AI 現在在商業對話中無處不在。新工具不斷湧現，令人印象深刻的展示迅速流傳，幾乎每個平台都聲稱正在改變生產力、效率或決策制定。
這為許多企業帶來了一個問題。
我們越來越難以區分聽起來令人興奮的 AI 與在日常營運中真正實用的 AI。
這點至關重要，因為熱潮可能會在缺乏清晰度的情況下營造出緊迫感。企業開始感到「使用 AI」的壓力，卻不完全了解哪種 AI 支援能真正改善工作完成的方式。
AI 熱潮與實用 AI 系統之間的真實差異，並不在於技術是否看起來先進，而是在於該系統是否能在實際層面上幫助企業更好地運作。
以下是這種差異的具體表現。
1. 熱潮關注新奇感，實用系統關注實際工作
AI 熱潮通常集中在令人印象深刻的事物上。
這可能包括：
- 華麗的展示
- 令人驚訝的輸出結果
- 關於轉型的宏大承諾
- 在簡短範例中看起來功能強大的工具
- 強調「顛覆」但未顯示實際流程價值的語言
實用 AI 系統則不同。
它們主要不是根據看起來多令人驚訝來判斷，而是根據它們是否能協助實際營運工作，例如：
- 減少重複的行政工作
- 改善資料輸入與路由引導
- 更清晰地組織資訊
- 支援更好的後續追蹤
- 提高工作流各階段的可視性
- 減少交付與協作中的摩擦
實用的系統不僅僅是在展示中讓人驚艷，它支援的是企業實際上需要重複執行的工作。
2. 熱潮泛談 AI，實用系統則與清晰的工作流掛鉤
熱潮最大的預兆之一就是「含糊其辭」。
討論停留在宏觀層面：
- AI 將使企業更有效率
- AI 將轉型營運
- AI 將自動化一切
- AI 將徹底改變生產力
但實用的 AI 系統並非如此泛泛而談。它們與定義明確的營運情境相連。
例如：
- 優化潛在客戶資格篩選流程
- 總結服務受理細節
- 支援入職文件處理
- 幫助團隊更清晰地追蹤交付狀態
- 協助處理例行性的內部報告
實用的系統植根於清晰的工作流，而非抽象的承諾。
3. 熱潮強調模型，實用系統強調圍繞模型的系統
許多 AI 熱潮都以模型本身為中心——它有多強大、多快、輸出聽起來多像人類，或者智慧看起來多先進。
但在實際商業應用中，模型只是故事的一部分。
通常更重要的是周邊系統：
- AI 可以訪問哪些資訊
- 工作流是如何構建的
- 是什麼觸發了行動
- 輸出結果如何被審核或使用
- 結果下一步去向何處
- 系統如何適配實際營運
一個實用的 AI 系統並不是孤立的模型。它是一個支撐流程的結構，以企業可以信賴的方式將 AI 與工作連接起來。
4. 熱潮創造實驗，實用系統創造可重複的價值
AI 工具在人們剛開始使用時可能會感到興奮，但這並不自動意味著它能創造持久價值。
熱潮往往會產生缺乏持久影響的實驗。
團隊可能會嘗試某些東西，覺得很有趣，但隨後就停止使用，因為：
- 它不符合真實的工作流
- 在實踐中節省的時間很少
- 輸出在特定情境下不夠可靠
- 圍繞它的流程仍然過於手動
- 沒有人真正負責應該如何使用它
實用 AI 系統則不同，因為它們支援可重複、持續的價值。
它們成為工作完成方式的一部分，而不僅僅是人們在感到方便時偶爾嘗試的東西。
5. 熱潮簡化訊息，實用系統則誠實面對複雜性
熱潮往往使 AI 聽起來比實際情況更簡單。
它暗示只要加入 AI，企業就會自動變得更快、更精簡或更聰明。
但實用的系統通常需要更周全的工作：
- 正確理解工作流
- 決定哪些應該、哪些不應該自動化
- 識別 AI 在何處能增加真實價值
