BCG徐瑞廷：AI導入最大障礙不在技術，而是人

波士頓顧問公司（BCG）董事總經理暨全球資深合夥人徐瑞廷（JT）於AI 2025直播論壇中發表演講並與數位時代總編輯王志仁進行對談，從策略制定到實際落地全面剖析企業AI轉型。本文整合了演講及對談內容，為管理者提供從宏觀到微觀的AI轉型指南。

AI發展超出預期，價值正在實現

徐瑞廷開篇即指出，AI的發展進程遠超過專家預期。「不管是從各個AI能力來看，包括多個代理人的協作、推理、感官知覺、社交等等，我們每一年問行業專家，什麼時候能追上人類前百分之二十五強，結果我們猜的時間都沒有猜對。」

AI已在四大領域創造實質價值

目前，全球各行各業已開始實際體現AI的價值創造：

1. 效率提升：使用更少的人做更多事情，提高生產力
2. 成本優化：不僅節省人力，也包括物料、直接與間接成本
3. 客服改善：處理時間縮短，進線量降低，後續處理時間減少
4. 市場轉換率提升：加速成交，縮短產品上市時間

「AI的創造價值已在世界各地各行各業發生。但成功案例仍少於失敗案例，」徐瑞廷坦言，「這次我想分享成功企業做了什麼，是那些尚未成功的公司還未掌握的。」

三種AI用法：部署、重塑、創新

BCG觀察到AI有三種主要用法，徐瑞廷以英文詞彙Deploy（部署）、Reshape（重塑）與Invent（創新）來說明：

部署（Deploy）

「這可能是最多公司已經在做的事情，基本上就是使用市面上的AI工具，應用在日常業務上。」徐瑞廷表示，這種方式導入難度和成本較低，但效益有限，「平均可能對生產力有10-20%左右的提升。」

重塑（Reshape）

「這是利用AI重新構建或重組關鍵職能，包括研發、供應鏈、人事、財務、法務、製造、採購等。」目前，領先企業已成功重塑1-3個職能，預計可帶來30-50%的效率提升。

創新（Invent）

「利用AI發明或創造新產品、服務，甚至新商業模式。」徐瑞廷舉例：「有沒有可能做一部電影不需要演員？利用AI生成內容、聲音、影像，甚至劇本。」不過他坦言，這方面成功案例還比較少，企業仍處於探索階段。

「這三種用法並非前後關係，不必先部署才能重塑，才能創新。有些新創公司第一天就在思考如何利用AI以全新方式提供產品或服務。目前多數企業資源投入在重塑階段，這也是當前價值創造的主流方向。」

AI導入三種情境：宿營、燈塔、登月

在對談中，徐瑞廷進一步解釋了三種AI導入情境的差異：

1. 宿營：在原有營運上提升效率，追求30%的改善。「這是每家公司只要努力大概都能做到的。」
2. 燈塔：介於效率提升和商業模式轉換之間，「稍微努力有機會達成」。
3. 登月：商業模式的根本改變，追求30倍的提升，但風險也高。

這三種情境與前述的三種用法密切相關，宿營對應部署，燈塔對應重塑，登月則對應創新。

AI轉型的推進策略

徐瑞廷分享了BCG常用的AI轉型推進方法：

1. 診斷期：進行快速診斷，了解企業AI發展程度，協助重新安排優先順序
2. 並行推進：部署和重塑同時進行，部署由各部門自行推動，重塑需高管參與
3. 配套跟進：依照重塑進度同步發展企業基礎能力

「許多企業各部門各做各的，無法進行跨部門協作。例如研發部門做了AI小工具加速寫程式，但無法在設計產品前就利用AI快速了解市場需求，確保做對的產品。」

AI用例排序方法

BCG建議企業以「成效高低」和「可行性高低」兩個維度來排序AI專案：

• 登月計劃（Moonshot）：成效高但可行性低，需要投入大量資源和時間
• 燈塔專案（Lighthouse）：成效高且可行性中等，需要明確優先級
• 樹蔭專案（Shade）：成效高且可行性高，可迅速實施

