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美國企業在雲端及AI生產力，始終未見到起飛，大多侷限在改善某一項工作環節的效率。（美聯社）
■劉佳奇
美國企業生產力曾經在1996~2004年間實現極為罕見長期穩定的高成長，平均每年增加3.3%，對比這段期間的前後20年，增長率都僅約1.5%左右，其背後最大的驅動力來自當時網路和半導體科技的投資狂潮。2016年以來儘管企業加速投入軟體科技，平均每年增長10%，尤其是雲端及AI的投資，企業生產力卻始終未見到起飛。
雲端及AI 還無法提高企業生產力
其實企業採用雲端服務本身最大的優勢是成本彈性，而非效率。就像Office改用雲端版本後變得更加方便，但工作效率不會因此大幅提升。而AI的應用也大多侷限在改善某一項工作環節的效率，還不夠智能到自動完成整段商業流程。
所幸，我們有理由相信1996年的時刻已經不遠。因為企業開始將核心的基礎設施遷至雲端、加速數位轉型，同時迎來生成式AI的橫空出世，企業將能夠實現隨處、即時且高度智能自動化的運作（Enterprise-wide Intelligent Automation），大幅提升企業生產力。
當企業建立以雲端為核心的營運架構（Cloud Operating Model），便能做到全面數位化，大幅提升內部團隊/跨部門，甚至對客戶/供應商的協作效率。所有在同一個工作流程上的相關人員都可以即時共享資訊、雲端同時協作，省去大量蒐集／向其他部門索取資料、整理分析、製作報表/報告、寄送Email及反覆開會討論的時間。當產品設計師一開始就了解潛在市場/客戶需求，以及設計變更對工程製造和成本端的影響，產品開發速度便能大幅提升。而現在企業雲端數位轉型有了更大的商業動機：打造營運AI化的完全體。
生成式AI 可自動完成服務流程
生成式AI最強大之處是可以從巨量雜亂的數據中提取出有用的資訊，並創建出新的圖文或影音內容。當企業所有資料都集中至雲端，正好能發揮它最大的效用。如前述的產品設計師可以請它基於市場需求和製造端數據立即生成十種樣板，進一步提高設計環節的效率。甚至可以將它包裝成一個服務器，自動完成一整個服務流程，例如銀行客戶信用卡被盜刷，它可以在彈指間向客戶和商家查驗交易、註銷款項、掛失並請製卡部門寄送新卡、分析盜刷事件（是否有相同的特徵）並生成報告。真正做到節省大量的人力和工時。
過去半年各大企業無不積極探索生成式AI在商業流程上的各種可能應用，相關案例和投資正在爆炸式增長，且由於其在效率提升上的巨大潛力，勢必將能快速普及，自然也創造龐大的投資機會。在雲端和AI的戰國時期，最大的受惠者當屬於大型雲端服務平台（包括基礎設施、軟體應用及資料庫等）、有能力協助企業轉型的IT服務商，以及高速運算相關的半導體公司。可預見未來將由這些大型技術與產品提供者帶領新一波企業營運變革的浪潮。（作者為野村投信海外投資部資深協理）
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