跳到主要內容區塊
[活動訊息] 2026 ANGEL LAB 年度論壇 ~ 開始報名囉 ANGEL LAB 業務架構 ANGEL LAB Monthly ANGEL LAB
:::
分享臉書 分享line 分享X 複製網址

[活動報導] 問對問題,才能真正衡量成效

問對問題,才能真正衡量成效

延續 6/17 ANGEL LAB 首場 AI 專題講座「零售業 AI 人才定位與定義」,第 2 場講座「導入 AI 之後,怎麼衡量成效?」於 8/12 圓滿落幕。活動再度邀請 ANGLE School 智能科技學院 溫怡玲院長主講,吸引近 40 位 ANGEL LAB 會員夥伴共同參與。

從「要不要用」,走到「然後呢?」

隨著 AI 工具席捲各行各業,「要不要導入 AI」早已不是大多數企業的核心問題。更關鍵的下一階段是:用了之後,然後呢?投入的人力、時間與資源,究竟換來了什麼?產出變多、速度變快,是否真的代表問題被解決、價值被創造?

這也是 ANGEL LAB 與人工智慧科技基金會攜手推出系列講座的源頭,期待透過主題分享,帶領 ANGEL LAB 會員共同建立能真正評估 AI 成效的思考框架 —— 而不是讓企業使用 AI 停留在「試試看」的階段,或讓成果停滯在看起來亮眼卻難以衡量真實價值的數據報表。

把「症狀」誤當「問題」,是最常見的陷阱

溫怡玲院長在一開場便點出核心觀察:企業最常犯的錯,是把「症狀」當成「問題」,急著用 AI 尋找答案。當員工對 AI 工具缺乏動機或熱情,背後原因可能是流程設計不合理、人力配置不足,或目標本身仍不夠清晰。例如使用 AI 後,主管回饋感覺「不夠精準」,往往代表需先共同釐清期待的標準、達到什麼成果才算符合效益。

當問題尚未被定義清楚,再強大的工具反而可能導致往錯誤的方向加速前進。

接著,院長也以 AI Canvas 工具為引,引導大家梳理困境的本質 —— 從利害關係人、使用情境、資料來源到預期價值,一步步釐清:手上的這道題,是否真的需要 AI 來解?還是 Excel 加上流程調整就能處理?

看似簡單的基礎思考與練習,卻也讓大家有更多機會釐清,或許最想解決的,其實屬於組織管理問題,而不非 AI 應用的問題。唯有先把問題定義清楚,並與組織年度策略對齊,後續設定的衡量指標才不會失焦 —— 也才值得認真追蹤。

數字不會自動帶來正確判斷

溫院長再以媒體轉型與電子報漏斗為例,當「發文量增加、製作時間縮短」看似降本增效,卻未必真的提升了品牌影響力、顧客好感或消費轉換。

數字本身不會自動帶來正確判斷,關鍵在於:衡量的,是不是真正重要的事?

例如,規則相對明確的財務流程,通常會以錯誤率、處理時間與成本來衡量 AI 的實質貢獻,而這非代表創意類或軟性工作就無法評估,而是需要在一開始就思考:企業所期待的成功,是什麼樣子?

溫怡玲院長建議大家,成效評估應在 AI 題目設定之初就同步啟動,包含盤點人員能力、資訊系統與現有流程,再從三個面向建立評估標準:價值鏈重塑、顧客關係重新連結,以及內部組織重建。即使是「跨部門溝通變得更順暢」這類難以量化的軟性成果,也能透過具體行為觀察持續追蹤,避免讓這類質性改變一直停留在「感覺」層次。

導入 AI,讓潛藏的問題無所遁形

導入 AI 不是一次性的驗收,而是一個不斷記錄、修正與優化的持續迴圈。在這個過程中,組織裡原本潛藏的問題往往也會一起浮現:資料不流通、系統權限不清、跨部門之間對於變革的抗拒等等。這些問題不是 AI 帶來的,而是 AI 的加入,讓它們再也無所遁形。

因此,企業除了準備好資料架構與技術基礎,更需要主動促進跨部門協作,建立資訊共享的文化,並確保人始終留在決策迴圈中。AI 可以協助分析、可以增速、可以降低重複性工作的負荷,但判斷力與責任感,仍然必須由人來承擔。

AI 省下的時間,不應只被換算成縮減人力的成本,而應引導團隊投入更高價值的工作。院長提醒大家,真正的競爭力,不只是比對手跑得更快,而是能否透過 AI 的導入,形成對手難以複製的真實差異化 —— 這才是值得長期投入的方向。

讓 AI 成為重新理解組織的起點

院長也邀請每一位參與者寫下自己的成功指標,以及回到工作現場後的第一個具體行動,期待大家從講座所學出發,讓承諾落地有所依歸,也讓講座收穫的影響不止於當天下午。

透過這系列 AI 講座,期待每一位參與者都能在 AI 浪潮中,找到屬於自己的判斷座標。

應用 AI 從來不是終點,對零售業而言,也是一個讓人重新審視工作方式、顧客關係與組織架構的起點。如何把這個起點走得紮實,如何讓每一次導入都真正創造可辨識的價值,是我們將一起面對,也值得持續投入的課題。

回到上方