數位轉型（Digital Transformation）可說是近年來產業間最關注的焦點議題，儘管大部分的企業管理者都明白，想促使企業擁有突破性發展就必須跟上「數位轉型」的腳步，但究竟該如何實踐，讓許多經營者相當困擾。《AI2.0時代的新商業思維》一書傳授企業如何走在競爭者之前，成為AI 2.0的數位先行者。
未來，AI 應用就像取得App 一樣簡單且隨手可得，消費習慣跟著改變，迫使企業也必須改變，甚至必須走在消費者之前。
懂消費者的服務才是智慧化服務，不懂消費者的服務只是自動化服務，如何進行數位轉型，才能真正邁向智慧化服務？
如何建構AI思維地圖？
張榮貴有超過30年以上的軟體開發經驗，近年積極推動產業AI智慧應用發展。他特別將輔導上百家企業產業AI化的過程中，針對非技術背景的產業人士所遇到的難題，在本書中提供解方。從了解AI技術的思維、本質、特性、方法，再到應用於實際場景的作法逐一說明，全面建構AI的思維地圖，協助企業數位轉型，加速應變的腳步，進而創造新的商業模式，成為領先業界數位轉型的先行者。
他從五個面向帶領大家從了解AI思維到實際應用，全盤掌握如何真正做到人機協作，以及AI時代必須提前因應與具備的能力。
面向一：理解生成式AI 發展趨勢與數位轉型
科技發展與朝向以「人」為中心的方向正在進展，技術進展也促使產業數位轉型，而轉型背後正是AI 技術的推波助瀾。
面向二：從人工智慧歷史與思維看到轉型的方向
從AI 發展歷史軌跡看到的啟示與人類具有偉大思維力量，正是因為這股思維力量才能造就技術應用發展力道，唯有理解背後的數據思維，才能真正發揮數位轉型。
面向三：學習人工智慧技術思維
以TAMAM 架構看出AI 技術全貌，是產業人士學習AI 的有利工具。同時透過介紹AI 應用案例解析，運用TAMAM 架構來理解AI 科技的應用方法。
面向四：人工智慧管理思維與治理
理解如何讓AI 技術落地，以及發展出生根於產業的AI 管理思維，並介紹AI 科技產生負面效果之解決方案的AI 治理觀念。
面向五：提早因應人工智慧的影響
提出AI 對職能變革的觀察，並建構一個AI 對職能影響的三大效應，讓每一位職場工作者能看清問題本質，並及早因應。
什麼才是AI思維？
本書希望能成為產業人士認識AI技術的基礎概念書、思維書，及想學習AI人士的AI學習地圖，從技術背後看到思維，發揮思維力量學習技術，為產業做出貢獻。
本書以一張AI思維體系圖來表示其關係，閱讀本書不需要具備任何背景與先修知識，以日常經驗就可以閱讀與學習AI。內容涵蓋AI發展、AI1.0及AI2.0技術與商業應用所需要的思維與觀念。這裡我要提出，一般談思維大都指的是Thinking，而我認為不只如此，應該是指Mindset。唯有思維（Mindset）改變，才能有新視角來看AI世代的新思維。以下說明本書各章節表達的四大主要內容：
一、從AI歷史看思維本質與AI觸動數位轉型
從AI發展歷史軌跡看到的啟示與人類具有偉大思維力量，正是這思維力量造就技術應用發展力道。科技發展朝以人為本進展，科技進展也促使產業數位轉型，而轉型背後正是AI技術的推波助瀾。撰述內文包含第一章、第二章、第三章、第四章。
二、數據思維與學習與思維
大數據、演算法、運算力三道力量的齊發，造就AI發展環境，數據背後的數據思維才是轉型的力量，學習技術基於的學習思維才是應用發展動力，一起來認識數據分析與機器學習的背後精神。撰述內文包含第五章、第六章、第七章。
三、人工智慧技術思維
介紹AI技術的構成與層次，以TAMAM架構來看AI技術全貌，分層次來認識AI，是產業人士學習AI的有利工具。也透過AI應用案例解析，以TAMAM架構來理解AI科技的應用方法。撰述內文包含第八章、第九章。
四、人工智慧的治理與影響
