AI 商業應用新策略：中小企業突破績效鴻溝的關鍵行動

在 AI 應用逐漸成為企業必備能力的今天，競爭的焦點早已從「有沒有導入 AI」，轉向「能不能創造具體價值」。真正的高績效企業，已經不再把 AI 當作實驗，而是視為推動營收與創新的核心驅動力。對於行銷管理者與中小企業主而言，現在是重新思考 AI 定位、縮短績效鴻溝的關鍵時刻。

本篇文章圍繞以下三個核心觀點展開：

• 長期價值實現：AI 的價值體現不僅在於削減成本，更在於創造收入增長、產品創新與企業轉型。
• 規模化的門檻：成功實現 AI 價值的關鍵在於建立 MLOps（工業化）能力，將 AI 應用從孤立的試點推向全面的企業規模。
• 績效鴻溝：專注於這些領先實踐的「AI 高績效者」，正與其他企業拉開巨大的競爭差距。

因此，今天的策略目標應該是：停止將 AI 視為一種工具，而是視為一種核心業務能力，並立即採取行動，縮小這日益擴大的「績效鴻溝」。

一、第一部曲：AI 發展重點的關鍵演變 (2020-2025)

從早期對傳統 AI 的摸索，到 Gen AI 帶來的革命，企業的 AI 戰略重點經歷了從「穩定」到「加速」的劇烈轉變。

戰略維度	階段一：價值奠基與分化期 (2020-2021)	階段二：高原期與 Gen AI 突破 (2022-2023)	階段三：全面加速與代理化 (2024-2025)
採用層面	採用率在 50%-56% 之間穩定。採用功能穩定集中於行銷、服務營運、產品開發。	總體採用率在 55% 停滯，企業普遍難以規模化，處於「高原期」。但 Gen AI 爆發，採用率在 2023 年達 33%。	採用率暴力激增至 88% (2025)。Gen AI 成為催化劑，打破了高原期。但深度不足，2/3 仍在實驗。
技術焦點	強調傳統 ML 的工業化（MLOps）和雲端整合，是高績效者成功的核心驅動力。	焦點轉向 Gen AI。確認其對知識工作者和內容生成的顛覆性潛力。	AI 代理 (Agentic AI) 成為新的前沿。 62% 組織正在試驗多步驟、自主執行的 Agent 系統。
價值層面	EBIT 貢獻穩定增加 (2021 年報告 >5% 貢獻者達 27%)。高績效者透過 AI 實現收入增長，而非單純成本削減。	價值貢獻穩定（EBIT 貢獻比例未再大幅增加），但企業投資意願因 Gen AI 顯著提升。	整體價值實現不均（僅 39% 報告企業整體 EBIT 影響）。高績效者更專注於業務轉型和創新。
風險與治理	風險緩解普遍不足。網路安全和個人隱私是主要風險。	不準確性 (Inaccuracy) 取代傳統風險，成為 Gen AI 時代的首要風險。企業治理政策跟不上技術速度。	不準確性仍是最常見的負面後果。但高績效者開始更積極、更早地嵌入風險緩解。

關鍵專有名詞解釋：

• Gen AI（生成式 AI, Generative AI）： 一種能夠生成全新內容（如文本、圖像、代碼）的 AI 模型，如 ChatGPT 或 Midjourney。它是推動近期 AI 應用爆發式增長的關鍵技術。
• AI 代理 (Agentic AI)： 一種基於大型語言模型 (LLM) 的系統，它不僅能生成內容，還能理解目標、自主規劃多步驟行動，並在軟體環境中執行任務，類似一個虛擬的自主工作人員。
• MLOps（機器學習運營, Machine Learning Operations）： 一組標準化的流程和工具，用於高效、可靠地將 AI/ML 模型從開發階段部署到實際的生產環境中，並進行持續監控和維護，以確保規模化應用。
• EBIT (Earnings Before Interest and Taxes)： 息稅前利潤，衡量企業核心業務盈利能力的財務指標。報告以此衡量 AI 對企業整體利潤的實際貢獻。
• 不準確性 (Inaccuracy) / 幻覺 (Hallucination)： 特指 Gen AI 模型生成看似合理，但事實上錯誤、虛構或毫無根據的資訊的現象。這是當前企業應用 Gen AI 的頭號風險。
• 人在迴路 (Human-in-the-Loop, HITL)： 一種 AI 系統設計模式，要求在 AI 輸出或決策的關鍵點，必須有人類專家介入進行審核、修正或驗證，以確保準確性和安全性。

