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數位轉型中最大一項的轉型策略：AI 人工智慧，是許多企業面對數位轉型會先擲的第一槍，然而AI 人工智慧真的適合所有的產業&技術嗎？
目前AI 比人聰明，但不見得比人智慧，舉例：如果碰到突發狀況或是不可預期的事件，一些關鍵決策需要「價值判斷能力」，這是AI 機器深度學習，還仍然無法突破的技術門檻。
AI 相當程度受限於：
- task-specific 特定任務
- context-specific 特定（事情等的）關節，范圍，場合，處境，條件
- path-dependence 路徑依賴(指給定條件下決策選擇受制於其過去的決策)
資料來源：《人工智慧在台灣，產業轉型的契機與挑戰》
從圖中可見「情境無關&樣本數多」的事件中，AI 人工智慧擁有高度成功率。
從這幾項事件中舉「車牌」為例，通常車牌都會依照國家標準去規劃圖樣與文字，所以只需要經過幾次的機器人訓練，AI 就可以直接協助人類判斷這些車牌，但是如果此國家沒有對車牌沒有建立相應規範，在市面上就會充斥許多樣式的車牌，此時AI 辨識就會無法做到像上述準確的自動判斷。
網路圖源：美國骨董車牌
從上述幾個案例中，先窺探了一部分數位轉型下企業所需面臨的挑戰與限制。對於未來的不可預期與威脅，唯有提前佈局，展開行動才能領先市場，降低潛在威脅。
下一篇將由林隆潤 策略長 來介紹如何將策略佈局落地執行，實戰展開商業模版及表單，進而轉出策略地圖，讓各位企業高層不是單單講規劃，而是有機會將這些想法歸納交付給下屬。
講師介紹
陳信宏所長擁有近30年的政策研究經驗，經常在產學研界發表或演講，並長期在清華大學EMBA班和MBA班講授創新與創業課程。由於政策研究成果受到肯定，他曾獲得2011年第1屆國家產業創新獎個人類之「創新模式推手獎」。
而且他多年來持續參與幾個部會研發補助計畫的審查，藉此融合了政策研究與企業轉型的實務見解。由於工作上的關係，他也常以科技管理/社會科學的觀點與科技研發人員對話，以不同的方式詮釋科技，藉此協助科技研發人員進一步探索營運模式創新相關課題。
