AI的崛起：企業是否應該擔憂競爭對手改變競爭模式？

文：蘇偉仁（全國商業總會會務顧問）

「想像你的主要競爭對手一夜之間自動化了他們的業務流程，你準備好應對這樣的挑戰了嗎？」你的主要競爭對手在一夜之間實現了業務的全面智慧化。他們的新產品全都具備連結生成式AI智慧互動的能力，客戶服務由AI智能客服系統處理，產品行銷內容是用生成式AI自動產生，而且隨時依各區域市場消費偏好，生成差異化內容及多種語言影音版本。

這種未來並非科幻情節，而是已經在某些領域變成現實的AI技術。生成式人工智慧（Generative AI）的迅速發展，各式各樣的圖、文、影、音自動交互生成、識別與詮釋的能力更是日益驚艷全球。正在顛覆各行各業的競爭規則，企業競爭的邊界變得模糊，傳統的競爭優勢正被新技術重新定義。

無論是率先採用AI的創新者，還是正在觀望的企業，AI都將是未來商業競爭的重要戰場。你是否擔心自己的企業會因為競爭對手率先採用AI技術而落後？還是應該謹慎行事，觀察市場變化再做決策？這些問題的答案並不簡單。究竟AI是“通往烏托邦的捷徑”，還是“企業獲利的攔路虎”，這些爭議仍然持續不斷。

根據麻省理工科技評論（MIT Technology Review Insights）和澳洲電信公司 Telstra 對全球 300 多名商界領袖進行的調查顯示，雖然約 75% 的受訪者在 2023 年開始嘗試生成式人工智慧（Generative AI），但只有 9% 的人表示他們已廣泛採用這項技術。大多數早期採用者僅在有限的業務領域部署了生成式人工智慧，並在後續擴大採用時面臨一些阻力，例如缺乏 IT 基礎設施和能力、強有力的治理結構和指導方針以及適當的企業文化和技能素養。顯然，全球企業的生成式人工智慧採用率尚未與該技術的知名度相匹配，資料隱私、監管和 IT 基礎設施仍是其主要障礙。

Telstra行銷主管 Chris Levanes 表示，2023 年的早期採用者大多部署該技術在自動化重複性、低價值的任務，因為這些任務需要較少的人工監督。多達85% 的受訪者預計在2024 年將生成式人工智慧用於這些低價值任務，其中77% 的受訪者期望將其應用於客戶服務，74% 的受訪者期望將其應用於戰略分析。產品創新、供應鏈物流和銷售是其他可能部署的領域。

投資銀行高盛（Goldman Sachs）於2024年 6 月發布主題為“生成式人工智慧：支出太多，收益太少？”的報告也提出了類似的觀點：「AI目前的技術在應對複雜任務時仍有局限性，雖然未來可能會出現技術突破，但這些突破對生產力的實際影響可能需要較長時間才能顯現。」該報告中接受高盛採訪的麻省理工學院Daron Acemoglu教授指出，AI 模型進展不會像許多人認為的那樣快，並質疑 AI 採用是否會創造新的任務和產品。而也正與目前許多企業還在觀察AI發展的市場風向、投資報酬率、以及評估企業本身是否具備導入AI科技的必要性，這態度不謀而合。

企業是否需要積極擁抱AI

隨著生成式AI在全球市場的快速推廣，許多企業擔心未來可能會被率先導入AI的競爭對手超越。然而，許多企業決策主管認為，企業對生成式AI的準備仍不充分，甚至部分企業選擇暫緩導入AI，原因包括高昂的技術成本、不確定的商業回報及數據隱私問題，以及員工還不具備成功實施生成式 AI 所需的科技素養。

根據麻省理工學院的應用經濟學教授（Daron Acemoglu）最近發表的研究也顯示，GenAI 的效益影響預測取決於該技術整合到組織中的速度。一些企業的GenAI 應用可提高生產力。然而其他導入的GenAI應用也可能會浪費時間和金錢。同時，目前大多數對GenAI 影響未來GPD的經濟預測（未來十年 GDP 年均成長 1.5% 至 3.4%）也存在太多不確定性。

