AI時代所需人才迥異上個世代，露天麻瓜總座曾薰儀（前排左2）認為，專注從自然與人類行為找共同點的基礎學科將是最夯人才。 二○一七年，蝦皮拍賣在台掀起電商殘酷大戰，PChome派出商店街與蝦皮纏鬥，集團旗下同樣是網路拍賣業的露天拍賣，卻異常低調。
不到一年，效益開始出現。露天給賣家的廣告關鍵字AI代操機器人，比起人為操作，賣家採用後平均流量成長二．二倍、交易金額增加一．八倍，助二○一八年平台總成交金額年成長兩成。今年四月，露天更宣布與美國網拍龍頭eBay合作，讓台灣消費者以中文搜尋，用AI即可準確找到想要的英文頁面商品。
對一個領導者而言，這過程，很像大廚煮菜。
問題像菜色
先挑好再投資工具 考量用戶破千萬，選擇自建團隊
「使用AI的前提是，你到底要解決什麼問題。」曾薰儀說。
露天當時的最大煩惱是，它有高達一千萬用戶，客服需求、交易糾紛的量體，自然就大。它想用人工智慧，先對應每天湧進的兩千封客服信件，以減少四分之一人力，讓客服人員轉做更有挑戰性工作。
先挑好問題，露天才去衡量「炒菜工具」——哪種人工智慧方案最合適自己？曾薰儀比喻，如果只想每天喝豆漿，根本不需要花大錢買十合一食物處理機，只要買豆漿機就好了；甚至，如果你家根本就沒在開伙，就直接叫外送（買外面解決方案），不必做無謂的投資。
考量每天要炒的「菜」很大量，露天選擇自建團隊。
數據像食材
整理耗時又單調 公司上下須了解，沒分類應用無法實現
想清楚要解決的問題，你才會知道，自己要找出什麼數據解決，數據，就是「食材」。
以電商為例，如果想要用AI抓出在網路上賣仿冒品的廠商，讓仿冒品出現的機率下降，所需的「食材」，是賣家異常行為等站內數據；如果目標是以AI來增加二十五歲女性消費者購買某類別產品，數據可能不在站內，而須透過Google或是臉書（Facebook）資料協作。
別以為，露天只要把龐大客服資料灌入AI演算法，客服機器人就會自己變聰明。過程中，露天得花整整一年清理資料、重建系統。「就像寶物藏在垃圾山裡，想挖出來用，必須忍住臭味，耐心做分類。」曾薰儀說。
也就是說，當主廚得有心理準備：處理食材的時間，比想像中還長。
過程中，她對下要安撫充滿挫折感的工程師，由於過程太單調，「他們會覺得：『我不知道做這些到底有什麼價值』。」她說，身為領導人必須讓公司上下有正確認知：沒做好資料清理跟分類，後面所有應用都不可能實現。
對上，她要管理股東的預期。企業導入AI後，很可能因為清理資料耗時，而出現時間落差。「身為總經理，要清楚的把延遲多久、預計何時能上線、會發生的Pattern（模式）清楚說明。」曾薰儀強調，做不到這點，很難讓股東繼續支持、並為團隊爭取到足夠的資源。
露天的購物操作畫面上，該如何用AI助優質賣家多露臉，達成良幣驅逐劣幣效果，成下一階段重點項目。
快測試、快修正 總座親自認錯，用企業文化鼓勵嘗試
值得注意的是，總鋪師不會一日養成，就像沒經驗的廚師不會一次承辦數十桌外燴。領導人的必備工作，就是創造能先小試身手的試錯環境。
露天去年成交金額高達三千三百億元，居台灣拍賣網站之冠。規模大，IT人員做任何改版的壓力，也同樣巨大，一旦出錯，整個網站可能當機。曾薰儀發現，這造成IT部門有很好的AI想法，也不太敢提案。
於是，在導入AI的兩年間，露天很重要的一步，就是建立測試環境。例如，露天有兩百多萬賣家，對賣家推出新的AI選品推薦服務時，會先挑兩千位試水溫。效果好再加大測試到兩萬位，等確認無誤，才全面導入。
這麼做，還必須同時改變企業文化。曾薰儀分析，台灣考試文化訓練出很會答題、卻不敢大膽說：「讓我試看看」的一整世代。怎麼改？就讓總經理認錯給你看。
如文前所述，露天規畫的AI客服機器人在今年第一季上線，但結果：客服信件量竟不減反增，並未如預期般省下人力。「其實總經理是做錯事情的啊！」曾薰儀承認。
她誠實檢討後發現，客服機器人回答的正確率高達八五％，回信速度從以前的三到五個小時，縮短到幾分鐘，但正因為回得又好又即時，客戶於是回信問更艱深的問題，逼得人類客服上陣回答。
結果，露天人力沒省成，但客戶滿意度大增。回頭檢討一開始設定要解決的問題，AI客服該設的目標，可能不是省人力，而是提高滿意度。
業務有AI後業績輕鬆達標
薪酬重調後，破天荒連IT也有獎金
傳統公司的業務部門，是依據拿到多少訂單，來決定業績獎金。但曾薰儀發現， 導入AI後， 業務只要懂得運用科技去精準篩選出客戶，就能輕鬆達標。這道理就是：當手邊有好用的食物自動烹煮機，大廚何必揮舞大鍋幹體力活？這時該思考如何鼓勵業務善用AI。
甚至，當有一定比例業績是經由AI產生，這是由技術部門發想促成，是否該重新分配獎金？
「這（都）需要不同以往的獎勵方案，」曾薰儀不諱言，過去兩年來，做法仍在持續調整，IT部門績效制度改變很大。過去工程師是被動接受指揮、執行指令，但隨著AI應用變多，他們主動提案做出的成品，已開始直接貢獻公司營收成長。
現在，破天荒頭一遭，露天IT部門也有業績獎金。「過去他們對公司的營收，是沒有感覺的，」她分析，現在IT人員已開始思考：這個數據跟業績之間的連動是什麼、這個應用要幫公司具體達成什麼目標。
露天已挺過最艱難的體質改造之路，將AI應用在客服、賣家選品、賣家廣告投放等方面。
有意思的是，曾薰儀並非理工科出身，傳播系畢業的她，跟絕大多數人一樣，原本是AI界的「麻瓜」。
從三年前開始，也就是導入AI的前一年，她每個禮拜三上午，找來公司裡的年輕工程師當家教，一對一學習資訊基礎知識。現在，她依然不會寫程式，但卻已成為在商業決策跟IT解方間搭橋的人。AI領導真的可學習，只要你肯去埋頭理解！
資料來源：麥肯錫 整理：蔡靚萱