「大公司全球最多同時推三個重塑職能的計畫，因為這涉及大量行為改變和變革。」徐瑞廷強調，「登月計劃不是每家企業都要做，需審慎評估風險和回報。」

初期導入：KPI與ROI的平衡藝術

王志仁開門見山地問：「在評估或初期導入AI時，制定KPI跟ROI是有必要的嗎？」

徐瑞廷坦言這不是單純的是非題，而需要找到平衡點：「我們講兩個極端，兩個極端都不好。」他解釋，過去許多企業著迷於技術，「反正就是AI用起來，ChatGPT用起來」，完全不考慮效益；另一極端則是「一開始就管投入產出，每個月或每季都盯你投入產出有沒有達到。」

「很多AI還是在嘗試過程中，效益很難一開始就很明顯。所以如果把ROI或投資報酬率當成最重要指標，每段時間就定一次，這也會發生問題，很難做下去。」更糟的是，團隊可能為了達標而「湊數」，「做很多其實不是AI省的成本，去湊這個數給老闆看。」

徐瑞廷建議的中間路線是：「心裡有盤算，這個事情三年可能給我帶來什麼好處。但中間在盯的時候，不是盯著最終目標，而是盯中間過程。」

改變衡量方式：從人到任務

「一開始測量的是任務，未來長期才看結果。」徐瑞廷舉例，客服可以看「以前一通電話平均三分鐘，是否能縮短到兩分半？」而不是急著計算「能不能少人」。

「因為現在大家還在熟悉AI，常常會有突發狀況需要人處理。在大家很相信AI之前，不應輕易變動人力。」這個觀點提供了初期AI導入的重要指引——先優化任務流程，再考慮組織結構調整。

燈塔項目：如何選擇與推動

當被問及如何以燈塔為目標推動AI計劃時，徐瑞廷提出兩大挑戰：

選擇難題：「在選擇哪些是宿營，哪些是燈塔，哪些是登月的過程就已經很挑戰了。因為成效高低沒有大家想像得那麼直觀。」

他舉例ChatGPT：「問大家ChatGPT有沒有省時間？大家可能回答『有』。但有沒有因此提升生產力？這就是問號了。」理由是「它可以省你蒐集情報的時間，不代表能省你寫報告的時間。」

推動策略：徐瑞廷強調燈塔項目必須滿足兩個條件：

1. 高層關注：「燈塔一定要有上面的關注，ideally是CEO，沒有CEO的話也是非常資深的高管，對整個公司、整個盤子有一定控制能力。」
2. 部門支持：「一定要找那種部門長真正相信做這件事對他部門有幫助的。這兩個缺一不可。」

「如果只是老闆打下來，常常到後來部門不一定會全力配合。每個部門自己都有每日非常忙的任務，AI很可能打斷他的日常生活。」

徐瑞廷觀察，技術導向部門通常較願意嘗試AI：「像很多寫程式的工作者，就算不推，他們可能也都開始使用AI了，因為確實明顯提升生產力。」而客戶導向部門可能較保守：「對他來說，客戶關係才是everything，你給他一大堆新的AI東西，他不一定信服。」

企業基礎能力建設

成功的AI轉型需要六大基礎配套同步發展：

1. 政策：處理AI幻覺、情報外洩、著作權等風險
2. 平台：技術平台與網路安全
3. 組織：包含AI交付辦公室與負責任AI辦公室
4. 流程：工作流程重設計
5. 人才：四類人才培育（建模、治理、重塑、使用）
6. 文化：促進創新與接受變革

「這些配套不應與AI用例脫節，應隨著職能重塑一起走，重塑到哪裡，配套到哪裡。」

AI轉型的最大障礙：10-20-70法則

「推動AI轉型最大的障礙不在演算法或科技，而在管理層面。」徐瑞廷以冰山比喻，表面上的10%是演算法，20%是IT技術，水下70%則是流程、人才、文化等管理問題。

「很多公司做出價值創造，關鍵不是有多聰明的AI代理，而是把流程、人才、組織文化打通。」

處理「七十%」問題：人的因素

「七十%的問題主要都是在說服各個不同利益相關者，這個為什麼要變？不改變會有什麼下場？改變有什麼好處？改變時你的單位怎麼從變革中得到好處？如何管理風險？」

徐瑞廷強調「我們花大量力氣都在做溝通，而溝通最重要的就是誠意，人是很重要的。」AI還無法解決這些人際溝通問題，「我們還沒找到魔術方程式讓AI來做這七十%的事情。」

