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》
延伸閱讀:Google 雲端與國家研究小組新報告:企業導入生成式AI效益

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。

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、降低成本和優化現有流程。
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。

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%

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、人才和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
- 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
- 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
- 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

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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