從 Google 報告看企業導入生成式 AI 的三步驟與應用場景

在數位轉型的浪潮下,生成式 AI 已成為企業提升競爭力的關鍵技術。根據最新的 Google 報告顯示,企業若要成功導入 AI 技術並創造商業價值,需要採取系統化的步驟與策略。本文將深入分析報告內容,為企業提供實用的 AI 導入策略指南。

生成式 AI 正以驚人的速度發展,其影響力已擴及各行各業,為企業帶來前所未有的數位轉型契機。根據最新的 Google 報告顯示,各產業的企業主管普遍認為導入生成式 AI 將能顯著提高收益,展現了這項技術在商業應用上的巨大潛力

Google 憑藉超過 20 年在搜尋、資料庫、硬體和 AI 技術發展的豐富經驗,結合頂尖 AI 專家的建議、最新消費者深入分析,以及第三方研究成果,提供了一份全面的 AI 導入策略指南。這份報告不僅涵蓋了生成式 AI 的短、中、長期應用方法,更包含了許多成功案例,如 Turing 提升開發效率、Victoria’s Secret 優化購物體驗等,展現了 AI 企業應用的多元可能。

在這波數位轉型的浪潮中,企業要在風險與報酬間取得平衡,制定可量化的階段性目標至關重要。本文將深入解析 Google 報告中提出的三步驟導入方法快速取得成果全面導入智慧技術推動轉型創新,協助企業掌握 AI 新聞與趨勢,有效實現生成式 AI 的商業價值,在競爭激烈的市場中建立持久的競爭優勢。


參考文章:Google報告《跨越生成式AI的分水嶺

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一、企業導入生成式 AI 三步驟

Google 報告指出,企業導入生成式 AI 的過程可分為三個循序漸進的階段。透過這個架構,企業能在數位轉型的過程中逐步實現價值,降低風險,並最終達成創新目標。

圖片來源:Google報告《跨越生成式AI的分水嶺

1. 快速取得成果(6-12 個月)

在生成式 AI 導入的初期,企業應將焦點放在能快速創造價值的低風險應用場景。Google 報告建議,此階段的核心目標包括提升效率降低成本優化現有流程

應用策略:

  • 自動化重複性工作,如透過 AI 工具生成報告和簡化數據分析
  • 提升知識工作者效率,透過 AI 助手提供即時建議
  • 優化現有業務流程,降低營運成本

成功案例: 科技公司 Turing 的經驗特別具有啟發性。透過導入生成式 AI 輔助程式開發,他們的開發團隊效率提升超過 30%。工程部門主管 Kai Du 表示,單是使用 Gemini Code Assist,就讓工作效率提升約 33%,未來還可能透過新功能進一步提升績效。

2. 全面導入智慧技術(1-2 年)

當企業在第一階段取得初步成果後,可進一步擴大 AI 應用範圍推動全公司層面的數位轉型此階段重點在於將先前成功的做法擴展至更多領域

應用策略:

  • 擴展 AI 應用至多個部門,包括供應鏈管理、人力資源、行銷與銷售
  • 組成焦點團體,測試生成式 AI 在對外應用的效益
  • 收集並分析消費者數據,優化用戶體驗

成功案例: Victoria’s Secret 的案例展現了 AI 企業應用的創新潛力。他們運用 Vertex AI 建構生成式 AI 對話助理,根據購物者的個人偏好提供客製化建議。這項服務不僅提升了顧客滿意度,更能針對運動愛好者、哺乳母親等不同客群提供專屬服務。

3. 推動轉型創新(3 年以上)

在前兩個階段奠定基礎後,企業可以開始探索更具創新性的應用,將 AI 技術發展帶入未開發的領域

應用策略:

  • 開發新型 AI 解決方案,如智能客服系統、預測性分析工具
  • 探索利基市場機會,建立競爭優勢
  • 運用內部積累的資源與經驗,推動業務創新

成功案例: 農業科技公司 Jiva 的創新應用展現了 AI 在傳統產業的轉型潛力。他們使用 Vertex AI 開發的系統能透過電腦視覺診斷作物病害,並為農民提供改善建議。這項創新不僅讓農作物產量增加 50%,更使資源使用減少 15%,最終帶來 25% 的利潤成長。

這三個階段展現了企業如何透過系統化的 AI 導入策略從提升效率到推動創新,逐步實現生成式 AI 的商業價值。每個企業都應根據自身條件,選擇適合的切入點,循序漸進地推動 AI 轉型。

二、生成式 AI 的應用場景

生成式 AI 的應用範圍極為廣泛,透過 AI 技術發展,能在多個領域為企業創造顯著價值。本部分將深入探討三大主要應用場景,並透過具體案例說明如何實現數位轉型

圖片來源:Google報告《跨越生成式AI的分水嶺

1. 提高知識工作者與開發者的效率

生成式 AI 在提升工作效率方面展現出巨大潛力,特別是在簡化日常工作流程上:

主要應用:

  • 自動化程式碼生成與測試:導入後可使開發速度提升 35-45%
  • 自然語言處理:協助快速提取和分析資訊
  • 工作流程優化:自動處理文件與簡化作業流程

成功案例:

  • Turing 使用 Gemini Code Assist 後,開發團隊效率提升約 33%
  • Pfizer 全球資訊安全部門運用 AI 協助分析師執行複雜分析工作,加速新進人員適應並提升資深分析師的工作效率

2. 改善客戶體驗與互動品質

AI 企業應用在客戶服務領域展現出驚人成效:

主要應用:

  • 個人化推薦系統:根據客戶偏好提供客製化建議
  • 24/7 智能客服:提供全年無休的自助式服務
  • 跨管道體驗整合:完整掌握客戶需求,提供更精準的服務

成功案例:

  • Victoria’s Secret 透過 Vertex AI 打造的對話助理,為不同客群提供個人化購物體驗
  • Google Cloud Contact Center AI 的導入成效顯著:
    • 將客戶放棄率降低 50%
    • 篩除 60% 無關通話
    • 服務人員處理來電量增加 28%

3. 自動化後勤作業與運營流程

生成式 AI 在營運效率提升方面發揮重要作用:

主要應用:

  • 合約管理與文件處理:自動修訂條款、降低風險
  • 數據整合與分析:自動化報表生成與資料處理
  • 供應鏈優化:提升採購效率、優化庫存管理

成功案例:

  • GA Telesis 運用 AI 自動統整訂購單並快速生成報價,大幅提升作業效率
  • Culture Amp 使用 Vertex AI 自動處理員工問卷調查,節省數百小時人力
  • Jiva 透過 AI 技術協助農民診斷作物病害,使產量增加 50%,資源使用減少 15%
圖片來源:Google報告《跨越生成式AI的分水嶺

透過這些應用場景,我們可以看到生成式 AI 不僅能提升工作效率,更能創造新的商業價值。企業在進行 AI 導入策略規劃時,應根據自身需求選擇合適的應用場景,逐步實現數位轉型目標。


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三、導入生成式 AI 的成功關鍵

導入生成式 AI 是一項複雜的數位轉型過程需要企業在策略人才技術等多方面做好充分準備。以下探討成功導入生成式 AI 的三大關鍵要素:

1. 制定清晰的商業目標與量化成效

生成式 AI 的導入必須以明確的商業價值為導向:

策略重點:

  • 提出完整的商業論證,評估風險與效益
  • 制定可量化的階段性目標,建立明確的評估指標
  • 優先選擇能快速展現成果的應用場景

具體建議:

  • 在初期階段關注預測性指標,如員工滿意度等
  • 參考價值架構制定適合企業的 AI 發展藍圖
  • 設定短期和長期目標,確保投資回報

成功案例: 某全球電信公司導入 CCAI Insights 後,首年即節省 550 萬美元,主要來自增加數位自助服務及減少重複來電。

2. 確保內部員工技能提升與技術適應能力

AI 技術發展需要配合完善的人才培育計畫:

關鍵行動:

  • 投入資源於知識傳授和職能培訓
  • 協助員工有效運用 AI 工具提升工作效率
  • 優化工作流程,減少文書負擔

實施建議:

  • 從內部測試開始,逐步擴大應用範圍
  • 優先升級內部知識庫,協助員工適應新技術
  • 打造內部虛擬服務專員,支援員工日常工作

3. 強調長期策略與可持續的技術創新

建立長期的 AI 發展願景,確保技術應用能持續創新:

策略框架:

  • 短期(6-12個月):快速取得成果,建立信心
  • 中期(1-2年):擴大應用範圍,深化價值
  • 長期(3年以上):推動創新轉型,建立競爭優勢

執行重點:

  • 持續學習和調整,適應技術發展
  • 在管控風險的前提下推動創新
  • 善用早期成果,為長期轉型奠定基礎

企業要特別注意的是,生成式 AI 的導入不能只追求短期效益。透過完整的規劃持續的人才培育,以及長期的創新策略企業才能真正發揮 AI 企業應用的潛力,實現永續的數位轉型。成功的關鍵在於平衡速度與品質,確保每個階段都能創造具體價值,同時為未來的發展奠定堅實基礎。

四、結論

Google 報告為企業提供了一份完整的生成式 AI 導入藍圖,讓我們總結在生成是AI發展的今日,企業應該知道和做些什麼:

三步驟導入策略的成效

  1. 快速取得成果(6-12個月)
  • 企業應優先選擇低風險、高效益的項目
  • 著重於提升工作流程效率和降低營運成本
  • 透過具體可量化的指標評估成效
  1. 全面導入智慧技術(1-2年)
  • 將成功驗證的方案擴展至企業內部各個領域
  • 提升跨部門協作效率,加快產品上市速度
  • 優化使用者體驗,深化數位轉型成效
  1. 推動轉型創新(3年以上)
  • 探索前人未開發的創新應用領域
  • 塑造新一代人機互動模式
  • 開拓新市場,建立長期競爭優勢

生成式 AI 的實踐價值

在不同領域中,生成式 AI 已展現顯著成效:

  • 提升知識工作者效率:如 Turing 開發團隊效率提升 30%
  • 優化客戶體驗:如 Victoria’s Secret 的個人化購物服務
  • 自動化後勤作業:如 GA Telesis 的訂單處理流程優化

未來展望

市場數據顯示生成式 AI 的發展潛力:

  • 80% 的企業主管預期導入 AI 將提升營收
  • 33% 的高階主管視其為實現企業願景的關鍵
  • 導入 AI 技術的企業已開始看到具體成效

行動建議

現在正是企業探索生成式 AI 的最佳時機。我們建議企業:

  • 制定明確的 AI 導入策略和目標
  • 善用成熟的 AI 技術平台
  • 持續學習和調整,與時俱進
圖片來源:Google報告《跨越生成式AI的分水嶺

透過循序漸進的導入策略,配合完整的規劃與執行,企業能夠有效運用 AI 技術創造持久的商業價值,在數位轉型的時代中保持競爭優勢。重要的是要認識到,生成式 AI 不僅是一項技術趨勢,更是推動企業創新與永續成長的關鍵動力


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