組織轉型必修AI學分
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組織轉型必修AI學分
編者的話
進入流程改善2.0版，你準備好了嗎？
每家企業都期望能做好流程管理，以便提高生產力，並擴增獲利。1990年代，「流程再造」（process reengineering）即在企業的殷切寄望下風行一時，然而，許多卻因為欠缺適當的支援技術而以失敗收場。如今，AI（人工智慧）時代來臨了，若能適當地將AI融入流程再造，將大幅改善流程。
以瑪氏箭牌（Mars Wrigley）為例，為了將供應鏈數位化，它投資於多項AI和分析的能力。其中包括，建立生產線的數位雙生（digital twin），這個虛擬複製品會即時模仿生產線的運作，並將其中獲得的數據輸入機器學習模型，以便預測生產線的產量。AI還會以視覺化的方式呈現這些數據，生成建議，再由機器或人類做出決定。這讓公司可以平衡供需，減少浪費，增加營運效率，並大大提升顧客滿意度（見〈七大步驟融合流程管理與AI〉）。
而由於生成式AI的出現，人在這波流程再造中，非但不會被取代，反而扮演了非常重要的角色。生成式AI重塑了這次流程管理，它讓著名的豐田式流程「改善」演變成「改善2.0」版。豐田式改善的精神在於不用高風險的變革，而用持續改進的方式來改善流程。而自然語言介面的出現，使得非技術員工也能使用生成式AI，因此，企業應將人員置於流程改善的中心位置，才能讓企業進行幅員更廣的改善。舉例來說，目前，幾家著名的消費品公司，包括雀巢（Nestlé）、金寶湯（Campbell's）和百事可樂（PepsiCo）等正在使用生成式AI平台，幫助員工驗證新產品構想，並展開市場研究。除此之外，生成式AI 還可以協助員工：為新構想建立3D模型、提出修改建議、推薦可以使用的材料以及成本最佳化等。為了讓員工更能運用生成式AI，企業應提供提示工程和自然語言處理等技能培訓，讓員工做好這波流程再造的準備（見〈人，讓AI重塑流程的關鍵〉）。
做實驗，一向是企業用來推動創新、改進產品和服務的最佳方法。然而，以往做實驗的成本高昂，也只有少數數據科學家才有能力進行，因此無法普及。隨著AI（尤其是生成式AI）提供成本低且易使用的工具，使得產品、行銷、工程與營運等各部門的成員都有能力進行實驗，大量的實驗及試誤，可以得出更接近真實消費者需求的結果，讓企業保持競爭力。要做到這種境界，企業要提供讓所有員工能進行實驗的平台；這個平台需擁有簡單、容易理解的介面。還要建立知識庫，有系統地儲存、分類並組織各項實驗的結果，以便員工學習，改進自己做實驗的能力（見〈修練企業的創新「實驗力」〉）。
新創企業在市場上初試啼聲後，如何在後續的擴張階段維持最初的使命、緊密團結與創新精神，並且能持續茁壯？新近竄起、成為美國最暢銷的平價美妝品牌e.l.f. Beauty是箇中典範。它的執行長塔朗．亞敏（Tarang Amin）於本期中描述，他如何在明確的策略定位下，延伸出產品創新、文化建立和激勵人員的策略，以持續成長茁壯，值得處於擴張階段的企業參考（見〈e.l.f. Beauty成立20年，仍保有「新創魂」！〉）。
總編輯 鄧嘉玲
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