大綱

AI與RPA如何提升生產力

自動化帶來的危機與轉機

先行智庫洞察見解

在這個數據驅動和技術迅速演進的時代，人工智慧（AI）和機器人流程自動化（RPA）已成為企業戰略規劃不可或缺的元素。市場分析顯示，AI行業的市場規模從2021年的近1000億美元，預計在2030年將增長至近2萬億美元。這強烈的增長預示著AI將在供應鏈管理、行銷策略、產品製造流程，以及研究和數據分析等多個領域發揮日益重要的作用。而對於企業高層、人力資源和資訊部門來說，現在就開始規劃和採用AI和RPA，不僅是為了保持競爭力，更是為了建立難以仿效的競爭護城河。

一、AI與RPA如何提升生產力

在探索AI和RPA對企業生產力的影響時，我們首先需要了解這些技術如何影響勞動力的效率和產出。研究數據指出，從2022年至2040年間，若企業在早期階段就採用生成式AI，其複合年增長率（CAGR）將顯著高於後期採用的企業，因為AI能將勞動時間轉向更高效的用途。

尤其是在美國市場，生成式AI的採用能使生產力增長近一倍。同樣的情況也出現在德國和法國，早期採用AI技術的企業生產力增長大幅超越遲緩採用者。對企業來說，這意味著早期投資和適應AI技術不僅能加速生產力的增長，還能在長期內保持競爭優勢。

在數據管理方面，生成式AI預計在2023年顯著提高數據處理和收集的效率，自動化程度有望超過90%。在管理層面，AI的融入將使自動化潛力增加三倍以上。這顯示了AI在提高企業運營效率方面的巨大潛力。

二、自動化帶來的危機與轉機

面對自動化的衝擊，在行政和法律領域可以看到雙刃劍的現象。一方面，這些領域的職位因其流程驅動和結果明確的工作特性，面臨著被AI自動化的高風險。另一方面，機器安裝等要求注意豐富細節的職位，由於其高度的個別化和不可預測性，自動化的可能性較低。在歐元區，文職支援人員由於工作的特定性和精確性，被視為最有可能被AI自動化的群體。

在美國，情況與跨大西洋的同行相似。簡單、易於自動化的流程型工作，如辦公室和行政支援，法律和工程領域，是最有可能被自動化的。相反，專業安裝和建築維護等職位因其獨特性和復雜性，自動化的可能性相對較低。此外，家庭內的某些任務，如購物和雜貨購買，也可能在未來五年內達到15-25%的自動化程度。然而，與兒童養育和照顧相關的任務則不太可能被自動化，這和人們不太願意接受機器參與孩子早期生活的心理因素有關。

這些變化讓企業面臨內部技術和勞動力的雙重挑戰。企業領導者對於從新科技中實現可衡量價值的追求，表現出了既期待又謹慎的態度。將近一半的受訪者認為，轉變營運模式以支持新的商業願景是一大挑戰，這不僅涉及資金投入，還包含了企業文化、組織架構、及流程再造的全面調整。

值得注意的是，超過半數的受訪者表示，對現有員工進行再培訓以適應新科技是一項重要挑戰，這突顯了在自動化與人工智慧日益普及的今天，人才再教育和技能更新是企業不可忽視的課題。隨著勞動市場對技能的要求日新月異，企業必須提供持續學習的平台，確保員工的技能與時俱進，從而保持企業在激烈的市場競爭中的優勢。

另一方面，49%的受訪者認為，在短期成本削減與長期投資促進成長之間取得平衡，同樣是業務轉型過程中的挑戰。這涉及到一個企業戰略規劃的微妙平衡——如何在保持財務健康的同時，投入足夠的資源以把握科技帶來的成長機遇。在企業文化與創新的關聯性上，45%的受訪者表示公司文化不利於創新，這顯示企業需要建立一個更加開放和靈活的工作環境，鼓勵創新思維，並實現從管理層到基層員工的廣泛參與。在適應地理位置變動的問題上，46%的受訪者視之為挑戰，指出在全球化大潮中，企業必須更加關注其市場定位和供應鏈配置的靈活性。

三、先行智庫洞察見解

在當今數據驅動的環境下，企業對於整合AI和RPA的興趣日益增加。先行智庫提供以下三階段的行動計劃，有助於企業高層和相關部門實現此項轉型：

階段一：AI和RPA整合戰略的制定

1.確定應用領域： 通過全面分析企業需求，確定最適合引入AI和RPA的應用領域。

2.建立整合計劃： 制定清晰的整合計劃，設定具體目標和時間表。

階段二：提升數據管理和運營效率

1.AI與RPA的應用優化： 引入數位工具，優化重複性高的流程，如數據處理和收集，這將有效提升效率，減少人為錯誤。

2.管理層面應用： 在管理層面融入AI技術，提升決策速度和準確性，以優化流程和資源配置。

階段三：員工再培訓和技能更新

1.評估員工需求： 定期評估員工的技能狀況，確定需要再培訓的領域。尤其要關注數據分析、RPA和AI應用方面的技能提升。

2.制定再培訓計劃： 制定具體的再培訓計劃，提供相應的培訓資源和支持。通過培訓，確保團隊能夠順利適應新技術和工作流程的變化。

上述的行動計劃有助於企業高層針對AI和RPA的整合制定策略和執行計劃。此外，詳盡的成本分析、風險評估和技術支持計劃等補充資訊有助於提升決策的全面性和有效性，從而使企業能夠更順利地實現數據驅動轉型，迎接未來的挑戰。

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