過往五年，在貿易戰、疫情、烏俄戰爭等接踵而來的混亂局勢下，全球各地經濟成長率相較以往低迷；但台灣受惠於半導體供應鏈位移，生產基地回流拉動本地投資，成長率反而超越過去數據，成為唯一翻轉局勢的市場。
隨著半導體銷售需求趨緩，台灣要如何再「躍進」？國泰世華銀行首席經濟學家林啟超指出，產業轉型是首要關鍵，在當今複雜的國際地緣政治下，尋求中國市場以外的多元供應鏈愈來愈重要，亦應正視疫後崛起的服務業商機。再來是人力轉型，當出生率下探新低，除了鬆綁移民政策，也考驗企業未來的 AI 自動化、國際化管理能力。最後則是能源轉型，若要達成 2030 年淨零目標，台灣再生能源得落實年增 2 成的高門檻，這除了需釐清碳捕捉、碳降低、碳交易等關鍵名詞，企業亦得考量綠色經濟可能增加的成本，才能避免引發綠色通膨（Greenflation）並衝擊經濟。
正在躍進的不只是產業，還有消費者。出生於 1995 年後的 Z 世代，從小就懂吃穿，成長時數位服務大爆發，是消費經驗富裕的一代；他們也認同多元價值、擅長社群形象操作，會從細分的資訊管道裡，透過消費來「投票」。
那他們的需求缺口為何？奥沃市場趨勢顧問創辦人林宛瑩觀察，看盡華麗事物的 Z 世代最在乎「真實的本質」，如果要提升個人外貌，比起頻繁置裝或買化妝品，更偏好從飲食、運動著手。再加上 Z 世代選擇管道爆炸，但過盡千帆皆不是，「對頻的事物」難尋，若品牌的精神、表現與個人價值觀不合，就難以列入追蹤清單裡。
當產業與消費者們都不斷躍進，再加上當前的「AI 現在・進行式」，企業該怎麼因應？2023 Google 企業領袖高峰會將告訴您，如何面對市場變化挑戰、制訂因應策略，並抓住機會。
找到獲利新場景——適應變化，成為 AI-ready 的企業
今天產業的 AI 化早已不可同日而語。例如：富智康運用 Google AI 來降低營運成本，在生產線透過 Vertex AI 自訂機器學習模型技術，協助傳統自動光學檢測（AOI）判斷良率，降低人為錯判機率，進而提高生產效能和周轉率；家樂福則透過 Google AI 來增加商業效率，將 AutoML 結合線上與線下交易資料，建立機器學習模型來預測客戶終身價值，除了帶動 50 萬實體門市人流，亦提升 22% 線上流量。
換言之，擅用 AI 能為公司帶來的效益，不僅僅是節省成本或行銷應用，更能協助公司獲利最大化、提煉協作專案團隊，以及創造勇於試錯的彈性文化。但要如何成為 AI-ready 的企業？
先來看企業營運的策略面。Google 台灣總經理林雅芳表示，過去 AI 專注於從成本結構來節省支出；如今 AI 則能透過數據分析，找到獲利的新場景。於是，企業財務報表開始與生意連動，財務長（CFO）也將與行銷長（CMO）、商務長（CBO）形成新一代的黃金拍檔，透過數據策略協助企業找到價值，創造生意成長動能。
再來是組織面。從前，企業內部不同部門間進行專案協作時，多半採用「先規劃再執行」的瀑布式流程結構，雖然溝通成本低，但專案迭代慢；面對產業 AI 化，當組織運作模式能整合敏捷文化，就能根據專業與專案需求，來形成固定成員、固定職責的團隊分工，從中提煉出「協作專案團隊」，並如同短跑一樣，透過即時數據的回饋，進而快速迭代、優化產品或服務。
最後是人才面。林雅芳認為，基本錯誤要避免，但「聰明的錯誤」（Intelligence Failure）——沒有前例可循，得透過實驗才能取得新進展的嘗試——卻能累積可貴經驗。因此，企業可以先從內部挑選合適場景作為實驗性沙盒，鼓勵員工在沙盒裡勇敢嘗試、大膽試錯，從中形塑出適合 AI 的創新氛圍。
AI 變革的五大階段——顧問業看 AI，勤業眾信的輔導經驗談
走在產業趨勢最前端，替企業提供第一手顧問分析服務的勤業眾信風險管理諮詢公司，面對這股產業 AI 化浪潮，自身也開始推動 AI 轉型。
他們除了將旗下數據資料上雲到全球各地的資料中心、設立 AI 研究員，也把編寫底稿等勞力密集型工作 AI 化，讓顧問、審計人員能更專注於高附加價值工作，並在內部培訓時舉辦提案競賽，鼓勵同仁針對日常的顧問工作、客戶服務等業務，來發想創新 AI 應用。
勤業眾信也在輔導企業轉型的過程中觀察到，AI 變革分成五大階段——有意識導入、探索階段、投入生產運用階段、規模化階段，以及深度變革階段。勤業眾信執行副總經理許梅君指出，處於不同階段的企業，面對 AI 的營運策略也不同；以目前處於規模化階段的金融業為例，由於開始大量導入模型，自然也碰上採用 AI 時的可能風險，因此得開始思考 AI 治理與倫理道德等議題。
而企業客戶在推動 AI 轉型時，無論是由 IT 部門、AI 部門推動，或攜手業務等其他部門來混合推動，目前大多仍以「單點導入」為主；但勤業眾信在訪談中發現，從組織運作面來看，高達 46% 企業認為 AI 得與營運流程自動化結合，才能產生更大價值。