二、第二部曲：給行銷管理者與中小企業主的策略見解

麥肯錫的 AI 發展演變，為行銷和中小企業提供了三大不容忽視的策略見解：

見解一：AI 採用停滯的判斷已失效 — 速度是新的護城河

麥肯錫在 2022 年和 2023 年初期對採用率「停滯」的描述，精準反映了當時企業在推廣傳統 AI 應用時的困難。然而，Gen AI 的出現證實了這種「停滯」只是暫時的。

策略啟示：

• 警惕「偽採用」： 雖然採用率激增至 88%，但大部分企業仍停留在單點試驗。這種「淺層採用」無法帶來實質的競爭優勢。
• 擁抱加速度： 行銷管理者和中小企業主必須將 AI 視為一個加速器，目標是快速將 AI 部署到多個核心功能（如行銷、產品和 IT），以趕上那些已經開始進行企業轉型的高績效者。

見解二：行銷戰場已升級 — 從「內容工具」到「自主代理」

行銷與銷售長期以來是 AI 最有價值的應用領域。但 Gen AI 的演變，正在改變行銷團隊的職責。

• 從 Gen AI (2023) 到 Agentic AI (2025)： Gen AI 擅長生成內容，但 AI 代理 能夠理解目標、規劃多步驟行動、並與外部系統（如廣告平台、CRM）互動。
• 策略要求： 行銷管理者必須從訓練團隊如何「提示（prompt）」Gen AI 寫文案，轉變為如何「設計和監管 AI 代理」，讓這些代理系統自主完成市場分析、內容變體測試和自動化客戶互動等複雜流程。
• 價值目標轉向： 延續 2020 年的趨勢，將 AI 價值衡量指標從「效率」轉為「新收入來源和產品差異化」。

見解三：中小企業的機會 — 聚焦價值流，並將風險治理左移

對於資源有限的中小企業 (SME)，麥肯錫的報告提供了務實的生存指南：

1. 優先工業化（MLOps 思維）：

• 洞察： 高績效者在 2021 年就開始利用 MLOps 來實現規模化。SME 不應嘗試自己建立 MLOps。
• 策略： 專注於利用開箱即用的 Gen AI 平台和服務，將其快速整合到核心價值流中（例如：將 AI 導入供應鏈的預測性維護，或客服的自動化分發）。快速見效和可擴展性優先於技術的複雜性。

2. 強制性應對「不準確性」風險：

• 風險： Gen AI 最大的弱點是「幻覺」和不準確性，這對品牌聲譽和法律合規性構成致命威脅。
• 策略： 建立精簡但嚴格的 「AI 使用規範」：
  • 審核機制： 對所有面向客戶或影響決策的 AI 輸出（如法律條款、財務數據）設定強制性的「人在迴路 (HITL)」 最終審核。
  • 數據保護： 嚴格執行禁止向公共 AI 模型輸入機密或專有數據的政策，以防止知識產權洩露。

三、結語：AI 代理時代，行動刻不容緩

麥肯錫長達五年的追蹤，證明了 AI 的採用已全面爆發，而競爭的焦點已轉向規模化、收入增長與新興技術（AI 代理）的集成。

對於仍在試驗階段的企業，現在必須將注意力從「Gen AI 能做什麼」轉向「如何建立一個能夠持續將 AI 成果規模化並安全運營的組織」。您的策略必須是：快速行動，規模化您的價值流，並將 AI 治理視為業務成功的前提條件。

資料來源：The state of AI in 2025: Agents, innovation, and transformation

 

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