創造產能固然重要,但前提是每一項科技投資都必須帶來可衡量的商業價值。
面對 AI 浪潮,企業領導者正承受前所未有的壓力。技術快速演進、市場期待持續升高,幾乎每個部門都能提出各種 AI 應用構想。然而,「立即採取行動」並不等於「擁有正確策略」。
若將 AI 視為起點,企業很容易在尚未釐清業務需求、優化核心流程,甚至確認投資回報之前,就急於投入技術資源。結果往往是技術先行,價值卻未能隨之實現。
這正是 Rimini Street 總裁暨執行長 Seth Ravin 最近接受 CNBC《Squawk Box》專訪時反覆強調的觀點。他的建議十分明確:先解決業務流程問題,將流程優化並自動化,再有策略地導入 AI。
換句話說,企業策略優先,技術應用其次。
若缺乏明確的商業目標便盲目導入 AI,企業增加成本、營運複雜度和治理負擔的速度,往往比創造價值更快。真正值得思考的問題,並非「我們可以在哪裡導入 AI?」而是:
「我們希望改善哪些業務成果?而達成這些成果最有效的方法是什麼?」
當企業先從業務問題出發,再決定是否需要 AI,以及該如何運用 AI,科技投資才能真正轉化為可衡量的商業成果。
觀看以下完整專訪,了解 Seth Ravin 對企業 AI 策略與科技投資的洞察:
任何科技投資都應通過的三項檢驗
在專訪中,Ravin 提出了一套簡單卻實用的評估標準,幫助企業判斷一項專案是否值得投入資源。任何科技投資,都至少應該達成以下三項目標中的一項:
1. 降低營運成本
減少不必要的支出、簡化技術環境,或降低維運關鍵系統所需的人力與時間成本。
2. 提升獲利能力
提高生產力、強化利潤率,或協助企業將現有資源轉化為更好的財務成果。
3. 建立競爭優勢
創造差異化能力、提升客戶體驗與成果,或更快速回應市場變化。
這項檢驗的重要性在於,它讓企業不再只關注技術的新穎性,而是回到商業價值與投資成果本身。當預算有限、人才短缺、管理者的注意力成為稀缺資源時,這也為技術與業務團隊提供了共同的決策依據與優先排序原則。
創造產能,不一定得從汰換系統開始
以商業價值為核心的 AI 策略,也改變了企業看待既有系統的方式。
許多企業在談論創新時,往往直覺地將「全面汰換系統」視為前提。但事實上,多數核心系統至今仍承載著企業最重要的營運流程,從薪資發放、客戶開立發票,到符合監管要求的營運作業皆然。
全面替換這些系統,不僅需要投入大量預算與人才,最終也未必能帶來相應的業務改善。
相較之下,企業更應該檢視哪些環節正在消耗大量資源,卻沒有創造相對應的價值。例如:
- 商業效益有限卻不得不執行的系統升級
- 受供應商時程驅動的大規模遷移專案
- 缺乏整合且效率低落的營運流程
減少這些低價值活動,不僅能釋放預算與專業人才,更能將資源重新投入那些真正符合商業目標的計畫。
這正是「創造產能」的真正意義。
它不只是削減成本,更是有意識地將資金、時間與人才,從低價值的技術工作重新配置到更具策略意義的業務優先事項上。
唯有當企業清楚知道這些釋放出來的資源將投入何處,以及希望創造哪些成果時,節省下來的成本才真正具有策略價值。
AI 不是解方,優化流程才是起點
AI 無法彌補設計不良的流程。
如果工作流程本身存在多餘步驟、決策權責不清、資料品質不一致,或缺乏有效控管機制,那麼導入 AI 不僅無法解決問題,反而可能只是將原有的低效率自動化,甚至進一步推高成本與複雜度。
更務實且有效的做法,是依循以下五個步驟推進:
一、明確定義業務成果
首先釐清這項計畫希望達成的目標。無論是降低營運成本、提升獲利能力,還是強化競爭優勢,都必須有清楚且可衡量的成果指標。
二、梳理並簡化流程
檢視現有流程,移除不必要的環節,釐清責任歸屬,並找出真正需要更高層次洞察或自動化支援的決策點。
三、優先自動化可重複的工作
對於穩定且具規則性的流程,應優先採用最簡單且最有效的技術解決方案,而非一開始就預設需要導入 AI。
四、有策略地運用 AI
在 AI 能夠創造明確價值的場景中導入 AI,例如處理複雜情境、提升分析能力或支援決策制定,同時確保其效益能夠被量化與驗證。
五、持續管理成本與績效
持續追蹤資源投入、服務品質、風險控管及商業影響,確保專案能創造長期價值,而非演變成持續增加成本的無底洞。
值得注意的是,經過這樣的檢視與規劃後,企業有時可能會發現,眼前的問題其實根本不需要 AI。
這並非失敗,而是一個有價值的結論。
因為企業真正的目標從來不是部署更多 AI,而是解決業務問題、提升營運效率,並創造實際的商業價值。AI 或許是實現目標的重要工具,但絕不是目的本身。
與其全面更換,不如策略性擴充
Ravin 也提出了一種更具策略性的方法:在既有核心系統之上建構 AI 能力,以解決特定的業務挑戰,而非一開始就推動全面性的系統重建。
這種做法讓企業得以保留那些必須穩定運作的核心流程,同時在最能創造價值的領域導入新的能力與創新應用,並帶來可衡量的投資回報。
對多數企業而言,這提供了一條更務實、也更可持續的創新路徑。
企業領導者不僅能維持關鍵系統的穩定性與可靠性,降低不必要的維護與系統遷移成本,更能將有限的資源聚焦於真正值得改變、且能創造實質效益的業務議題。
歸根究柢,產能來自有紀律的營運決策;而這些釋放出來的資源,則必須透過同樣有紀律的策略決策,投入能夠創造更大商業價值的優先事項。
評估創新的標準,不是技術而是價值
隨著企業 AI 應用邁向下一個階段,企業需要的不只是更先進的技術,而是更成熟的專案評估與治理能力。
熱情本身無法構成投資理由,而完成技術部署也不代表已經創造價值。真正重要的是,每一項計畫是否能為企業帶來具體且可衡量的成果,例如降低整體營運成本、提升獲利能力,或進一步強化競爭優勢。
這才是創新產能更具意義的定義。
所謂的創新能力,不在於企業部署了多少新技術,而在於能否持續將資源從無法創造差異化價值的工作中釋放出來,並重新投入到真正能推動業務成長與競爭力提升的計畫上。
AI 在這個過程中確實能扮演重要角色,但前提是企業已清楚定義策略方向、梳理業務流程,並釐清希望達成的成果。唯有如此,AI 才能發揮真正價值,而不只是另一項昂貴的技術投資。
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