投資AI：感受到壓力，這很好

人工智能的演進與炒作

人工智能（AI）並不是一個新概念。其旅程始於1940年代，由像約翰·麥卡錫這樣的先驅激發我們對AI可能達成的成就的想像。然而，相對較新的則是圍繞它的巨大興奮情緒。就像這股熱潮正在指數增長般。舉例來說，ChatGPT在2022年以轟動的方式登場，而現在，DeepSeek和Qwen 2.5正在各處掀起波瀾。

這種炒作是可以理解的。得益於計算能力的飛躍、對大量數據集的訪問以及算法的改進，人工智能和機器學習（ML）模型正以驚人的速度進步。我們每天都在見證推理和內容生成領域的突破。這真是令人興奮的時代！

然而，這種炒作也有另一面。它可以製造很多噪音，讓人覺得AI似乎更多的是炒作而非實質。我們已經習慣於被這些尖端發展的信息轟炸，以至於我們可能開始忽略它們。這樣做，我們就有可能錯過AI帶來的不可思議的機會。

對生成式AI的誤解

由於生成式AI周圍的噪音，一些領導者可能認為它不成熟，不值得投資。他們可能會等到廣泛採用後才加入，或者將其使用限制在業務的低影響領域。但他們錯過了重點。即使快速失敗，也要嘗試使用生成式AI，遠比完全不嘗試要好。領導力就是要抓住機會進行創新和轉型。AI發展迅速，如果你不加入，你就會被落下。

這項技術將成為未來商業格局的基石。現在與之互動的人將塑造那個未來的樣貌。不要只用生成式AI來獲得小小的收益；要用它來實現巨大的飛躍。這就是開拓者將要做的。

管理AI採用的風險

採用生成式AI本質上是一項風險管理活動，這是高管們所擅長的。就像對待任何其他新投資一樣，找到在不承擔過多風險的情況下前進的方法。只要做點什麼。你很快就會看到它是否有效——要麼AI提升了一個流程，要麼沒有。就是這麼簡單。

你不希望陷入分析癱瘓。不要花太多時間過度思考你的目標。正如伏爾泰明智地指出，不要讓完美成為好的敵人。從一開始就設定一系列可接受的結果，堅持下去，不斷迭代，並繼續前進。等待完美的時機或用例最終只會在長期內讓你付出更多代價。

那麼，會有多糟？選擇幾個試驗項目，啟動它們，看看會發生什麼。如果你失敗了，你的組織將因此而變得更強大。

AI實驗中失敗的價值

假設你的組織在生成式AI實驗中失敗了。那又怎樣？從失敗中學習的價值是巨大的——嘗試、轉向，並了解你的團隊在哪裡掙扎。生活就是要克服挑戰。如果你不把你的團隊和工具推到極限，你怎麼會知道什麼是可能的？

只要有適合的人在適合的崗位上，並且對他們有信心，你就沒有什麼可失去的。設定具有真正挑戰性的延展目標，將有助於你的團隊在專業上成長，並在工作中找到更多價值。

如果你在一個生成式AI實驗中嘗試並失敗了，你將為下一個實驗做好更充分的準備。

尋找AI實驗的機會

首先，找出你業務中面臨最大挑戰的領域：持續的瓶頸、可避免的錯誤、未滿足的期望或被忽視的機會。任何涉及大量數據分析、複雜問題解決或耗時過長的工作流程都是進行AI實驗的理想對象。

在我的領域，供應鏈管理中，有無數的機會。以倉庫管理為例。這是生成式AI的完美起點。管理倉庫涉及在近乎實時的情況下協調眾多元素。你需要在正確的時間將正確的人放在正確的位置來處理、儲存和取回產品，其中一些可能有特定的儲存要求，如冷藏貨物。

這是一項令人生畏的任務。倉庫經理通常沒有時間去梳理無盡的勞動力和商品報告來讓一切順利運作。他們還經常要處理實時的干擾。

然而，生成式AI代理可以分析所有這些報告，並根據洞察和根本原因提出行動計劃。它們可以發現潛在問題並設計有效的解決方案，為經理節省大量時間。

這只是生成式AI如何優化關鍵業務領域的一個例子。任何涉及數據分析和決策的耗時過程都是AI增強的首選對象。

所以，選擇一個用例，投入其中。

用生成式AI迎接未來

生成式AI將長期存在，並且正以創新的速度發展。每天都有新的用例出現，技術也變得更加強大。益處是明顯的：組織從內部轉型，人們在數據指尖下以最高效率工作，以及更快、更聰明的商業決策。我可以一直說下去。

你等待“完美條件”的時間越長，你和你的業務就會落後得越遠。

如果你有一個堅實的團隊、強大的業務策略和真正的改進機會，你就沒有什麼可失去的。

你在等什麼？