AI導入專案的三大盲點

在某個忙碌的星期三上午，台北信義區的某大企業內，一位林經理的專案經理正面臨著一場令人頭痛的會議。此時的他坐在會議室第二排，望著投影幕上管理團隊提案的AI解決方案。他心中暗忖：「這禮拜要交的報告內容多到不可思議，希望AI能幫上一點忙。」可是，在滔滔不絕的演講中，專案的利害關係人與經費考量卻讓現場氣氛緊張，無人敢輕忽。



現代企業不可避免地朝AI化道路邁進，但這條路上卻暗藏著許多陷阱。

AI導入時常被忽略的三大盲點。

• AI的導入過程看似簡單，其實不然。許多公司在引進AI的初期，往往犯下資源分配的錯誤。林經理回憶起他對一個瀑布型專案的顛覆性決策，當時AI系統雖然設計精妙，卻因未能充分了解現有流程需求而導致問題頻出。通常企業在流程優化的過程中習慣一刀切，卻未曾考慮原始流程的優勢與限制。這對於專案管理的細節把握是個極大的挑戰，尤其是當AI技術過於依賴模型而未能靈活運用時。

• 透明度與溝通的落差。引進AI後，林經理需要平衡各方利害關係人對成果的期待。在一次專案會議中，他親眼見到某位技術專家以過於複雜的術語解釋模型運作，結果導致非技術背景的管理者對方案產生誤解。這一場誤會足足拖延了整個專案兩個月之久。有效的專案風險管理，應該包括持續的雙向溝通，確保各方理解同樣的目標與現實。

• 對資料治理的疏忽。企業的資料被稱為「新油田」，但這「油田」需要恰當的治理。林經理曾苦苦經歷在如何分享、管理並監督AI所需的龐大資料集上，如何平衡準確性與合規性。若不提前確認數據來源的合規性並設定明確的治理框架，可能會招致合規部門的責難，甚至影響整個企業的聲譽。

這些盲點並非無法解決。在會議結束後，林經理與他的團隊開始重新審視AI導入的計畫。他們逐步調整資源分配，將業務需求考量納入系統設計中；確立每週的進度回報機制，讓技術語言以圖表或簡單比喻來替代；最重要的是，建立跨部門的資料管理制度，確保資料在合法合規的前提下被妥善使用。

綜觀上述現實挑戰，專案經理與中高階管理者在推動AI時，應更加謹慎地看待這三大盲點。企業往往熱衷於追求最新科技，但如果對於基礎細節掉以輕心，最終只會白花金錢，徒耗精力。

在林經理的決策實踐中，我們看到了一個現代企業面對數位轉型時所能採取的路徑：保持清晰的資源調度與流程優化、實現透明的專案管理，以及建立完善的資料治理體系。這些正是每位專案經理與決策者需要謹記的職場洞察。

正如林經理那天在會議結束後獨自一人留在會議室反思時所說：「AI導入固然是趨勢，但沒有誠如其分的執行細節，只會在數位沙漠中畫餅充饑。」因此，當各位在明亮的辦公室中，面對下一場決策會議的邀請時，記得問自己：AI能否幫到真正的忙，而不只是個華麗的擺設？