7. 決策優化的影響

我們把決策優化的程度做出區分，如下圖所示。

決策自動化是取代(replace)了人員，就像FA中機械手臂取代了操作員一樣。許多辧公室文員的低階工作同樣會被 MA (Management Automation) 所取代。

知識工作者的任務是很難被完全自動化的。依據他們的經驗而建立的決策APP就是個決策增強系統，美國GE公司稱此為 “dual experts(雙專家)”。知識工作者協助建立的專家系統會愈來愈聰明，而他們自己也會因為有了系統的協助也愈來愈聰明。此時，應用AI的效果是增強(augment)了人員，而非取代。PA就是決策增強的普遍例子。

例如，我們前述的例子中，把銷存供三方面的data擺在一起分析可以建議出應有的後續行動。我們可以用if…then…來自動顯示行動建議。若進一步把生命週期的觀念加進來，則決策系統給出的建議將更直接、更有效；因為生命週期進入衰退期的庫存需要更強制性地加以清理，而在上升期中的產品則可適度加大供應量與庫存量以爭取銷售機會。

MA (Management Automation) 的決策優化會對企業的人資(HR)管理與組織結構產生巨大且深遠的影響。想想目前海峽兩岸企業內極為流行的MIS (Management Information System)單位或稱IT管理單位，40年前根本就不存在，如今卻是絶對難以輕忽的職能部門。如今AI大潮引發的應用中，決策管理優化的能力將逐步取代低附加價值的人員，增加有能力使用AI技能的知識工作者，而高層主管介入運作的深度與廣度也同時增加了。這樣的DMS(決策管理系統)能力會不取代現有的MIS呢？美國企業中已有相關的趨勢報導與理論探討，兩岸企業中則尚未見動靜。這是AI應用能力的差距使然吧。

我個人認為AI的決策優化必將引發人資管理的重大變革，勢不可擋。輕忽此一變革力量的企業必會喪失管理競爭力而衰敗。