同樣投入AI，蘋果把技術轉化為產品競爭力，通用汽車卻困在既有的製造與供應鏈中。這兩家企業巨擘運用AI的結果大不同，問題不是出在演算法，而在於價值鏈控制力與組織策略是否到位。
2018年，通用汽車（GM）運用生成式AI，設計更輕、更強的座椅腳架，重量減少40％、強度提升20％，卻因既有供應鏈與製造系統無法支援複雜結構而停擺。相對地，蘋果（Apple）運用AI最佳化「超透鏡」，整合機器學習、材料科學與半導體製程，逐步導入產品線。
形成這種結果差異的原因何在？不是技術，而在於是否具備支撐創新的系統與策略。
研究指出，多數企業AI計畫難以落地，跨部門協作與流程改造才是真正瓶頸。要提升投資報酬率，企業必須從兩個維度盤點自身定位：價值鏈控制力與技術廣度，並據此選擇合適策略。
策略1》重點式差異化：深耕單點突破
適合價值鏈控制力有限、技術廣度較低的企業。作法不是全面翻新，而是在關鍵環節精準優化。
例如，百事可樂（PepsiCo）運用AI分析農作數據，優化灌溉與施肥，提升產量，並降低碳足跡；McCormick & Company與IBM合作開發風味AI系統，加速新品研發；Fonterra則預測牛乳品質，在進廠前即控管風險。
但若野心超過能力，就可能重創營運。Zillow曾以AI估價模型大舉購屋，最終因誤差過高而終止業務。
成敗關鍵：求深不求廣，聚焦可控場域。
策略2》垂直整合：全面嵌入營運流程
當企業擁有高度價值鏈控制力，即可將AI整合至整體營運，放大規模效益。
JD.com以AI優化倉儲、路線與庫存，在封城期間維持物流運作；ExxonMobil利用演算法縮短鑽井時間；沃爾瑪（Walmart）則結合氣象與需求預測，於颶風前後動態調配物資。
不過，奇異（GE）打造Predix平台時，因內部整合困難而收縮布局。
關鍵：串連數據孤島，但切忌高估執行力。
策略3》協作生態系統：共創共享價值
在技術高度複雜、但價值鏈控制有限的產業，單打獨鬥難以成功，必須建立策略聯盟。
諾華（Novartis）與微軟（Microsoft）共建AI實驗室，加速藥物研發；BMW攜手英特爾（Intel）與Mobileye推動自駕技術；輝瑞（Pfizer）與BioNTech合作開發mRNA疫苗。
反之，IBM與安德森癌症中心（MD Anderson Cancer Center）的合作，卻因整合不順而停滯。
關鍵：治理與誘因一致，比技術更重要。
策略4》平台領導地位：形塑產業規範
當企業同時具備高技術廣度與高控制力，就能建立平台與標準。
彭博社（Bloomberg）推出BloombergGPT，定義金融AI應用；西門子醫療（Siemens Healthineers）以AI影像平台整合醫療流程；微軟透過Azure與Copilot建構企業級AI基礎設施。
但，平台角色伴隨更高的信任風險。Google旗下DeepMind Health就曾因資料使用爭議受挫。
關鍵：技術之外，更要守住治理與信任。
人才與文化：四策略的共同核心
無論採取哪種AI創新策略，最大阻力往往來自員工焦慮與抗拒。成功企業會透過透明溝通、示範應用與培訓機制，讓員工成為推動者而非阻礙者。
總結來看，AI不是萬靈丹，而是放大既有策略的工具。企業應先釐清自身在價值鏈與技術廣度上的位置，選擇合適布局，再逐步擴大規模。真正能領先的，不是試行最多專案的公司，而是能把AI嵌入系統、轉化為成果的組織。
（本文改寫自《哈佛商業評論》全球繁體中文版2026年2月號：〈企業精準導入AI的四帖藥方〉）