此外，從人才部署角度而言，比起領導者一頭熱急著要導入，更建議與員工坐下來，透過 Workshop 模式來腦力激盪，共同盤點公司有哪些應用場景適合導入，並評估既有的數據品質，避免導入一陣子後，因為數據品質不佳導致成效不如預期。
不只是「媒合」而已——用 AI 協助求才與求職，1111 人力銀行發展新商模
想找甫畢業五年內的 Z 世代人才嗎？您知道他們青睞何種工作內容？如果要吸引年輕人才，怎樣的職缺敘述（Job Description，JD）才能打動他們？
本身是資訊軟體業，同時也協助人才媒合的 1111 人力銀行，擁有來自求才者、求職者兩端的大量資料；而透過 AI，這些資料庫不只是用來「媒合」，更能推出新的商業服務模式。
1111 人力銀行總經理林奇葳指出，大多數畢業生都透過人力銀行找到第一份工作，於是，他們除了推出 AI 小秘書協助診斷履歷，提醒求職者該補充哪些過往工作經驗，也透過數據分析，整理出各大科系新鮮人的求職偏好。
若企業鎖定年輕人才，1111 人力銀行就能依據數據分析結果，建議企業客戶重新擬定職缺敘述，或將職務內容拍成影片，例如：拍攝製程工程師的一天，讓年輕求職者更能理解工作內容。而在勞動法規快速更新的今天，他們也透過 AI 工具，提醒企業在台灣刊登海外職缺時，得注意哪些法規細節；薪資未滿 4 萬時，得明確寫出薪資範圍等等。
作為頻繁接觸求才、求職兩端的 1111 人力銀行，也觀察到領導人在推動 AI 轉型時，往往讓員工倍感壓力。事實上，就長遠職涯角度來看，當個人能力不斷進化，例如：客服人員也學會寫程式，AI 反而是輔助個人職涯成長，同時協助人才與企業、時代一同進步的工具。
先破壞，再重建——全面導入 AI，AmazingTalker 成本降低、營收成長加速
AI 大幅進展下，線上語言學習產業被視為站在受衝擊的海嘯第一排；而成立僅 7 年的 AmazingTalker，秉持著「寧願自己淘汰自己，也不要被別人淘汰」的信念，今年初積極全面導入 AI，最終不僅人力成本大幅降低，總交易訂單金額（GMV）與營收成長速度也持續加快。
AmazingTalker 創辦人暨執行長趙捷平分享，他們先從營運面降低人力成本，但並不走大裁員的老路，而是導入 AI 讓既有員工提升職能，因而能以更少時間達成過往業務水準，並將剩餘心力用於創新業務。舉例來說，客服部門目前僅剩 1/3 人力負責回覆問題，其餘人力一半運用過往的客服知識來訓練 AI，另一半則負責產品設計。
他們也在組織面取消傳統階層關係，參考 Spotify 曾採用的部落（Tribe）模式，每個部落擁有 3~4 個小組，每個小組由 6~8 名前端工程師、後端工程師、PM、行銷等多元部門的人力組成，讓員工在資源有限的情況下，從敏捷、多元技能的角度集思廣益，發想出效率最高、成效最佳的業務，最終產量高出 4~5 倍。
如此全面性的 AI 轉型，需要員工主動積極思考，AmazingTalker 是如何喚起員工的高自主性呢？他們善用內部成功案例來強化其他員工的自信，舉例來說，當旗下一名會計同仁利用 AI 寫出程式後，不僅「震驚」工程師同仁，也大幅鼓舞其他同仁主動運用 AI；現在，他們也鼓勵每個小組團隊進行發想測試，成功後再將應用案例擴展全公司。
AmazingTalker 也並非萬事皆 AI。以行銷自動化為例，AI 可協助搜尋引擎優化（SEO），但如果要產出更複雜的廣告影片，雖然可以應用 AI 來寫爬蟲、設計腳本或剪輯，仍需要人力負責訓練 AI；再加上使用 AI 亦需考量軟硬體運算成本，因此得在合適場景與成本管控之間，找到人才與 AI 協作的甜蜜點。
成本大幅降低後，AmazingTalker 長達半年不需要聘僱任何一名新員工，而營收仍舊加速成長，趙捷平甚至表示，這也讓他們不一定得頻繁尋求外部高額募資。對新創企業來說，無疑是踏上營運更穩健的經濟獨立之路。
結語：AI 轉型沒有黃金方程式，「形塑文化」最關鍵
歷經過去五年的供應鏈位移與翻轉，台灣企業期望透過 AI，進一步達成產業、人才以及能源三大領域轉型，並抓住崛起中的 Z 世代新需求缺口，順利再度躍進。
然而，由於每間企業的「症狀」都不同，AI 轉型並沒有所謂的黃金方程式。林雅芳指出，盤點人力並不意味著取代工作，而是取代某些職能，人才的能力依舊得不斷進化；因此，領導人面對 AI 轉型時，仍須回歸到公司本業，並勇於嘗試最難、亦是最關鍵的挑戰——透過「形塑文化」，帶領員工善用 AI，邁向數位轉型。
Google 在當前的「AI 現在・進行式」裡，不僅與您們一起面對 AI 轉型，也在深耕多年的搜尋、機器模型以及雲端等服務的基礎上，推出各式 AI 工具，協助您們降低營運成本，增加商業效率，進而掌握獲利新場景，創造生意最大成長。