說明怎樣讓AI技術能落地與生根於產業的AI管理思維及AI科技產生負面影響解決方案的AI治理，也介紹台灣與國際AI法規的趨勢發展。最後提出AI對職能變革的觀察，並建構一個AI對職能影響的三大效應，讓大家看清問題本質與因應之道。
本書提出AI的歷史思維、數據思維、學習思維、技術思維、管理思維、應用思維、轉型思維，來涵蓋做AI、用AI、管AI的基礎概念建構，期望本書能夠帶給大家對於AI的正確認識與啟發思維的力量，開啟我們更寬廣的思維，關心產業發展，專注產業脈動，感受未來來到的加速。AI會持續發揮力量與進步，期待AI科技對人類帶來更多福祉，也期待本書對於AI思維的介紹，讓您對於未來科技發展都能正確認識與應用自如。
以下為精選書摘：
隨著第四波人工智慧熱潮的興起，愈來愈多的產業將資金投入到人工智慧的研究當中，自第三波熱潮開始，人工智慧走出實驗室，並在各個不同的產業領域，如生醫、金融、農業、製造業等大放異彩。然而，人工智慧並非萬靈丹，仍有其限制，除了需仰賴大量數據之外，如何對數據做正確且有效的解讀，也是各個企業正面臨的問題。
對於希望將人工智慧導入自身企業的管理者而言，若對人工智慧及數據分析相關知識沒有基本的認知，很可能會對AI技術有所誤解，進而造成誤判，無法實現期待的成果。
當我們認識到數據如何運用分析技術來應用，而數據應用的背後必須要建構正確的思維，從解決問題出發來收集數據、處理數據、運用數據，就是「數據思維」，先累積營運數據，探求數據的應用，再完善數據收集。
2001年麥塔集團（META Group）的分析員道格．萊尼（Doug Laney）指出大數據有三個特性：資料量（Volume）、數據輸入輸出的速度（Velocity）與多樣性（Variety），合稱「3V」。而之後出現第四個「V」，不同機構有著不同的定義，像是真實性（Veracity）或價值（Value）等。而我們更建議讀者，從數據價值（Value）來看待數據，因為我們認為，數據價值的重要性高於其他3V，且是3V價值的綜合展現，將數據價值發揮，才能為企業創造價值。
要知道如何使用資料，首先必須要了解資料來源為何、資料型態是什麼，才能夠從中找到對應的技術以及方法，去做數據分析和數據視覺化的呈現，並將這些資料的價值找出來。
但千萬不要以為有了資料就開始迫不及待的進行分析。更重要的是，我們必須知道想要解決什麼問題？從解決問題的目標去找尋能用的資料，再從資料中找尋答案，這才是正確使用資料的第一步，也是數據思維很重要的一步。
當我們擁有數據，就應該思考如何去運用，讓這些數據除了對營運有所幫助外，更要進一步思考企業的未來發展，或是為目前的主業之外創造可能的機會與價值，這些可說是非主業的黃金，而這些黃金甚至可能比主業還值錢。
數據運用除了思考與主業相關的營運外，更重要的是思考能否創造出「非主業的黃金」，我們可以從「數據效用」、「數據驅動新商模」兩個角度來思考。
「數據效用」是讓企業對於數據有更多運用的思維；「數據驅動新商模」，則是藉由累積大量的數據或服務平台，轉換為數位資產，成為可使用的資料或提供新服務，提供給有需求的用戶。以這兩個角度來建構與思考數據運用，就是數據思維的最佳應用。（摘自本書第6章）
作者：張榮貴
擁有30多年軟體開發經驗、具豐富AI／CTI／CRM 技術整合應用發展實務經驗，專精於 CRM 服務流程與服務架構的資訊技術整合，為企業服務提出完整智慧服務流程與資訊架構。其專長包括人工智慧、大數據、自然語言處理技術、客戶關係管理、客服中心營運管理、軟體工程、專案管理、公司經營等。現為人工智能公司董事長。
近年專注於大數據與人工智慧技術，應用於 CRM 與客戶服務、顧客經營領域，發展AI智能機器人、虛擬助理、服務數據分析、法遵系統等智慧應用。2017年至今擔任中華軟協 AI 大數據智慧應用促進會會長，推動產業 AI 智慧應用發展，促使產業 AI 化、AI 產業化。
出版社：天下雜誌
出版日期：2024/09/25