領導盲點大解密：當 AI 轉型停滯，問題可能在你我身上

談到推動企業內部 AI 轉型，最大的障礙常不是技術複雜度，而是出在領導階層本身。身為企業決策者，你可能也曾疑惑：「為何公司的 AI 專案進展如此緩慢？是員工不夠上進嗎？」

然而，事實恰恰相反。近日，麥肯錫（McKinsey）一項調查揭露了這個令人深思的現象：當  C-Level 主管被問到阻礙 AI 推動的因素時，他們將「員工準備不足」視為主因的可能性，竟是將「領導團隊缺乏共識」視為原因的 2.4 倍。

自省勝於歸咎：領導團隊、親自參與，才是變革核心

這種「向外歸因」的傾向看似尋常，卻可能導致企業投資錯方向，錯過了真正需要解決的核心問題。實際上，成功部署生成式 AI 的企業，無一不是經歷了徹底的組織改造——從工作流程重設計到強化高層在 AI 治理的監督角色。

在台灣企業環境中，常聽到領導者抱怨「找不到 AI 人才」或「員工學習意願不高」。然而，這些外部因素真的是主要障礙嗎？

波士頓顧問公司的研究提供了值得關注的視角：在全球範圍內，僅有 25% 的企業能成功將 AI 實驗轉化為實質業務價值。深入分析這些成功案例，研究人員發現一個共同特徵：這些領導者不是把 AI 當作實驗室裡的專案，而是看作推動公司未來成長的核心引擎，並親自參與轉型過程的每一個關鍵決策點。

「加速器」還是「絆腳石」？高管應先認清自己的角色

對企業高層而言，一個不容忽視的事實是：有近半數（47%）的 C-Level 主管認為他們的組織在 AI 發展速度太慢，卻沒意識到這可能源於領導團隊對 AI 認知不足和跨部門協作機制缺乏。Deloitte 的研究同樣指出，C-Level 主管層的技術理解程度直接影響了企業建立合適 AI 治理和風險管理框架的能力。

AI 轉型本質上是業務轉型，技術只是工具。這需要台灣企業領導者跳脫「授權 IT 部門處理就好」的思維，轉而親自帶領變革。如同前述麥肯錫報告所強調的，這類關鍵任務必須由最高領導層親自主導，而非委派給技術團隊或新成立的創新實驗室。

超越「效率工具」：從「點狀應用」到「系統轉型」的躍升

當領導者在審視公司的 AI 專案時，應該很容易會發現，這些專案大多停留在「讓特定工作更有效率」的層次。

麥肯錫分析超過 250 個 AI 應用案例後發現，大多數企業仍專注於小規模、局部性的 AI 應用，例如加速合約生成或提升客服效率。而能夠徹底改變營運模式或開創新市場的變革性應用卻少之又少。

對企業而言，這正是關鍵挑戰：如何從「AI 實驗」跨越到「策略性資產」。埃森哲（Accenture）的一項研究就指出，只有 10 %的大型企業成功將 AI 轉化為核心競爭力。綜觀這些 AI 領頭羊企業，他們都不滿足於零散的 AI 專案，而是透過清晰的 AI 路線圖，確保技術與業務目標一致。

其實只要看看特斯拉（Tesla）如何運用 AI 的案例就能理解這種差異。特斯拉不只是用 AI 優化製造流程，而是將 AI 視為產品差異化的核心，透過自動駕駛系統持續學習的特性建立難以複製的競爭優勢。這樣的 AI 應用不僅塑造出清晰的產品定位，也讓特斯拉在市場上建立難以取代的競爭護城河。

AI 成敗的關鍵，不在於技術，而在於領導者是否願意主動出擊。

AI 不再是少數科技公司的專利，而是每一家企業都必須面對的商業現實。技術成熟度日益提高、人才逐步就位，真正決定企業是否能從中獲利的關鍵，往往取決於領導層的認知與作為。

當生成式 AI 帶來的衝擊不再只是未來式，而是現在式，領導人更應重新審視自身角色，是加速變革的催化劑，還是組織創新的最大阻力？

若企業真想打造 AI 驅動的競爭優勢，下一步，不是再成立一個專案小組或外包一個模型，而是由 CEO、CTO、COO 等領導者親自啟動變革，整合資源、制定方向，從根本重構組織對 AI 的想像與部署方式。當領導層站出來，整個組織的未來，才會真正動起來。