別再鋪設牛徑:從… · ELECTE

十七世紀的一堂城市規劃課如何能拯救你的AI策略

改變一切的歷史

想像一下 1630 年的波士頓。一個年輕的清教徒殖民地擴展在多岩石的半島上，那裡還沒有道路，牛群在草地和山丘上自由馳騁。牛群以其務實的動物智慧，循著阻力最小的自然路徑前進：繞過巨石、避開沼澤、連接牧場和水坑。

數十年後，當這座城市的創始人面臨建立道路系統的需求時，他們做出了一個看似合理的決定：他們並沒有從零開始設計一個合乎邏輯且井然有序的網格，而是簡單地在牛群已經走過的道路上鋪路。

結果呢？華盛頓街蜿蜒曲折，就像一條瘋狂的河流，即使是最先進的 GPS 有時也會在沮喪中放棄。

歷史來源：這個故事記載於Sam Walter Foss（1858-1911）的詩作《The Calf-Path》中，講述的正是一頭小牛踩出的小徑後來如何變成一座城市的街道。¹

當效率變為低效率時

波士頓的故事之所以引人入勝，是因為它完美詮釋了一個悖論：在局部和眼前有效的做法，放到更大的規模和更長遠的時間裡，可能會變成一場災難。母牛們為了自己眼前的目的選擇阻力最小的路，這沒有錯，但牠們踩出的小徑並不是為馬車、汽車、卡車或城市巴士設計的。

這個教訓意義深遠：並非所有自然演變而成的事物都最適合未來。

業務類比：當流程變成路徑

在現代農場中，「牛道」無處不在。它們是隨著時間的推移而有機發展的流程。正如 Jim Highsmith 所說：*"在 IT 世界中，「鋪平牛路」意味著將業務流程自動化，而不用過多考慮其有效性或效率"²。

那份必須列印、簽名、掃描再用電子郵件寄回的表單
沒人記得為何開始、但「我們一直都是這樣做」的每週例會
在15個人之間共用、充當公司「資料庫」的Excel檔案
要經過7個不同人簽核的審批流程，其中3人根本不知道自己為什麼要簽

這些流程的形成就像牛路一樣：在它們誕生的特定時刻，遵循阻力最小的路徑。但現在，在數位時代，繼續遵循它們可能會造成毀滅性的影響。

大誘惑：鋪設牛路

當企業決定要「數位化」時，往往會落入和波士頓開創者相同的陷阱。他們拿現有的流程，用技術把它「鋪成路面」：

數位轉錄：把小徑鋪成路

"我們一直都是用手填寫這個表格嗎？太好了！讓我們來創建一個可填寫的PDF！"

這就是數位轉錄（digitization）：把類比轉為數位，卻沒有改變任何實質內容。正如Gartner所定義：「數位轉錄是將類比資訊轉換為數位格式的過程」³。這就像把牛踩出的小徑鋪上柏油——變得更平滑了，但依然彎曲、依然低效。

惰性的隱藏代價

我認識的一家製造公司的品質控制流程需要 14 個不同的步驟，這些步驟是在 1980 和 1990 年代逐步開發出來的。當他們「數位化」時，他們只是將所有 14 個步驟轉移至平板電腦。這個流程變得更快，但根本上仍然不合理：其中 8 個步驟是重複或過時的。

