Twilio 藉 AI 壓縮工作時程 後端資料與治理成數位轉型關鍵
Twilio(一家提供通訊 API 平台,協助企業與客戶互動的美國科技公司)的首席行銷長(CMO)指出,透過人工智慧(AI)應用,團隊已將原本需要兩週才能完成的工作,大幅縮短至一天。然而,公司強調這項顯著效率提升的背後,是大量「不性感」但至關重要的基礎建設工作,而非單純導入 AI 工具就能一蹴可幾。
根據《Fortune》報導,企業導入 AI 通常分為三個階段:首先是個人生產力提升,員工利用 AI 加速工作;接著是團隊合作階段,透過共享流程、客製化 AI 助理和流程再造來推動專案;最終則是工作流程自動化,讓 AI 在大規模環境下自主執行端到端流程。然而,許多企業往往忽略了 AI 實施中不可或缺的「不性感」工作,例如資料清理(data hygiene)與系統整合(integration)。
報導指出,業界普遍存在「信任落差」現象:有高達 86% 的企業認為客戶滿意其 AI 驅動的服務,但實際只有 51% 的客戶表示認同。此外,Deloitte 的調查顯示,僅有 25% 的組織能將 40% 或更多的 AI 試點專案實際投入生產。這顯示多數 AI 專案仍停留在實驗階段。
Twilio 指出,當 AI 工具代理員工執行任務時,資料清理顯得尤其關鍵,因為 AI 會放大現有資料系統的缺陷。一項針對資料主管的調查更顯示,僅有 8.4% 的人認為他們的資料已經為生產級 AI 做好準備。企業儘管廣泛採用多種 AI 平台與模型,如 Claude、Copilot、ChatGPT 及 Gemini,但這些平台之間的「連結」仍不夠成熟。品牌一致性、資料治理與系統整合等,被 Twilio 稱為「不性感的基礎建設」,卻是 AI 成功的基石。
Twilio 執行長 Khozema Shipchandler 也表示,儘管 AI 熱潮不斷,但「我們還處於擊球練習階段」,提醒業界不應過度承諾 AI 的能力。他強調,Twilio 目前正處於 AI 導入的第二階段,並審慎地朝第三階段邁進。唯有那些願意優先投入資料、治理與整合等基礎工作的企業,才能真正達到可驗證的 AI 成效。
Twilio 如何利用 AI 提升工作效率?
Twilio 透過導入人工智慧(AI)應用,已大幅縮短工作時程,將原本需要兩週才能完成的任務壓縮至一天。然而,Twilio 強調,顯著的效率提升並非僅靠導入 AI 工具,而是仰賴大量的資料清理與系統整合等基礎建設工作。企業導入 AI 通常經歷個人生產力提升、團隊合作及工作流程自動化三個階段,但許多企業忽略了資料清理與系統整合等關鍵的「不性感」工作,導致 AI 專案成效不如預期。Twilio 認為,唯有優先投入資料、治理與整合等基礎工作的企業,才能真正達到可驗證的 AI 成效。
企業導入 AI 的三個階段是什麼?
企業導入 AI 通常分為三個階段:首先是個人生產力提升,員工利用 AI 加速個別工作;接著是團隊合作階段,透過共享流程和客製化 AI 助理來推動專案;最終則是工作流程自動化,讓 AI 在大規模環境下自主執行端到端流程。
為什麼資料清理對 AI 導入如此重要?
當 AI 工具代理員工執行任務時,資料清理顯得尤其關鍵,因為 AI 會放大現有資料系統的缺陷。若資料系統存在問題,AI 的表現也會受到影響,進而影響客戶滿意度與專案的實際產出。
Twilio 目前處於 AI 導入的哪個階段?
Twilio 目前正處於 AI 導入的第二階段,即團隊合作階段,並審慎地朝第三階段(工作流程自動化)邁進。公司強調,擊球練習階段(指 AI 的初步應用)尚未結束,不應過度承諾 AI 的能力。