AI工具多，決策前需冷靜思考的關鍵時刻
AI工具多，決策前需冷靜思考
「這禮拜要交的報告，數據分析結果有點不對勁，AI模型給的預測跟現況差異頗大。」俊豪，一位在台灣知名科技公司的資深專案經理，盯著電腦螢幕上長長的數據曲線，眉頭微皺。他開始思索，究竟是數據有問題，還是模型本身的參數設定出了差錯？這種情況並不少見，人工智能在決策輔助中的應用越來越普及，但有時AI的建議如同一把雙刃劍，既能指引方向，也可能引人偏航。
該如維持專案的方向
一般專案管理中，特別是在進行瀑布型專案時，決策時常依賴過往的經驗和穩定的流程。但在加入AI協助決策後，人們往往面臨一個重要問題：該如何在複雜的演算結果和人工智慧的建議中，維持專案的方向？AI能幫助分析海量資料，找出風險與機會，但最終的決定權仍落在人類手中，尤其是像俊豪這樣的中高階管理者，他們必須慎思自己的每一個「點頭」或「搖頭」。在數次專案會議中，俊豪經常見到利害關係人質疑：這些來自AI的建議，能否真的提升專案成效？過去某些AI演算法所預測的市場趨勢，最終被證明脫離現實，甚至造成流程優化失誤，讓成本提高不少。以擔任企業顧問多年的經驗，清晰的專案風險評估過程，似乎成了AI應用時所必須的一環。對此，俊豪建議先對AI模型進行系統性的評估，不僅是查看算法數據正確與否，更重要的是理解其運作時的假設條件，以及這些條件能否在真實世界中成立。
各種數據分析工具湧現，專案經理們如何劃清人工智慧與人類決策的界限便成了重要課題。俊豪在一次與同行的討論會中，提出了一個故事：某次，他曾依賴一個AI推薦系統為一項大型行銷專案制定策略，但由於未能全面評估AI的建議，策略最終偏離市場需求，導致巨額損失。這次教訓令他警覺，無論AI多精密，有些複雜的專案變數仍需人類的直覺和經驗來判斷，尤其是涉及人性和心理的市場方案。
一個有效的方法是讓AI與專案團隊協作，而非僅依賴AI結果自動化決策。這意味著無論面對的數據結果多具啟發性，還需賦予負責的專案管理者適當的時間去檢閱和反思這些結果。當被問及如何實際應用這個思維，俊豪舉例說明：當AI分析資產管理的風險時，除了依賴數字結果，其實應更加重視專業人士對現場狀況的直覺，如此一來，決策才會更加全面和穩健。
俊豪也提倡企業應該定期舉辦AI相關培訓和模擬工作坊，讓不同部門的員工在逼真但可控的環境下，感受AI決策所帶來的挑戰和機會。這讓其團隊對AI的基礎認識和操作能力提升不少，同時也促進更有效的團隊合作，因為每一位成員都能理解並參與到AI分析過程和結果闡述中。
並非所有AI都必要
俊豪的反思頗具深思：每一項來自AI的建議或許都是一個值得探究的「假設」，這些假設需要時間需要專業來驗證，而不是全然接受。他主張，科技日新月異，然而，真正加強公司競爭力的，永遠是那些能冷靜思考和具備強烈洞察力的管理者們。因此，在AI輔助的決策過程中，務必要保持敏銳的心態和人類直覺的智慧，這才是企業在競爭激烈的市場中脫穎而出的秘訣。這個網誌中的熱門文章
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