前言
領導力的下一個重大挑戰
這是一個真實的故事，我相信很多公司都曾上演過。一家全球知名製造公司的領導人了解到人工智慧（AI）的商業前景後，興奮不已。他們認為，隨著AI的應用，公司營運會變得更有效率，因為預測和決策將會更快、更準確、更具成本效益。他們設想，AI將幫助企業識別和招募最優秀的人才，並為工作團隊提供有關利害關係人需求的最新數據和見解。過程中，AI將以提高生產力和創新能力的方式提升績效。領導人投資軟體、資料儲存等基礎設施，以及技術人才、產品經理、服務經理等投入數百萬美元。他們的興奮程度不亞於樂觀態度，並認為迅速而重大的數位轉型將很快發生。
一年後，他們準備終止投資。該公司董事會成員對企業導入AI的投資失敗，表示強烈擔憂。他們不禁想知道，迄今為止是否已經創造任何價值，並且儘管投入鉅額資金，未來是否還會創造任何價值。經過與利害關係人和管理人員進行各種討論，並查看當年的數據後，他們不得不做出結論：公司無法擴大AI 的使用規模。他們急於想知道哪裡出了問題，而我就是要幫助他們找出問題所在。令大多數董事會成員驚訝的是，最終不得不提出的問題是：在這個AI專案中，負責此業務的領導人在哪裡？
答案其實很簡單，但令人費解。領導人不再積極參與AI導入專案。他們似乎對導入AI「這個新員工」感到不知所措。他們無法表達AI 是什麼及為何AI有助於實現公司的目標。在涉及數據可用性和治理的決策時，領導人很少表達自己的意見或主導對話，而是聽從技術專家的意見。更重要的是，他們未能就如何應對AI對勞動力帶來顛覆性的影響，制定指導方針。
由於領導力不到位，成功的數位轉型專案所需的基本要素，即賦權和激勵員工、提供指導，以及營造讓員工從失敗中學習的工作文化，都未能實現。儘管員工都知道AI導入是公司的優先事項，但他們對此毫無興趣。原因顯而易見，領導階層沒有激發員工熱情，沒有將AI導入專案與企業策略連結，也沒有向員工說明AI工具將如何改變他們的工作，而是置身事外，一切聽從技術專家的意見。大多數領導人從未使用過這些工具，因而錯失向員工證明AI有意義的機會。此外，由於沒有傳達願景，員工對AI採用專案的最終目標感到不確定，而且可能最重要的原因是，他們無法預期AI對自己的工作會產生什麼影響。結果，員工對這些工具沒有任何歸屬感，反而竭力避免使用AI工具。僅僅過了一年左右的時間，這些鉅額投資開始變得像是一項巨大的浪費，組織看不到任何價值。
但是，如果領導人都不是A 專家，甚至沒有領導變革意識，又怎麼能從新工具中獲得價值呢？他們又如何知道該怎麼做呢？如果不知道，就無法採取行動。正因如此，羅斯與羅斯國際公司（Ross & Ross International）執行長兼共同創辦人巴瑞．羅斯（Barry Ross）說得好：「企業的數位轉型（digital transformation）不能委託他人，你和你的高階主管必須親自承擔這一責任！高階主管們需要參與、擁抱並採納與最新技術結合的新工作方式。」
我為何寫這本書
身為一位專注於領導力和變革專家，我想了解為何在另一種數位轉型中，領導階層會再次面臨失敗，就像以前在大數據和其他類似的努力一樣。於是，我開始閱讀、調查，並與世界各地不同組織的人員進行交流。
我的調查清楚知道兩件事。首先，AI迥異於先前的數位轉型，有著本質上的差異。AI技術的獨特之處及所帶來的影響，無論好壞，都比以往的數位轉型更加深遠。無論是對大範圍就業的威脅，還是生產力和效率的增長，甚至是能夠模仿人類成果而不需要人類參與，AI都給人一種與眾不同的感覺。它正迅速來臨，你知道這一點。但與之前的技術相比，你可能對AI技術更加擔憂。
其次，有些事情不對勁。儘管包括我在內的專家們不斷宣揚AI的潛在好處，但AI導入的失敗率卻令人震驚。投資持續增加，人們不斷承諾如果成為一家AI驅動的公司，就會出現變革性的成果。與我交談和合作過的許多企業都在AI領域投入大量資金，卻未能獲得與投資相稱的價值。事實上，到2023年，數位轉型方面的投資預計高達6.8兆美元。但迄今為止，這些專案中有87％未能達到預期目標。
作為AI領域的顧問和教授，我參與並觀察過許多此類失敗的專案。為了研究資料是否與我所看到的相符，我在新加坡進行了一項調查。根據瑞士洛桑管理學院（IMD）發布的2022年世界數位競爭力調查評比（World Digital Competitiveness Ranking），新加坡的數位競爭力排名第四。當主管們被問及，是否認為自己的組織有效使用他們所採用的AI系統時，三分之二（68％）的人回答「否」。
