顯示器科技業 AI 導入現況與普及化輔導報告
- 玥瑨 吳
- 12分钟前
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在全球製造業轉型浪潮下，AI 已成為提高組織效率與創新能量的關鍵推力。本報告根據顯示器製造科技公司於 2025 年 11 月收集的課前問卷數據進行分析，針對員工對 AI 的認知、使用現況、痛點與期待進行整理，並提出舞雲智網後續導入「AI 賦能：從凡人變超人」講座的輔導方向。
一、AI 認知與使用現況
使用分布與熟悉程度
調查結果顯示，公司內部對 AI 工具的熟悉程度呈現三層結構：
高熟悉群（超過五成）：包含18.8%有參與部門導入或推動 AI 工具與37.5%經常使用在工作中，其中超過六成來自研發部門，能主動運用 ChatGPT、Gemini、NotebookLM、Copilot 等工具處理報告與專案資料。
中度使用群（約 35%）：以行政、採購、財務部門為主，僅在查資料或撰寫文案時使用。
初階接觸群（約 10%）：尚停留於「聽過但不確定如何使用」的階段。
根據問卷結果，高熟悉群佔比超過五成，顯示研發部門已具備主動應用AI的能力。中度使用群約三成五，僅一成員工屬初階接觸，反映AI認知已普遍建立，但仍需強化跨部門共用與深層應用的文化。
工具應用與場景特徵
主流工具高度集中，顯示初階整合趨勢但尚未形成閉環
前兩大常用工具分別為ChatGPT（84.4%）與Gemini（34.4%），顯示大語言模型的AI已深度融入工作日常。但整體仍停留在個人層級的操作。專業型AI工具如Perplexity (25%)、NotebookLM (15.6%)使用率相對較低，顯示雖然 AI 已被廣泛採納，但應尚未形成跨工具的協作生態。目前企業AI應用處於「工具分散但意識集中」階段。這是一個轉折點：說明組織文化已接受AI，但仍缺乏流程制度去放大成效。若能以部門為單位建立「AI流程藍圖」，例如讓AI自動整理、生成、彙報，就能從個體使用走向部門智慧。
應用熱區集中於內容生成與知識整理，呈現「知識密集型企業」特徵
從問卷數據可見，AI應用最普遍的場景為會議記錄與報告撰寫（53.1%），其次為研發使用（43.8%），顯示AI已在技術文件與知識管理領域扮演輔助角色。另分別有15.6%員工在行銷文案撰寫與尚未實際應用的探索階段中，呈現出應用集中於知識整理與內容生成的趨勢。這項分布顯示，企業內部已具備以AI支援知識密集工作的基礎，未來若能將此能力延伸至資料分析與流程決策層面，將進一步強化組織的智慧化運作能力。
二、核心挑戰與痛點分析
從問卷與訪談結果觀察，該企業在AI導入初期已展現明顯動能，但也暴露出若干結構性挑戰。整體問題不在於工具不足，而在於使用的深度與協作模式尚未成熟。以下歸納出三大核心痛點：
資訊太多難以統整決策 (72.7%)、不易找到過往資料(42.4%)
雖然各部門已開始使用AI生成報告與摘要，但資料可能仍多以個人檔案或暫存筆記形式存在，缺乏統一的知識管理機制。這使得跨部門協作時仍需重複查找、比對資訊，導致決策流程延長。AI目前多被視為「輸出工具」，而非「知識節點」的一部分，知識流通尚未形成。
建議方向：導入部門級的AI知識中樞（Knowledge Hub），以NotebookLM或Gemini為基礎，建立跨部門共享的摘要與資料索引，讓AI能協助人員在同一介面中完成查詢與比對。
應用深度不足，仍停留在文書層面
數據顯示超過五成的AI應用集中於報告撰寫與文案生成，這雖能有效提升效率，但未能觸及流程改善與策略決策。研發、品保與製造部門雖已嘗試導入AI輔助分析，但多為個人操作，尚未轉化為制度化流程。
建議方向：強化AI在流程型工作的導入，如異常偵測、預測維護、設計比對等場景，將AI應用從輸出端前移至思考與規劃階段，促進研發與管理部門的深層協作。
三、AI 普及化階段的輔導策略
本次《AI 賦能：從凡人變超人之道》課程設計，延續企業AI轉型的頂層邏輯，聚焦於幫助管理層與員工同時建立「全員AI」的共同思維與實踐藍圖。課程內容將引導學員從「找答案」的使用模式，轉向能「問好題」、設計AI任務的決策型思維，讓AI成為組織決策鏈的一部分。
課程中實際示範ChatGPT、Gemini與NotebookLM等生成式AI工具，應用於市場分析與知識管理情境，幫助學員了解AI如何輔助資料整理、洞察提煉與行動輸出。接著以DAO架構帶領學員盤點企業核心流程，聚焦於客戶管理、供應商管理與內部簽核等重點環節，並協助建立可落地的AI導入藍圖，明確對應預期效益。
透過課程的引導，企業能在思維與流程兩端同步進化，從「個人嘗試AI」邁向「組織共創AI」，為後續流程化與制度化階段奠定真正可持續的轉型基礎。
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