企業該先談策略還是AI？Rimini Street執行長揭示科技投資三大評估標準
「歸根究柢，產能來自有紀律的營運決策；而這些釋放出來的資源，則必須透過同樣有紀律的策略決策，投入能夠創造更大商業價值的優先事項。評估創新的標準，不是技術而是價值。隨著企業AI應用邁向下一個階段，企業需要的不只是更先進的技術，而是更成熟的專案評估與治理能力。」Rimini Street總裁暨執行長Seth Ravin說。
創造產能固然重要，但前提是每一項科技投資都必須帶來可衡量的商業價值。
面對AI浪潮，企業領導者正承受前所未有的壓力。技術快速演進、市場期待持續升高，幾乎每個部門都能提出各種AI應用構想。然而，「立即採取行動」並不等於「擁有正確策略」。
若將AI視為起點，企業很容易在尚未釐清業務需求、優化核心流程，甚至確認投資回報之前，就急於投入技術資源。結果往往是技術先行，價值卻未能隨之實現。這正是Rimini Street總裁暨執行長Seth Ravin最近接受CNBC《Squawk Box》專訪時反覆強調的觀點。他的建議十分明確：先解決業務流程問題，將流程優化並自動化，再有策略地導入AI。
換句話說，企業策略優先，技術應用其次。
若缺乏明確的商業目標便盲目導入AI，企業增加成本、營運複雜度和治理負擔的速度，往往比創造價值更快。真正值得思考的問題，並非「我們可以在哪裡導入AI？」而是：
「我們希望改善哪些業務成果？而達成這些成果最有效的方法是什麼？」
當企業先從業務問題出發，再決定是否需要AI，以及該如何運用AI，科技投資才能真正轉化為可衡量的商業成果。
觀看以下完整專訪，了解Seth Ravin對企業AI策略與科技投資的洞察：
任何科技投資都應通過的三項檢驗
在專訪中，Ravin提出了一套簡單卻實用的評估標準，幫助企業判斷一項專案是否值得投入資源。任何科技投資，都至少應該達成以下三項目標中的一項：
1. 降低營運成本
減少不必要的支出、簡化技術環境，或降低維運關鍵系統所需的人力與時間成本。
2. 提升獲利能力
提高生產力、強化利潤率，或協助企業將現有資源轉化為更好的財務成果。
3. 建立競爭優勢
創造差異化能力、提升客戶體驗與成果，或更快速回應市場變化。
Ravin認為，若一項投資無法達成上述任何一項目標，就應該重新思考其必要性。這項檢驗的重要性在於，它讓企業不再只關注技術的新穎性，而是回到商業價值與投資成果本身。當預算有限、人才短缺、管理者的注意力成為稀缺資源時，這也為技術與業務團隊提供了共同的決策依據與優先排序原則。
創造產能，不一定從汰換系統開始
以商業價值為核心的AI策略，也改變了企業看待既有系統的方式。
許多企業在談論創新時，往往直覺地將「全面汰換系統」視為前提。但事實上，多數核心系統至今仍承載著企業最重要的營運流程，從薪資發放、客戶開立發票，到符合監管要求的營運作業皆然。全面替換這些系統，不僅需要投入大量預算與人才，最終也未必能帶來相應的業務改善。
相較之下，企業更應該檢視哪些環節正在消耗大量資源，卻沒有創造相對應的價值。例如：
- 商業效益有限卻不得不執行的系統升級
- 受供應商時程驅動的大規模遷移專案
- 缺乏整合且效率低落的營運流程
減少這些低價值活動，不僅能釋放預算與專業人才，更能將資源重新投入那些真正符合商業目標的計畫。這正是「創造產能」的真正意義。
它不只是削減成本，更是有意識地將資金、時間與人才，從低價值的技術工作重新配置到更具策略意義的業務優先事項上。唯有當企業清楚知道這些釋放出來的資源將投入何處，以及希望創造哪些成果時，節省下來的成本才真正具有策略價值。
AI 不是解方，優化流程才是起點
AI無法彌補設計不良的流程。
如果工作流程本身存在多餘步驟、決策權責不清、資料品質不一致，或缺乏有效控管機制，那麼導入AI不僅無法解決問題，反而可能只是將原有的低效率自動化，甚至進一步推高成本與複雜度。更務實且有效的做法，是依循以下五個步驟推進：
一、明確定義業務成果
首先釐清這項計畫希望達成的目標。無論是降低營運成本、提升獲利能力，還是強化競爭優勢，都必須有清楚且可衡量的成果指標。
二、梳理並簡化流程
檢視現有流程，移除不必要的環節，釐清責任歸屬，並找出真正需要更高層次洞察或自動化支援的決策點。
三、優先自動化可重複的工作
對於穩定且具規則性的流程，應優先採用最簡單且最有效的技術解決方案，而非一開始就預設需要導入AI。
四、有策略地運用AI
在 AI 能夠創造明確價值的場景中導入AI，例如處理複雜情境、提升分析能力或支援決策制定，同時確保其效益能夠被量化與驗證。
五、持續管理成本與績效
持續追蹤資源投入、服務品質、風險控管及商業影響，確保專案能創造長期價值，而非演變成持續增加成本的無底洞。
值得注意的是，經過這樣的檢視與規劃後，企業有時可能會發現，眼前的問題其實根本不需要AI。
這並非失敗，而是一個有價值的結論。
因為企業真正的目標從來不是部署更多AI，而是解決業務問題、提升營運效率，並創造實際的商業價值。AI 或許是實現目標的重要工具，但絕不是目的本身。
與其全面更換，不如策略性擴充
Ravin也提出了一種更具策略性的方法：在既有核心系統之上建構AI能力，以解決特定的業務挑戰，而非一開始就推動全面性的系統重建。
這種做法讓企業得以保留那些必須穩定運作的核心流程，同時在最能創造價值的領域導入新的能力與創新應用，並帶來可衡量的投資回報。
對多數企業而言，這提供了一條更務實、也更可持續的創新路徑。
歸根究柢，產能來自有紀律的營運決策；而這些釋放出來的資源，則必須透過同樣有紀律的策略決策，投入能夠創造更大商業價值的優先事項。
評估創新的標準，不是技術而是價值
隨著企業AI應用邁向下一個階段，企業需要的不只是更先進的技術，而是更成熟的專案評估與治理能力。
熱情本身無法構成投資理由，而完成技術部署也不代表已經創造價值。真正重要的是，每一項計畫是否能為企業帶來具體且可衡量的成果，例如降低整體營運成本、提升獲利能力，或進一步強化競爭優勢。
這才是創新產能更具意義的定義。
AI在這個過程中確實能扮演重要角色，但前提是企業已清楚定義策略方向、梳理業務流程，並釐清希望達成的成果。唯有如此，AI才能發揮真正價值，而不只是另一項昂貴的技術投資。
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