麥肯錫｜六招助企業AI轉型 三難題致成效不彰 切忌為用而用
原文刊於信報財經新聞「CEO AI⎹ EJ Tech——高管對談」
對不少本地企業而言，人工智能（AI）逐漸從試驗性質蛻變成日常營運核心部分。麥肯錫全球董事合夥人兼香港區總經理石煒麟觀察到，有95%行政總裁（CEO）自稱積極採用AI，惟滿意AI成效的比例可能僅得百分之五。在100間企業之中，只有5至10間應用得好，關鍵在於改變營運模式。他指出，企業推動AI轉型，並非單純工具考慮，涉及多項環節，大致分為三大難題。
第一個難題是，企業用AI人數多，成效卻未夠顯著。石煒麟舉例，「當你要在一間公司，不是一個人用，而是5000個人用；然後，不是同一刻去用，是要長時間、穩定地去用。這情況下，就會發覺很大問題。」第二，AI除了出現「幻覺」，同時還有漂移（Drifting）情況，即是同一問題多次詢問後，答案逐漸偏離，累積頗大誤差。第三是摩擦（Friction），AI輸出格式不統一，無法直接在工作流程編輯，造成大量時間浪費。
革新工作流程 提升數據質素
麥肯錫提出的核心框架叫「Rewired」，相關書籍更成為美國大學的課程內容。要推動企業AI變革，石煒麟建議從策略、人才、營運模型、技術、數據及治理等6項着手。首先，AI必須對齊公司策略，切忌「為用而用」，有些事不用AI反而更有效。第二點是人才，多數公司內部未具備AI能力，必須依賴外部及系統性培訓。第三是營運模型，現時工作沿用的做法，其實針對「前AI時代」設計，必須重新定義流程。
第四點是技術，諸如模型選擇、與現有資訊科技（IT）系統對接、雲端部署等。第五點是數據，因為AI最底層的邏輯，是要先靠數據分析，再出答案或者文字，事後卻發現數據不齊、版本不一、錯誤，甚或未有收集，數據品質是最大瓶頸。
慎防Token大花筒及影子AI
最後一點是治理，為公司設立機制，管理及規模化AI。石煒麟解釋，「大家都知道用AI要花錢。如何指導員工用這些Token（詞元）？是否任他用？在什麼情況可以用？」治理之中，另外一個重點是風險。石煒麟指出，許多公司一開始試用AI時，一定有所謂的「人類專家把關」（Human-in-the-loop），以防不慎把AI答案直接傳送客戶。他續稱，有些客人新舊系統平行運作，不過這屬於短期做法。現實上，更有員工使用「影子AI」（Shadow AI），即未經IT部門授權或知情下，私下使用自備的AI工具。尤其對銀行業而言，由於涉及客戶資產，要小心資料外洩。
預言真人與虛擬員工「八二比」
時至今日，人工智能代理（AI Agents）流行，開始整合在WeChat或WhatsApp群組中，像真人一樣辦公，例如發送電郵、做會議紀錄、編程或客服工作。石煒麟預想，未來或出現800真人員工，以及200個AI代理的千人組織形態。至於報告、協調、溝通、更新數據等，可大量由AI代理承擔。人類保留高價值角色，成為產品建造者、銷售及決策者，仍要顧及人機協作、身份、安全等治理問題。
採訪、撰文：邱敏聰
人工智能必讀好書
書名：Rewired: The McKinsey Guide to Outcompeting in the Age of Digital and AI
作者：Eric Lamarre, Kate Smaje, Rodney Zemmel
簡介：許多公司在數碼轉型路上舉步維艱，本書透過案例研究和100多個圖例，深入淺出介紹轉型秘訣。
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