企業正如火如荼的導入AI，經營者們設定了一○％至三○％不等的導入效益目標，不管是透過降本，還是增效。
但在AI導入過程，我看到一個大誤區：有些人把AI神燈化了！
行銷主管期待，當他們把一堆數據輸入後，AI就可以如阿拉丁神燈精靈一樣，一鍵吐出「行銷洞察」，告訴他用戶的喜好、寫出吸睛的行銷文案。業務主管希望，輸入客戶需求後，AI就可以寫出一個好提案，並告訴他應該用什麼話術打動客戶。產品主管則許願，AI可以幫他設計出對的產品⋯⋯。
這真是大誤會。如果一個行銷主管都還未建立屬於自己的行銷洞察，在產品特色、銷售量、受眾樣貌、通路特性、行銷聲量等眾多變量間，他自己都還理不清其中連動關係時，如何期待AI能做到呢？
「這就像叫AI幫你觀落陰一樣，」群聯電子技術長林緯打趣道。如果一個人對事情沒有洞察，只是把一團雜亂的資料塞進AI，期待它幫你理出頭緒，那就像拿著一團亂麻去求籤詩一樣。
多份研究報告就指出，AI的效能高度依賴輸入數據的品質與使用者的專業判斷；簡單說，如果沒有輸入「結構化的數據」（被歸納分析過的數據），其輸出可能「偏離實際需求，甚至產生誤導性結果」。
尤其在企業的營運上，AI導入就跟數位轉型的初期一樣，企業必須將隱藏在員工身上的經驗顯性化，將這些Know-how轉化為可供AI使用的數據格式（如標準化流程、最佳實務、案例分析等）；這些高品質的結構化數據，才能訓練出精準的模型，成為員工可使用的工具，大幅提升生產效率。
「AI可以協助人做事，但不能替人背鍋。」林緯說。如果你自己沒有做該做的準備，輸入對的資訊，AI就會亂回，到頭來，只是繞一圈再把問題丟回來，甚至把問題弄得更混亂。
更麻煩的是，如果企業任由員工輸入自己認為對的數據去訓練AI，那麼，格式不一、數據相互矛盾，這套AI將陷入精神混亂，成為「災難加速器」。
說到底，要讓AI真正成為人類的助力，我們必須先建立自己的「模型」：對事情的看法、工作的流程、解決問題的邏輯框架。這些東西無法從AI中直接獲得，而必須來自我們的經驗、觀察與反思。
這套模型，就是組織Know-how；沒有它，AI就像一輛沒有導航的高速列車，跑得再快，也找不到方向。
所以，企業導入AI前，其實是最好的健檢時刻；該還的債快還，該補的洞快補，可千萬別事事甩鍋給AI！