真正的轉型：數位化 vs 數位化

數位化轉型：規劃未來之城

真正的數位化意味著做波士頓應該做的事：看著最終目標，從頭開始設計實現目標的最佳方式。

根據Gartner詞彙表：「數位化轉型是運用數位科技來改變商業模式，並創造新的價值與營收機會；這是轉型為數位化企業的過程」⁴。

真正數位化轉型的案例：

Netflix並沒有把錄影帶租賃業務數位轉錄，而是徹底重新構想了家庭娛樂
Amazon並沒有把紙本型錄數位轉錄，而是重新發明了商業

關鍵差異

數位轉錄：「我們該如何用數位方式做我們原本在做的事？」
數位化轉型：「我們真正想要達成的是什麼，在數位時代裡，達成它的最佳方式又是什麼？」

AI 與超級災難的誘惑

如今，我們正目睹一波以人工智慧為主角的新一輪「鋪牛徑」現象。企業拿低效的流程，用AI加以強化，創造出可以稱為「超級鋪路」的東西。

正如《哈佛商業評論》所指出的：「業務流程再造的概念正在捲土重來，這次是由人工智慧驅動。在1990年代，ERP系統和網際網路的導入雖然為業務流程的變革創造了條件，但對徹底變革的期望往往未能實現。然而，AI能夠帶來更好、更快且自動化的決策」⁵。

AI鋪牛徑的例子：

在一個需要12封電子郵件才能做出一個簡單決定的溝通流程裡，用ChatGPT來更快地寫郵件
導入AI去分析根本沒人真正閱讀的報告
用機器學習自動化那些原本就不該存在的審批流程

