2025年12月17日

 

• 私部門和研究機構對於人工智慧轉型仍存在相當大的不確定性。
• 這項新研究檢視了「策略」、「組​​織」、「技術」、「治理」和「文化」等領域對轉型成功的貢獻。
• 這是德國航空航天中心 (DLR)、薩爾蘭大學和法蘭克福金融管理學院共同進行的研究。
• 關鍵領域：數位化、人工智慧

 

幾乎所有行業的公司都面臨著將人工智慧 (AI) 技術融入其商業模式的挑戰，以期在市場中更有效率、更成功地運作。然而，企業往往不確定究竟需要採取哪些措施才能實現這一目標。這種不確定性不僅存在於私人企業，也存在於同樣需要人工智慧轉型的研究機構。因此，德國航空航天中心 (DLR)、薩爾蘭大學和法蘭克福金融管理學院共同進行了一項研究，旨在進一步闡明這個問題。為此，他們對 300 家私人企業和 30 家研究機構進行了調查，以探討哪些因素能有效促進人工智慧轉型。

對成功貢獻最大的因素是研究中「流程與實施」這個成功驅動因素下總結的主題。這些主題包括開展概念驗證方法或採用敏捷方法將人工智慧技術引入公司等。

「在德國航空航天中心 (DLR)，我們認為概念驗證方法對於引入人工智慧至關重要，因為這使我們能夠建立一個有限的實驗項目，以證明某個特定的人工智慧想法在技術上是否可行、在數據上是否可實施，以及對我們來說是否具有商業意義——然後再投入大量時間和金錢進行全面實施，」德國航空航天中心副主席克勞斯·哈馬赫 (Klaus Hamacher) 說。

關於「策略和領導力」的決策也對人工智慧的成功實施至關重要。薩爾蘭大學的斯文·海登賴希教授是這項研究的科學主任，他認為關鍵在於明確的人工智慧目標、長期的人工智慧策略以及資源的優先分配。然而，他也警告說，人工智慧預算不足是不可取的：“如果沒有大量的額外人工智慧投資或公司內部資源的徹底重新分配，人工智慧轉型不太可能成功。”

對於人工智慧專案而言，策略方向和成功的組織實施固然重要，但正確的技術決策和建立合適的IT基礎設施同樣至關重要。法蘭克福金融管理學院的羅納德·格萊希教授（同時也是該研究的學術負責人）根據調查結果指出：「企業內部的IT基礎設施必須具備可擴展性，並能靈活適應不斷變化的人工智慧需求。」 由於數據是人工智慧解決方案的基礎，因此，易於存取且高品質的數據平台也必不可少。研究參與者也特別建議中小企業透過技術合作來管理各種複雜且投資密集的人工智慧實施專案。

最後，為了成功應用人工智慧，考慮治理原則以及文化和人事相關因素也很重要。

研究結果表明，在所謂的AI轉型領導者——即在AI試點計畫和實施方面取得顯著成功的公司——所有五個方面——「策略」、「組​​織」、「技術」、「治理」和「文化」——在AI領域都表現得非常突出。反之，研究結果也表明，任何一個面向都不可忽視，否則將危及AI轉型的成功。

 

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人工智慧：對商業和社會的挑戰

人工智慧（AI）是當今時代最重要的未來技術之一。它在德國航空航天中心（DLR）及相關產業的許多領域發揮核心作用。作為一項賦能技術，它在研究、開發和管理方面具有巨大的創新潛力。