波士頓咨詢集團（Boston Consulting Group）的AI與先進分析業務執行董事兼合夥人希爾佛．帕倫波（Silvio Palumbo），以及哈佛商學院的執行顧問兼資深講師大衛．埃德爾曼（David Edelman），於2023年7月在《哈佛商業評論》發表了題為〈聰明公司對整合AI的瞭解〉的文章。
該文章指出，許多企業對於整合人工智慧（亦稱為智慧整合 Smart Integrated）存在著深刻的誤解，認為使用AI必須建立高度複雜的技術模型。
然而，現今已存在許多公開且成熟的模型和工具，例如OpenAI的GPT-4，以及適用於機器學習的XGBoost模型等。像優步（Uber）、網飛（Netflix）這些熟悉運用AI的企業，並不是從零開始自行開發技術，而是採用現有的技術模型，然後根據需求進行擴展，以協助創造出個人化體驗產品。此外，該文章指出，AI僅佔成功與否的一成，其餘九成取決於數據、實驗和人才的結合。簡而言之，企業必須擁有優秀的人才和充足的數據來建立模型，並通過實驗不斷調整。
為了成功實施智慧整合，該文章提出了四項關鍵要素：
1.明確的目標設定
精確的目標能夠提高AI優化效果。舉例來說，對於社群媒體品牌，設定「增加用戶停留時間」、「提升使用人數」等具體目標，比抽象的「提升企業營收」更為適切。挑選最有價值的目標範疇，讓AI能夠聚焦並進行優化。同時，確保歷史資料和目標之間的一致性，避免在沒有先例的情況下進行不準確的預測。
2.完善的數據紀錄
詳細的數據記錄是建立個人化體驗的核心。這些數據來源包括企業內部的數據，以及來自第二方（如通路合作夥伴、媒體公司）和第三方（如天氣、人口統計等公開資料）的資料來源。企業需要建立良好的資訊系統，以盡可能詳細的變數來記錄各種資訊，從而提高AI模型的準確度。
3.彈性的技術架構
建立多種模型組合的客戶體驗技術，並以模組化方式進行設計，使各系統能夠互相協作但不互相依賴。舉例來說，企業可以透過API（Application Programming Interface，應用程式介面）與GPT-4進行整合，新增智慧聊天功能。若要更換模型或增加功能，企業只需替換或新增API，而不需修改現有系統。這種架構讓企業能夠輕鬆替換元件，並降低轉換成本。
4.建立實驗性文化
建立實驗和冒險的文化，持續驗證AI的最有效應用方法，並允許團隊進行可能失敗的實驗。企業需要制定激勵制度和運營計劃，以支持團隊進行實驗並靈活調整策略。透過這樣的文化，企業可以更好地應對市場變化，提高競爭力。
最後，該文章建議企業不必一開始就試圖重新設計整體客戶體驗，而應該從小範圍的領域入手，專注於特定案例，逐步擴大應用範圍。這種漸進的方法有助於企業更順利地實施智慧整合，提供更優質的客戶體驗。
黃揚博（政大企研碩士，識商創辦人）、羅凱揚（台科大企管博士）
資料來源：Palumbo, S., & Edelman, D. (2023). What Smart Companies Know About Integrating AI. Harvard Business Review, 101(4), 116–125. https://hbr.org/2023/07/what-smart-companies-know-about-integrating-ai
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