雖然受訪者並未直接說明失敗的原因，但我從與他們的談話中得知，他們認為這一定是AI本身的問題，由於技術的缺陷導致應用推行失敗。他們認為事實很簡單，AI仍和人類組織不相契合，在實驗室中運作的技術，無法轉換到真實世界。他們推測，也許當AI技術變得更好時，相關部署才會成功。
然而，這種解釋並不正確。我發現了另一個元兇：在AI驅動的轉型中，領導人並沒有發揮主導作用。
在AI領域，確實存在一種緊張感。作為本書的讀者，你可能已經感受到了。一方面，AI的強大功能和指數級投資回報，告訴領導人要立即採取行動！另一方面，大多數人對AI是什麼還缺乏深入的理解。這項工具在技術上非常複雜，如果不了解它，就很難知道如何「立即行動」。
在這種張力下，出現了一種「順從型」的領導模式。他們啟動專案，因為他們看到和聽到有關AI的一切，都讓他們產生一種緊迫感。但隨後他們將主導權交給技術專家，因為他們對這個被告知是未來的事物，知之甚少。
這種做法是錯誤的，而我寫這本書，就是要糾正這個錯誤。從與我合作過的公司、查閱過的資料以及與我交談過的領導人身上，我看到這個錯誤，並希望能扭轉。我想把領導人重拉回到AI的討論，並藉此提醒你，在部署AI時，你的領導力絕對至關重要，我希望能藉此幫助你和你的組織，有效避免失敗的AI採用專案。
我們比以往更需要領導力
儘管這樣的例子愈來愈多，但這種思維模式行不通，這也是我看到這麼多AI部署失敗的原因之一。人類領導力在當前比以往任何時候都更為重要。精通AI 的領導人會採取第二種觀點，即AI這項技術可以成為人類員工的夥伴，並在組織中成功推動轉型。要做到這一點，你需要做的不是成為一名程式設計師，或是詢問一個非常精密複雜的計算機最佳的答案並盲目地遵循它。你需要運用你已經掌握的所有核心領導技能：溝通、情緒商數、願景、使命，來應對這項新挑戰。
現在是企業領導人照照鏡子、拋開疑慮、拿出領導能力，迎接這項新挑戰的時候。別再懷疑，隨著AI來臨，你是否必須拋棄所有古老的格言，重新審視領導力？不需要！事實上，隨著AI成為企業營運的一部分，我們比以往任何時候都更需要領導人的人際互動和激勵。
很明顯的，第一步就是，在這些數位變革發生時，你應該對自己的技能和作為領導人的價值充滿信心，而不是讓AI替你思考，並將你的領導力委派給技術專家。這一步驟至關重要，因為作為一個組織，你不希望遇到美國行為學家史金納（B. F. Skinner）所指出的問題：「真正的問題不在於機器是否會思考，而在於人是否會思考。」科技驅動科技轉型的新興神話，可能會削弱管理者和員工的思考能力。在這種情況下，正如史金納所擔心的，員工和領導人將不再發展他們的分析和批判能力，甚至可能失去這些能力，因為決策工作將外包給AI。在這樣的背景下，決策的優劣只能取決於演算法，也就是說，你將自己限制在電腦的狹隘能力範圍內。與人類決策的多面向相比，這種能力在許多領域仍然只能算是平庸。
要成為精通AI 的成功領導人，關鍵在於確保創造適當的條件，使人類與AI 的協作發揮作用，並採取以人為本的視角，即人類第一，AI 次之。
AI 採用中的領導力需求
本書的重點是企業領導人在成功採用AI時需要承擔的責任。我將深入討論9項重要的領導行動，每項行動都有其章節。你可能會注意到，根據它們的標題，每個行動都像是你已經在進行的核心領導活動。你甚至可能對自己的能力感到滿意。這種聯繫並非巧合；成功引導AI採用的祕訣，除了一開始就決定這樣做之外，就是練習你在其他領域也會運用的重要領導技能。在此，我們將深入探討這些通用技能如何應用於AI情境中。
每一章節都會說明你發展第二種觀點所需要的心態與行動，這將有助於推動AI採用的成功。
各章也解釋了如何反駁第一種觀點的天真假設，即企業領導人只需要購買最先進的技術，然後讓科技來思考。這不是你的職責所在。相反地，由於組織是複雜的實體，AI的應用，需要我們擁有理解人性並知道如何激勵員工的領導人。他們需要以符合組織宗旨與價值觀的方式來激勵員工，同時回應現今與AI相關的特定需求。
甚至連OpenAI所建立的大型語言模型（large language model，LLM）的ChatGPT 也同意這個想法。我向生成式AI（GenAI）工具的3.5版本提出這樣的問題：「當組織採用AI時，需要什麼樣的領導力？」回答如下：
