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案例分析：ST Logistics 的 AI 轉型之旅

  • 4月27日
  • 讀畢需時 4 分鐘

在過去 18 個月裡，ST Logistics 展開了一場具戰略意義的 AI 轉型之旅，旨在加速技術應用並為未來的勞動力做好準備 。透過精心設計的「三階段混合學習計劃」，公司成功賦能員工——從前線人員到 C 級高管——讓他們掌握知識、技能和信心，將代理式 AI (Agentic AI) 融入日常營運中 。



以下是 ST Logistics 如何從建立基本認知邁向推動持續創新，以成長思維和協作文化打造出「AI 就緒」(AI-Ready) 組織的歷程 。


挑戰：應對不斷變化的行業格局

在瞬息萬變的物流領域，ST Logistics 意識到必須迫切地從靜態的工作流程，轉型為面向未來、以 AI 賦能的營運模式 。他們找出了四大轉型障礙：


  • 行業顛覆 (Industry Disruption)： AI 和自動化正在重塑物流行業，企業需要徹底重新思考工作流程和 AI 驅動的解決方案 。


  • 技能缺口 (Skill Gaps)： 員工和領導層皆缺乏在工作中有效利用 AI 的實戰經驗與信心 。


  • 思維缺口 (Mindset Gaps)： 如此規模的轉型不僅需要知識，更需要信念。成長思維 (Growth Mindset) 至關重要，但各階層都存在認知上的落差 。


  • 執行障礙 (Execution Barriers)： 成功的實施需要跨部門協調、領導層的共識，以及安全、可擴展地採用新工具 。


解決方案：三階段 AI 轉型之旅

為了深化 AI 思維並推動以人為本的創新，ST Logistics 展開了一項大膽的 18 個月文化與戰略轉型計劃 。


第一階段：AI 思維與設計思考 (2023 年 11 月)

首階段的目標是建立基礎的 AI 素養並激發創新 。混合學習方法包括：


  • 面對面的 AI 思維工作坊，為員工揭開 AI 的神秘面紗並探討其對物流行業的影響 。


  • 動手開發 AI，員工利用內部知識庫構建專屬的聊天機器人 (Chatbots) 以配合內部工作流程 。


  • 關於負責任地使用 AI 及其倫理和風險的關鍵討論 。


  • 體驗式 VR 展位，提升員工參與度並降低對 AI 的抗拒感 。



成果： 超過 55 名中層員工獲得了實戰經驗與運用 AI 工具的信心，並找出了 10 個優化物流工作流程的 AI 應用場景 。


第二階段：CXO 領導層場外培訓 (2024 年 3 月)

第二階段的重點是為高管配備戰略思維及工具，以引領 AI 文化 。高管教育與「團隊建設 2.0」方法包括：


  • 與 Ivey Business School 合作的 戰略 AI 領導力培訓，探討 AI 驅動的商業轉型案例 。


  • AI 戰略制定：透過小組設計衝刺 (Design Sprints) 來定義和加速 AI 的應用 。


  • 基於元宇宙 (Metaverse) 的團隊建設：旨在促進人機協作、人際協作及打破部門壁壘的創新練習 。


成果： 成功獲得領導層的全力支持以確保 AI 融入業務營運，制定了 AI 路線圖以將創新擴展至各部門，並加強了高管的 AI 決策與執行能力 。


第三階段：AI 黑客松與 AI 代理 (2025 年 2 月)

最後階段授權員工將想法化為行動，開發並部署能解決現實問題的 AI 解決方案 。這包括：


  • AI 黑客松 (Hackathons)：團隊應用 AI 思維解決真實的物流和商業挑戰 。


  • 使用 Microsoft Copilot Studio 進行 無代碼 (No-Code) AI 開發，讓不同技術背景的員工都能參與創作 。


  • 項目式學習：CXO 與 AI 公民開發者 (Citizen Developers) 合作構建 AI 解決方案，加深主人翁精神和協作學習 。


  • 領導層展示：執行長 (CEO) 針對個人的工作痛點親自構建並展示了他的 AI Agent，為成長思維及對 AI 轉型的承諾樹立榜樣 。



成果： 跨部門團隊開發了 8 個 AI 原型；增強了創新文化；員工現在能主動在日常營運中發掘並實施 AI 機會 。


"在過去的 18 個月中，我們看到團隊充滿信心地擁抱 AI——開發出提高生產力並改善結果的實體解決方案。我們正在透過培養員工在 AI 等領域的技能，為未來的勞動力做好準備。AI 將驅動我們的未來。"  – Loganathan Ramasamy, ST Logistics 執行長 (CEO) 

衡量成效：柯氏評估模型 (Kirkpatrick Model)

為了系統化地評估計劃的有效性，我們採用了全球認可的「柯氏評估模型」，結果證明該計劃在四個層面均取得卓越成功 ：


  1. 反應 (Reaction) - 參與度與相關性： 員工和領導層反應積極，對採用 AI 表現出高度的參與感、熱情與信心 。


  2. 學習 (Learning) - 知識與技能發展： 員工獲得了實用的 AI 知識和實踐經驗，提升了他們識別和實施 AI 驅動解決方案的能力 。


  3. 行為 (Behavior) - 應用與實施： 員工積極將 AI 應用於工作流程中，領導層亦大力支持 AI 計劃及跨部門協作。AI 現已深植於戰略討論與創新工作中 。


  4. 成果 (Results) - 商業影響： 團隊創建的 8 個 AI Agents 在效率和客戶滿意度方面展現了切實且充滿前景的商業影響。公司已成功建立起面向未來的 AI 驅動文化，並保持了 AI 創新的強大動能 。


給企業 AI 轉型的重要啟示

ST Logistics 的案例證明，成功的 AI 轉型絕非一次性的培訓，而是一場多階段的轉型之旅 。它需要技術技能與文化思維轉變的全面結合 。


透過精心設計的干預措施（如混合學習、項目式學習和科技賦能的團隊建設），依靠領導層作為推動變革的榜樣 ，並促進各層級的協作學習以建立信心和實用能力 ，企業就能成功駕馭 AI 革命帶來的機遇與挑戰 。

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