生成式 AI 改變個人的資訊處理方式，但似乎還沒顛覆企業的工作與服務模式。根據 PwC 最新調查，2024 年台灣企業雖然對數位工具的掌握度提升，但僅約 8% 企業明確應用 AI 技術，主因是還在尋找 AI 的切入點，評估 AI 工具的效益。
PwC 調查顯示，台灣企業導入 AI 的原因，包含提升工作效率、提升生產力，而導入進度領先的企業，則在客戶服務進行創新。在全球擁有 22.5 萬多家企業客戶的 Monday，是許多中小企業管理專案的平台，它們導入 AI 目的，就是為了提升用戶體驗。
不過，採用 AI 是一個循序漸進的過程，如同勤業眾信調查，組織至少需 12 個月來解決採用挑戰，多數組織正在進行 20 個或更少的實驗或概念性驗證。Monday 的 AI 轉型過程也經歷了類似的實驗歷程。
Monday 第一次部署 AI 時，客戶並不滿意，促使它們重新思考做法，其 AI 策略歷經了三大階段，從內部採用走向客戶產品的創新。
Monday 轉型三階段背後：什麼是企業需要的 AI 工具？
首先，和許多供應商一樣，Monday 提供了 AI 助理。Monday 共同創辦人 Roy Mann 表示，Monday AI 助理最初是公司內部使用的公式產生器，讓沒有技術背景的使用者，更有信心地打造之前無法實現的東西。然而，AI 助理雖然很有用，能實現企業全平台整合，但企業有更多的深層需求。
Monday 的 AI 產品負責人 Or Fridman 向《VentureBeat》解釋，打造 AI 助理後，它們發現客戶最需要的是將 AI 功能整合到工作流程之中，這也促使其開發下一階段產品。
第二階段聚焦於流程優化、客製化 AI 功能
第二階段，Monday 開發了 AI 模組（AI blocks），提供可用於工作流程、自動化的客製化 AI 功能。舉例來說，在專案管理中，AI 可以提供風險和可預測性分析、處理更重複或資料密集的工作，而使用者就能專注在更高層級的任務和決策。
這類工具對於企業來說更有價值，Monday 指出，其客戶有 70 %是非技術公司，模組化可以讓企業不用深厚的技術專業知識，或大幅中斷工作流程，就能實現 AI 功能。
此外，報導分析，許多企業在 AI 轉型時，會使用單一供應商的大型語言模型，並針對該模型建立自己的模型或特定案例進行微調。不過 Monday 共同創辦人 Mann 認為，模型逐漸成為一種商品，它們選擇在既有的模型基礎上打造產品和解決方案，而不是打造自己的專有模型。Monday 採用了多種 AI 模型，並表示這能確保靈活性和效能。
第三階段：如何讓 AI 代理深入企業工作流程？
針對第三階段的 AI 產品創新，Monday 因應最新趨勢採用了 AI 代理。AI 代理旨在讓工作流程更自動化，減少人為介入，為企業提供「數位勞動力」。許多組織會在 LangChain 或 Crew AI 等框架上建構 AI 代理，但 Monday 表示，AI 代理不只和使用哪個工具或框架有關，也涉及如何與平台上深度整合，打造更好的自動化流程。
對於 Monday 來說，讓 AI 代理和工作流程緊密結合，涉及了解用戶資料、流程和既有設定。因此，它們研發的第一個數位勞動力 AI 代理 monday expert，建立在現有的 AI blocks 技術基礎上，並能根據用戶描述的問題和需求，提供相關的工作流程、看板和自動化解決方案。
作為工作流程平台，Monday 需面對 Salesforce、Atlassian 等強勁競爭對手。Monday 的 AI 產品創新策略是，在用戶既有的工作流程中嵌入實用的 AI 功能。《VentureBeat》分析，Monday 的 AI 產品創新歷程顯示，AI 功能需要可深度整合、高度客製化，如此才能解決企業採用 AI 面臨的最大挑戰：需要強大且非技術背景用戶可用的解決方案。
Monday 的 AI 轉型策略也顯示，未來 AI 的部署、應用，將側重於強化工作者的能力，而不是取代。
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＊本文開放合作夥伴轉載，資料來源：《VentureBeat》、Monday、Pwc，首圖來源：ideogram 生成。