結果

效率低的流程現在可以更快、更精準地減低效率。

反牛之路方法論

1. 抹除 → 整合 → 自動化

在實施任何技術之前，請依照 Michael Hammer⁶的方法遵循以下順序：

抹除：消除一切無法帶來真正價值的東西

‍整合：將剩餘的流程連結成合乎邏輯的工作流

‍自動化：只有到最後，才應用技術

正如Hammer所寫：「是時候停止鋪設牛徑了。與其把過時的流程嵌入矽晶片和軟體之中，我們應該將它們徹底抹除，從頭開始」⁷。

2.綠地與棕地方法

這些詞彙借用自都市規劃與軟體工程，定義了兩種截然不同的方法⁸：

棕地（鋪設既有路徑）：

保留現有系統並加入技術
短期內更快
保留了低效之處

綠地（從零開始設計）：

以一張白紙開始
風險較高但可能帶來革命性成果
能夠充分利用新的可能性

正如麥肯錫所指出的：「雖然90%的企業已經開始某種形式的數位轉型，但預期營收效益中只有三分之一得以實現」⁹。

3. 正確的問題

在實施任何技術之前，請詢問：

「我們為什麼要做這個流程？」
「如果我們停止這樣做會發生什麼？」
「如果今天要從零開始設計，會是什麼樣子？」
「過去的哪些限制條件已經不復存在？」

案例研究：迴避道路的好處

案例1：重新思考貸款流程的銀行

一家歐洲銀行的貸款核准流程需要 45 天和 12 個不同的步驟。他們並沒有將現有的流程「數位化」，而是完全重新設計：

之前：45天，12個步驟，73%的申請獲批
之後：24小時，3個步驟，81%的申請獲批

秘訣何在？他們意識到 90% 的控制都是多餘的，而 AI 可以比 6 個不同的辦公室更準確地評估風險。

案例2：消除排隊的醫院

一家義大利醫院的急診室等候時間長達四小時。他們沒有將排隊系統「數位化」，而是完全重新思考病人的流程：

基於AI的預測性分診
依類型區分的差異化流程
工作負荷的即時監控

結果：等待時間減少80%，病患滿意度提升60%。

牛之路的三個現代陷阱

1. 熟悉感陷阱

「我們的員工已經習慣了」是創新最隱晦的殺手。這就好像說奶牛習慣了他們的小路一樣。

2. 沉沒投資陷阱

「我們已經在這個系統上投資了這麼多」，卻忽略了繼續走在錯誤的道路上會擴大錯誤的事實。

3. 虛假複雜性陷阱

「改變一切太複雜」往往隱藏著不敢承認目前流程不合理的恐懼。

數位轉型的 ANTI-COW 架構

Analyze - 分析期望的成果

不要從技術著手，而要從商業目標著手。

Navigate - 超越當前限制條件

問問自己：「如果我是今天誕生的公司，我會如何解決這個問題？」

Transform - 轉型，而非轉譯

針對數位時代重新設計流程，而不是將流程轉換為數位。

Implement - 分階段實施

採用循序漸進的方式，但卻有激進的願景。

Check - 檢驗成效

不僅測量效率，還測量整體效能。

Optimize - 持續優化

轉型過程永無止境。

Watch - 觀察新的路徑

小心不要形成新的自發「牛路」。

人工智能是建築師，而非工人

人工智慧既可以是鋪設牛路的最佳工具（讓牛路變得超級有效率，但根本上卻是錯的），也可以是設計未來城市的最佳建築師。

正如世界經濟論壇所強調的：「要充分發揮其潛力，AI必須說business的語言，必須理解工作是如何流動的，並且需要流程智慧」¹⁰。

差異在於方法：

AI作為勞工（鋪設既有牛徑）：

「我們如何運用AI讓這個流程更快?」
既有工作的自動化
漸進式改善

AI作為建築師(城市規劃):

「我們如何徹底重新思考這個業務成果?」
重新定義問題本身
徹底的轉型

拆除的勇氣

波士頓的故事最深刻的教訓不是技術上的，而是心理上的：承認我們所走的路不一定是最好的，這需要勇氣。

在業務上，這意味著

質疑「神聖不可侵犯」的流程
接受「我們一直都是這麼做的」並不是理由
投資於可能無法立即見效的改變
抵擋快速解決方案的誘惑

結論：為未來設計道路

今天，面對人工智慧與數位化的無限可能，我們必須做出選擇：我們可以像波士頓的創始人一樣，鋪設既有道路，或是勇於設計未來城市。

下次當您聽到「讓我們將這個流程數位化」這句話時，請停下來問：「我們是在設計一條現代化的道路，還是在鋪設一條牛路？

未來屬於那些勇於捨棄常規、設計新道路的人。即使這意味著承認奶牛無論多麼聰明，都不是城市規劃師。

「是時候停止鋪設牛徑了。與其把過時的流程嵌進矽晶片與軟體裡,我們應該徹底摧毀它們,從頭開始。我們應該『再造』我們的企業:運用現代資訊科技的力量,徹底重新設計我們的業務流程,以在績效上取得驚人的改善。」 - Michael Hammer,《哈佛商業評論》,1990年¹¹

來源與參考資料

Stack Exchange English Language & Usage: https://english.stackexchange.com/questions/44800/what-does-don-t-pave-the-cow-path-mean-in-this-context" id="">https://english.stackexchange.com/questions/44800/what-does-don-t-pave-the-cow-path-mean-in-this-context
AgileConnection - Paving Cow Paths: https://www.agileconnection.com/article/paving-cow-paths
SAP - Digitization vs Digitalization: https://www.sap.com/products/erp/digitization-vs-digitalization.html
SAP - Digitization vs Digitalization (Gartner definition): https://www.sap.com/products/erp/digitization-vs-digitalization.html
Harvard Business Review - How AI Is Helping Companies Redesign Processes: https://hbr.org/2023/03/how-ai-is-helping-companies-redesign-processes
The Digital Leader - Is Your AI Plan Just Paving the Cow Paths?: https://thedigitalleader.substack.com/p/is-your-ai-plan-just-paving-the-cow
Harvard Business Review - Reengineering Work: Don't Automate, Obliterate: https://hbr.org/1990/07/reengineering-work-dont-automate-obliterate
Synoptek - Greenfield vs Brownfield Software Development: https://synoptek.com/insights/it-blogs/greenfield-vs-brownfield-software-development/
McKinsey - Rewired to Outcompete: https://www.mckinsey.com/capabilities/mckinsey-digital/our-insights/rewired-to-outcompete
World Economic Forum - How to use process intelligence and AI to rewire businesses: https://www.weforum.org/stories/2024/01/process-intelligent-ai-rewire-business-sustainable-transformation/
Harvard Business Review - Reengineering Work: Don't Automate, Obliterate (1990): https://hbr.org/1990/07/reengineering-work-dont-automate-obliterate