業數位化、智慧化轉型的實務經驗中，我們觀察到：企業實現「AI與業務融合」的方式，大致可歸納為三種策略，分別為：+AI、AI+ 以及 DirectAI。這三者並非單一演進階段，而是依照企業成熟度與需求不同，所採取的平行路徑。

+AI：為現有系統加上智慧「外掛」

所謂「+AI」，是目前企業最常見、門檻也最低的一種導入方式。其核心精神是：在既有IT系統之上，加入AI模組，提升作業效率與流程智慧化程度。舉例來說，為ERP導入需求預測模型、讓客服系統具備智能問答功能、或在製造流程中導入AI視覺辨識進行瑕疵檢測。這些應用不需改變原有流程，只需在原架構上「加裝」AI，風險較低、回收期短，特別適合想要先從局部導入AI、試水溫的企業。

這類模式的優勢在於導入快、維運負擔低，對組織變動最小。但其侷限在於，AI多為輔助角色，難以產生根本性的業務創新。

AI+：讓AI成為場域優化的主導者

與其說「AI+」是一種技術選項，不如說它是一種轉型心態。這種模式是：讓AI成為主導力，積極尋找並設計可以發揮其潛力的應用場域。舉例而言，零售業者可利用AI進行即時動態訂價；製造業可透過AI演算法優化排程與產能配置；金融業則可讓AI參與信用風險評估流程。在這些案例中，AI不再只是「工具」，而是主導解決方案設計的關鍵力量。

「AI+」適合已有一定數位基礎，且具備創新文化與技術團隊的企業。其價值在於：可釋放AI的整體性效益，促進營運模式的再設計。但相對也需要更高的資料治理水準、跨部門協作能力與長期投入的決心。

Direct AI：以場景為核心，打造AI原生應用

第三種模式，稱為「Direct AI」，是目前最具突破性也最具挑戰性的路徑。它的特徵不在於優化既有流程或系統，而是以具體的應用場景為核心目標，從需求出發，重新設計流程、數據與AI的整合邏輯，進而打造全新的智慧應用。

這類應用不再是「在哪裡加上AI」，而是「為了解決某個業務痛點，我們需要怎樣的AI系統」。舉例來說，企業可能想打造一套AI助理，能在產品設計早期階段即參與討論與提案，或建置一個能自動根據銷售動態、倉儲狀況與外部市場變化，做出最佳採購與生產決策的智能平台。DirectAI 跳脫了傳統系統的限制，是圍繞「場景需求」重新建構整體架構的AI原生模式。它適合具備較高AI成熟度，且渴望打造創新商業模式或行業差異化能力的企業。如製造業中的智慧工廠、零售業的數位孿生門市、或醫療產業中的智慧診療平台，都是典型案例。

其優勢在於可以創造出無可取代的商業價值，但同時也意味著更高的投資門檻、更長的建置期，以及更強的跨部門整合與資料治理能力。

AI融合不是選項，而是趨勢

無論是從+AI的穩健優化出發，或以AI+開啟場域創新，甚至全面邁向DirectAI的數位重構，本質上都是為了實現同一個目標：讓企業營運更高效、決策更精準、服務更智慧。

這三種AI融合路徑，沒有優劣之分，只有適不適合。企業應根據自身條件審慎評估，找出最適合的起點與節奏。同時也要理解：AI不只是技術升級，更是一場組織心態與文化的升級。當AI不再只是外掛，而成為企業策略的一部分，轉型才真正啟動。