隨著生成式 AI 技術迅速進展，許多企業開始將其納入日常營運與決策流程，期望提升效率、創造更大的價值。然而，AI 的導入之路往往並不如預期順利——技術具備，成效卻未必到位。本場 SIC Workshop 特別邀請 Zynkr.ai 創辦人、同時也是 Uber 全球資深經理的杜曜任 Peter，分享其在 Uber 實際導入 AI 的經驗，深入剖析從導入到落地過程中，企業最常忽略的溝通斷點與文化挑戰。
▍導入 AI 的第一道牆：不是工具，而是習慣與設計
「我們部署了完善的 AI 工具與培訓資源，但實際使用率卻不到 1%。」Peter 一語點破問題核心：企業導入失敗，關鍵不在技術，而在組織尚未準備好改變。導入 AI 並非單點部署工具，而是一場組織文化與流程的「再設計」工程。唯有同步改造流程邏輯、重建使用者習慣、強化管理階層認知，AI 才能真正成為企業的助力。
▍三向整合策略：人 × 流程 × 科技
要讓 AI 成為組織日常的一部分，企業需從「工具導入」升級為「系統整合」，也就是從三個面向同步調整：
人（People）：AI 不只是執行指令的工具，更是延伸思考的夥伴。Peter 團隊將高階主管的決策邏輯轉化為 prompt 框架，讓 AI 能在問題設計、情境判斷與創意發想中發揮作用。
流程（Process）：以人資流程為例，從履歷篩選、面試安排到評估意見整合，每一步都能由 AI 接手優化，讓流程從線性執行升級為智能協作。
科技（Technology）：導入 AI 的同時，必須建構支撐其運作的技術基礎，包括知識庫標準化、資料權限設計與前後台資訊同步，才能保障輸出品質的穩定與可控。
▍流程重構四步驟：讓 AI 從堆疊工具變成系統化能力
根據實務經驗，Peter 提出 AI 導入的四階段路徑：
流程探勘（Process Mining）：以「5 Whys」拆解流程痛點，透過 AI 快速分析訪談紀錄，將原需數小時的流程盤點濃縮為十分鐘。
流程重構（Re-engineering）：導入六標準差等方法，識別可模組化、可自動化的環節，逐步交由 AI 承接。
AI 助理設計（Assistant Design）：AI 不再只是輸出工具，而是具備提問能力的思考夥伴。設計時需兼顧 UI 互動、業務邏輯與知識資料庫的 contextual linking。
落地驗證（Implementation）：借鏡 Palantir 模式，讓 AI 工程師深入第一線，30 分鐘內產出可用原型，迅速回饋現場痛點，建立信任與效能感。
▍AI 時代的人類角色：從操作者到定義者
AI 的普及使人類角色不斷重塑。Peter 指出，當 AI 能處理大量例行任務後，人類價值的關鍵將從「執行」轉向「定義與創造」。Peter 也提醒，AI 越強，人類的商業理解與系統思考能力就越重要。這也意味著，未來的關鍵職能，不再只是技術操作力，而是系統思考與跨域理解力。
▍我們準備好與 AI 共事了嗎？
AI 導入的過程，絕非單純的科技升級，而是一場組織學習與角色重塑的變革。Peter 的經驗讓我們領悟——AI 是鏡子，是工具，更是放大器，也讓我們洞悉「判斷、溝通、協作與創意」才是真正有價值的事。
當我們願意從人性與流程出發，重新構築與 AI 協作的框架，才能讓這場變革真正發生，並在組織中持續生長。讓我們做好準備，與 AI 共創未來！
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