因此，雖然生成式AI的應用確實在某些領域創造了新的商業機會和競爭優勢，但這並不意味著未使用AI的企業會立即被淘汰。在大多數情況下，企業的成功取決於對客戶需求的深度掌握、強大的品牌價值和高效的營運模式，而非單純依賴技術工具。因此，暫時不打算導入AI的企業，更應該重點專注於自己的核心業務，並持續改進產品和服務質量。同時，密切關注AI的發展趨勢，當市場需求和企業資源達到平衡時，再考慮逐步引入AI技術，將是更為穩健且有效的策略。

企業常見的AI早期應用方向

在生成式 AI 的應用上，企業競爭對手可能採取的創新策略將深刻影響行業格局。我們可以分別從拉開技術部署快慢差距、在地化創新經驗累積及客戶體驗價值提升三個方向進行觀察。

首先，「技術部署的快慢差距」是一個關鍵因素。領先的企業往往加速將生成式 AI 應用於供應鏈、行銷、自動化等業務，佔據AI創新部署的時間優勢。這意味著其他企業需要加快技術整合步伐，縮短部署時間，並通過現有技術工具迅速實現應用落地，以應對技術落後的風險。

其次，「AI適地化門檻」亦是不可忽視的信號。中國和歐洲正逐步利用本土市場的優勢，建構創新應用的競爭門檻，無論是中國的技術自主性，還是歐洲的語言多樣性和隱私及盡責法規壁壘，這些都讓當地企業在生成式 AI 的應用上佔據了優勢。當競爭對手開始強化對不同區域市場的理解與服務，打造針對不同市場需求的產品解決方案時。品牌企業為避免被區域競爭者搶佔市場，需要研判其競爭對手是如何針對各個區域市場進行AI的創新佈局。

最後，「客戶體驗及價值提升」已成為競爭焦點。如果競爭對手將生成式 AI 的應用轉向個性化和客戶體驗的提升，這將是一個重要的競爭信號。競爭對手若開始加強此類應用，企業應立即調整資源分配，強化對客戶的掌握及滿足個別客戶需求的回應能力，提供更精準的市場行銷和客戶服務。綜合上述說明，我們進一步整理如下（如圖1）：

圖1：競爭對手在AI上可能採取的應用策略

企業可以預先做哪些準備，增強應變能力

對於尚未打算導入AI應用的企業而言，除專注於核心競爭力的提升之外，也可以參考以下四項策略建議（如圖2），對於尚未開始使用生成式AI的企業提前做好準備，減少被採用AI技術的競爭對手超越的風險。

圖2：企業可以預先做哪些準備增強應變能力

結論：AI革命中的審慎前瞻行動指南

生成式AI的迅速崛起確實為全球帶來了深刻的變革，但當前的世界同時也面臨多重挑戰，例如氣候變遷、地緣政治風險、通貨膨脹和企業永續發展等。這些因素加重了企業決策的複雜性，使得在AI革命中保持靈活與審慎的應對策略成為關鍵。建議企業在未來應該採取以下行動指南，以確保在AI浪潮中穩步前進：

1.提升決策層的AI科技素養：

不僅技術人員需要掌握AI知識，企業的決策層更需要理解AI的應用潛力與風險。建議企業定期舉辦AI培訓或參與技術論壇，以便決策者在技術革新時能做出正確的判斷。

2.加強跨業數據合作與保護：

未來的競爭將是AI結合數據的競爭。企業著眼於強化數據收集和安全的同時，還應探索「企業數據聯盟」的概念，即與行業內外的合作夥伴共享數據資源，以提升AI模型的精度與效能。

3.靈活的雙軌策略：

AI技術的發展速度難以預測，因此企業必須保持靈活性。企業在面對AI革命時應建立「兩手策略」，一方面繼續強化現有的核心競爭力，如提升客戶關係、加強品牌價值；另一方面，企業可以建立內部AI研究小組或與外部AI技術供應商合作，從而在不急於投入的情況下，保持對最新技術的敏感度。這樣，當技術和市場條件更加成熟時，企業可以迅速切換到更高效的營運模式，而不會因為準備不足而落後。

總而言之，AI革命的浪潮已不可逆轉，但企業的成功與否將取決於其如何靈活應對技術變革，並在此過程中保持謹慎。既要深耕現有的競爭優勢，又要為未來的技術創新做好準備，這是企業在快速變動的市場中穩步發展的關鍵。