- 清晰地塑造輸入與輸出流
- 確保流程對團隊依然有效
換句話說，實用的 AI 系統不會忽視營運的複雜性。它們會細心地處理複雜性。
這往往就是為什麼它們比那些僅僅因為聽起來令人興奮而被選中的工具，能創造更好的長期價值。
6. 熱潮通常是增加工具，實用系統則是減少摩擦
許多企業已經擁有足夠的工具了。問題在於工具並不總是能減少真實的摩擦。
AI 熱潮可能會加劇這種情況，鼓勵企業不斷添加更多軟體，希望某些東西能解決深層問題。
但實用的 AI 系統其價值並不在於增加了工具數量。
它們之所以有價值，是因為減少了以下問題：
- 重複的手動工作
- 流程延遲
- 破碎的可視性
- 糟糕的交接
- 重複的勞動
- 不明確的後續步驟
- 在低價值任務上浪費的人力注意力
如果 AI 沒有減少營運摩擦，無論它在技術上看起來多先進，它可能依然只是熱潮。
7. 熱潮容易掛在嘴邊，實用系統更容易用結果證明
測試某件事是熱潮還是實用系統的一個好方法，是問一個非常簡單的問題：
這實際上改善了什麼結果？
實用的 AI 系統通常有更強有力的答案。
例如：
- 更快的潛在客戶回應
- 更一致的入職體驗
- 更少的重複行政工作
- 更好的內部可視性
- 更清晰的文件處理
- 更強的交付協調
- 減少營運對記憶和手動檢查的依賴
如果價值難以用具體的商業術語解釋，那麼該系統產生的對話可能多於實質的營運改善。
8. 熱潮將 AI 視為中心，實用系統將業務需求視為中心
AI 決策中最常見的錯誤是從技術開始，而非營運需求。
這通常聽起來像：
- 我們哪裡可以加入 AI？
- 因為其他人都在用，我們該如何使用 AI？
- 我們下一步該採用什麼 AI 工具？
實用的思考方式則不同：
- 團隊在哪裡浪費了時間？
- 哪個工作流過於手動？
- 哪裡的可視性較弱？
- 哪些重複性工作不應再依賴人工從頭開始？
- 在哪裡結構化的 AI 支援能顯著減少摩擦？
當業務需求保持在中心位置時，AI 就會變得更實用，而少一些表演性質。
9. 實用系統通常感覺比熱潮更低調
這是最重要的一點。實用 AI 系統往往不如圍繞它們的熱潮那樣富有戲劇性。
它們可能聽起來不具革命性，可能在公開展示中看起來不華麗，可能不是那種在社交媒體上被沒完沒了討論的東西。
但它們透過讓工作變得更順暢，悄悄地、持續地創造價值。
這可能意味著：
- 更少的跟進錯誤
- 更清晰的潛在客戶受理
- 更少的文件行政工作
- 更好的路由邏輯
- 更強的客戶溝通流
- 在正確的時間更容易獲取正確的背景資訊
對許多企業而言，這種「安靜的實用性」比令人印象深刻的新奇感重要得多。
這通常意味著什麼
人工智慧熱潮與實用 AI 系統之間的真實差異歸結為「實際的商業契合度」。
實用的系統通常：
- 與真實工作流掛鉤
- 圍繞重複的營運需求設計
- 有清晰的流程邏輯支援
- 更容易透過結果證明其價值
- 專注於減少摩擦，而非僅僅創造興奮感
熱潮傾向於創造關注度。
實用的系統創造可靠的營運價值。
最後的思考
企業不需要聽起來令人印象深刻的 AI。它們需要的是能讓工作更易執行、更易管理且更易擴展的系統。
這就是為什麼 AI 熱潮與實用 AI 系統之間的真實差異如此重要。
如果技術不能改善真實的工作流、減少有意義的摩擦或支援更好的執行，那麼它的價值可能更多是表演性的而非實踐性的。
但當 AI 與清晰的業務需求相連，並被塑造成支援真實營運的系統時，它就不再是熱潮，而是真正變得實用了。