如何說服主管推動AI轉型

從人資角度協助推動時，徐瑞廷建議：「通常我會建議開始一定是從大家最痛的。」

他舉例：「很多公司現在要人才，而人才不夠是痛點。因為每次面試都需要碰到主管，主管都忙著賺錢，沒空面試，這個循環打不開。」

「你去跟老闆討論時，一定不是討論『AI很好』，因為老闆一看到AI就會看到花錢。你要說『我們現在人才不夠，這是大痛點，我們怎麼利用AI快速縮短時間，讓主管花更少時間，找到更多好人才。』要從這個角度做勸服工作。」

時間挑戰：組織規模的影響

當被問到從部署到發明需要多長時間時，徐瑞廷指出這與公司規模息息相關：

「中小企業甚至新創企業有優勢，可以從第一天就做完全不同的做法，因為沒有包袱。」有些新創公司甚至思考「公司裡可不可以沒有HR？沒有財務？全交給AI。」

相比之下，「大公司是最大的負荷。因為主管都知道AI很好，但有日常龐大的業務要做，百分之一百二十的時間投入日常就已不夠，現在還要增加AI。」

黑天鵝事件：變革的契機

對談中，徐瑞廷提到突發事件可成為推動AI的好機會：

「講到這個，因為我們現在很多黑天鵝，其實黑天鵝always是變革一個好的契機。你以前可能推進老闆說要客服升級，老闆可能一直覺得『能撐就盡量撐』。可是今天遇到這個事情了，是一個很好的撬動公司投資的機會。」

王志仁提到銀行因匯率變動導致客服電話爆量的例子，徐瑞廷認為：「這反而是個好事情，去讓原本可能猶豫的討論可以加快推進。」

AI代理與多代理協作：未來趨勢

徐瑞廷認為，AI技術正從聊天機器人、AI助理向自主代理發展，「可以想像成我多了一個新同事，能獨立自主幫我做事。」

更進階的是多代理協作系統，「不只一個AI代理，而是多個AI代理互相合作達成目標。」他以供應鏈為例，需求規劃、供應規劃、產銷協同、物流各有專屬AI代理，這些代理互相溝通協作，「就像人與人溝通一樣。」

AI代理：從助手到獨立工作者的實現路徑

談到AI代理技術的實際應用，徐瑞廷描繪了循序漸進的發展路徑：

「你的流程需要隨著agent能力的強化而進化。」他以銷售AI代理為例：

1. 初期：AI幫找潛在客戶，「找出一千個可能對你產品有興趣的公司」
2. 進階：AI幫約會，「這千個裡面有三百個想進一步談的」
3. 成熟：直接安排在行事曆，「你看到行事曆就有五家客戶要訪談，都是AI代理幫你篩選好的」

「但這過程不能一步登天。」徐瑞廷警告如果一開始就讓AI完全掌控行事曆，可能造成災難：「AI沒辦法判斷你的priority。如果原本約好下週二拜訪大客戶，AI插進來一個新客戶，這就出問題了。」

「如果被破壞一次，很多主管就不敢使用了。所以怎麼導入有技巧，必須一步一步設計，讓大家一步一步來用。」

人與AI的互相適應過程

對談末尾，徐瑞廷分享了人與AI如何互相適應的觀點：

「不只是人去適應AI，AI也要來適應人，這是互相適應、互相學習的過程。」

他強調要給予學習時間：「AI這件事為什麼不能第一天就定ROI，因為有很多學習過程，需要有容忍。重點是你發現它找來的quality有在進步，一天比一天好。」

這種漸進式學習類似於「我們用ChatGPT從早期給我們一堆幻覺的答案，到現在發現越來越靠譜了。」徐瑞廷建議：「大家不要急著去量那個最終的結果。」因為工具本身也在不斷優化迭代。

結語

徐瑞廷的分享揭示了從AI轉型策略到落地實踐的全景視角，強調了幾個核心要點：

1. AI轉型需要有明確策略，識別適合的用法（部署、重塑、創新）與情境（宿營、燈塔、登月）
2. 成功導入需平衡技術與管理，尤其是處理「七十%」與人相關的因素
3. 實施過程重視漸進式學習，允許人與AI互相適應
4. 推動變革需從痛點出發，善用黑天鵝事件作為契機
5. 未來AI代理將在企業中扮演越來越重要的角色，但需循序漸進導入

無論企業規模大小，這些洞見都能幫助管理者更有效地推動AI轉型，創造實質商業價值。如徐瑞廷所言：「不管技術如何先進，成功的AI轉型70%仍在於人的因素，這是領先企業的核心競爭力。」