在組織中採用AI需要特定類型的領導力，能夠應對與實施先進技術相關的複雜性和挑戰。以下是有效率的領導人在引導組織採用AI 時應具備的一些關鍵特質和策略：願景領導、適應能力、道德考量、協作方式、風險管理、長期規劃、溝通技巧、情緒商數、資源管理、持續評估與改善。透過體現這些特質與策略，領導人可以有效地引導其組織完成AI導入的複雜過程，確保該技術能順利且合乎道德地融入組織架構中。
所以，不能再浪費時間了。大家應該都很清楚，AI已經來臨，而不再是等待階段。你現在的任務是找出領導人要做的事，讓AI來幫助你達成組織的整體目標。而解決這個關鍵的問題，就是本書的目的。我們開始吧！
推薦序
AI變革時代的領導力關鍵
iKala共同創辦人暨執行長 程世嘉
從2022年生成式AI的應用開始爆發以來，AI的技術日新月異，幾乎天天都有新的突破和進展，2024年的物理和化學諾貝爾獎，更是破例頒發給本科以外的AI科學家，宣告人類文明正式邁入了一個全新階段。現在，每個組織和個人都無不著急地想要在工作和生活場域廣泛應用AI。
不過，如果你想趕快搭上這一波科技變革的列車的話，重點卻不在於AI技術本身。iKala從2015年開始協助企業及組織導入AI，迄今在全球累計超過1,000家客戶，在導入AI的過程當中，我們發現「技術是小事、領導變革才是大事」，企業或是組織要導入AI，技術的評估和採用往往是次要議題，對於AI導入專案的成功也頂多扮演間接的角色。
真正的成敗關鍵，是在於組織內的領導力。
這聽起來似乎是陳腔濫調，不過，在累積了上千個案例之後，我們的確發現：AI專案失敗的原因通常不是技術不夠好，而是領導力不到位。想要成功導入AI，領導者需要搞懂AI能做什麼、不能做什麼，要給組織明確的目標，還要建立一個大都能暢所欲言、互相包容的文化，這些都跟AI技術本身無關。
本書作者提出了9個領導者必須做到的關鍵行動：學習、訂定目的、促進包容、加強溝通、建立願景、找到平衡點、培養同理心、確立使命，還有運用EQ。這些都是要讓AI在組織中發揮最大效益的必要條件。重點是要引導領導者用以人為本的方式來運用AI，讓AI成為人類能力的助力，而不是以取代人類為目標。
結合本書作者提出的關鍵行動以及iKala協助千家企業導入AI的經驗，我這邊也總結出5大執行面向，相信領導者只要能夠從這個簡單的框架出發再深入，在導入AI的路途上就必定不會迷失，假以時日，必定成功：
1.建立清楚的AI導入願景：領導者要把策略目標講清楚、找出重要的應用場景、說明想達到什麼效果，最重要的是要讓所有相關人員都支持這個方向。這樣才能確保AI 計畫跟公司的核心目標一致，避免永遠停在試驗階段。研究發現，在生成式AI 表現出色的領導者，通常對於要怎麼在公司裡用AI 都有很明確的想法。
2.聚焦在企業核心業務：領導者不能只把AI放在某些部門用，而是要把它整合到公司的核心營運中。要有個完整的策略，把核心業務和技術的導入緊密結合。那些在生成式AI上表現特別好的公司，都會在風險管理、法務規範、公司策略、財務、供應鏈和庫存管理等重要領域廣泛運用這項技術。
3.投資人才和資源：領導者要願意在AI專案上投入錢和人。這包括招募新人才、培訓現有員工、發展各個層級的AI技能，還要提供合適的工具和運算資源。成功的生成式AI領導者通常捨得在這項技術上投資，而且會特別成立專門的AI團隊。
4.確保AI發展和使用都負責任：領導者必須優先處理AI可能帶來的風險，像是結果不準確、侵權、資安問題和偏見等。要定下明確的原則說明如何負責任地使用AI，同時建立完善的資料管理、模型測試和監督流程。在生成式AI表現出色的公司，比較會遵守風險管理的最佳做法，例如讓法務部門參與，並在開發初期就開始評估風險。
5.推廣AI知識和鼓勵嘗試：領導者要在公司內部建立大家都懂AI的文化。要教員工了解AI是什麼、能做什麼、有麼限制，鼓勵大家動手試用AI工具。公司要訂定清楚使用規範，同時注意保護公司和客戶的資料。比起充滿密和懷疑的氛圍，營造一個開放和鼓勵嘗試的文化，成功機會更大。
在這個AI變革的時代，科技日新月異，但成功之道始終如一：以人為本、文化為重。當我們擁抱AI帶來的改變時，領導者需要以同理心和智慧為組織指引方向，讓科技成為增強人性、提升效能的助力，而非冰冷的替代品。唯有在堅實的領導力基礎上，AI才能真正為組織和社會創造持久的價值。我誠摯地推薦各位閱讀本書。
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