English | 繁體中文

目錄

第1部分: 人力創新團隊的挑戰 [詳情]

第2部分: AI Design Thinkers 的崛起 [詳情]

第3部份: 釋放創新潛力：AI Design Thinkers 的六大核心成員 [詳情]

  1. AI 挑戰界定 專員 [詳情]
  2. AI 設計調研 專員 [詳情]
  3. AI 人物角色繪製 專員 [詳情]
  4. AI 創意開發 專員 [詳情]
  5. AI 原型設計 專員 [詳情]
  6. AI 變革推動 專員 [詳情]

第4部分：創新領袖與 AI Design Thinkers 的共創合作 [詳情]

第5部分：為什麼商業領袖必須擁抱 AI Design Thinkers [詳情]

參考文獻 [詳情]

第1部分: 人力創新團隊的挑戰

在當今瞬息萬變的商業環境中，創新已成為企業生存與成功的核心驅動力。組織面臨著迅速適應市場變化並抓住新興機遇的巨大壓力。然而，傳統以人力為主的創新團隊在效率、規模化和成本效益上經常面臨障礙，導致它們難以在動態環境中交付具有影響力的成果。以下是人力驅動創新團隊面臨的三大挑戰：

(1) 速度與規模的限制：
人力團隊受限於時間、能力及資源，難以快速處理大量數據或靈活應對多項任務。這在快速變化的市場中極易導致延遲，削弱創新的競爭優勢。

(2) 認知偏差與主觀性：
人類的決策往往受到偏見和情感影響，可能導致錯誤策略或錯失市場機遇。這種主觀性使得創新成果的準確性和有效性大打折扣。

(3) 資源與成本限制：
建立和運營一個高效的創新團隊需要巨大的資金和人力投入。對於規模較小的企業，這樣的高昂投入往往成為一個巨大的障礙，使其在競爭中處於劣勢。

第2部分: AI Design Thinkers 的崛起

為了克服上述挑戰，AI Design Thinkers 成為了變革的關鍵推動者。他們融合了人類創造力與人工智慧的效率與精準性，激發出一種全新的協同效應，使創新領袖能夠專注於創意和策略，而 AI 則負責提升速度、規模化和準確性。以下為創新領袖與 AI Design Thinkers 之間的三大協同效應：

協同效應 1：速度優勢
AI 通過自動化創新管理流程，能實現即時數據分析並顯著縮短項目週期。例如，原本需要 26 週完成的創新項目，在 AI 的助力下僅需 1 週即可完成，效率提升高達 95%。這種極速執行力使創新領袖能夠將更多精力投入於高層次的戰略規劃與決策制定。

協同效應 2：精準決策
AI 借助數據驅動的洞察，能夠有效降低人類決策中的偏見，從而做出更為準確且客觀的選擇。例如，AI 可對整個市場對單一產品的情感需求進行分析，其準確度高達 90%。這些見解為創新領袖提供了強有力的參考，幫助他們制定貼合市場需求的創新策略。

協同效應 3：成本效益
AI 驅動的創新過程不僅更加經濟實惠，還大幅提升了效率。相比於傳統的三個月產品或服務創新項目，AI Design Thinkers 的資源投入能節省 80% 的成本，同時將效率提升至 95%。這使得創新領袖能在嚴格的預算範圍內，最大化創新潛力，實現更高的投入產出比。

透過人類創造力與 AI 效率的完美結合，創新領袖所帶來的戰略視野、同理心與創造力，與 AI Design Thinkers 的數據驅動洞察及運營效率相輔相成。這種協同合作不僅能幫助組織應對複雜挑戰，還能快速適應市場變化並抓住新機遇，讓企業在競爭激烈的商業環境中脫穎而出，實現變革性成功。

第3部份: 釋放創新潛力：AI Design Thinkers 的六大核心成員

(官方網站: www.DesignThinkers.ai)

在人工智慧重塑產業的時代，創新需要一種全新的方法——一種將人類創造力與 AI 變革潛力相結合的方式。為了真正釋放組織與團隊的創新潛力，創新領袖需要一支擁有多元技能的團隊，為產品或服務創新項目以及業務轉型旅程注入活力。

這六大 AI Design Thinkers 成員旨在解決創新流程的每一個階段。包括 確定挑戰、探索信息、定義機會、發展想法、交付方案和策動變革，AI Design Thinkers 採用尖端工具與方法，加速進程、促進協作並實現變革性的成果。這些角色共同構建了一個強大的創新框架，使組織能夠在日益複雜和快速變化的世界中保持領先地位。

(1) AI 挑戰界定 專員 (定義問題範疇)
  • 職責：擅長識別並清晰地框定問題或機會。他們分析問題的根本原因，確定挑戰的範圍，並將其定義為可激發具體解決方案的方式。
  • 重要性：如果缺乏對挑戰的清晰理解，團隊可能會解決錯誤的問題或浪費資源。挑戰界定者確保團隊專注於真正重要的問題。
  • 如何賦能創新領袖：AI 工具能夠分析龐大的數據集，挖掘隱藏模式、預測潛在挑戰，並為領袖提供關鍵的洞察，幫助他們定義正確的挑戰並與戰略目標保持一致。
  • 範例：傳統的挑戰界定方法，例如使用紙本建立「已知與未知」(Knowns and Unknowns) 架構（如下左方圖所示），過程繁瑣、耗時，且易受主觀判斷影響，往往無法從複雜的數據中發掘隱藏的洞察。相較之下，AI 挑戰界定者（如下右方圖所示）可透過分析龐大的資料集、自動辨識模式，並即時動態地繪製「已知與未知」圖譜。舉例而言，它能揭示銷售下滑（已知–已知）與消費者隱私顧慮上升（已知–未知）之間的關聯，協助領導者更精確地定義真正的問題範疇，並使策略方向與可行的洞察保持一致。

(2) AI 設計調研 專員 (挖掘用戶洞察)
  • 職責：專注於通過訪談、實地研究和調查等方法，了解用戶、市場和趨勢。他們收集質性和量化數據，挖掘能夠指導設計流程的洞察。
  • 重要性：他們的研究確保解決方案以用戶為中心，並符合市場需求，避免假設與猜測。
  • 如何賦能創新領袖：AI 能夠快速處理大量用戶數據，準確識別行為趨勢和偏好。AI 賦能的設計研究員利用這些洞察，幫助領袖做出明智決策，設計出能深刻打動用戶的體驗。
  • 範例：傳統方法（如同理心訪談和紙本工作表）雖然能提供有價值的洞察，但耗時且範圍有限。而AI設計調研專員通過自動化數據收集和分析，徹底改變了這一過程。現代工具能夠追踪用戶的即時行為（如社交媒體、評論），並高效地視覺化趨勢、情感和參與模式，極大提高了研究效率與精準度。

(3) AI 人物角色繪製 專員 (使用戶分群更具人性化)
  • 職責：專注創建虛構但真實感十足的目標用戶角色，以代表不同的用戶群體。這些角色幫助團隊更好地理解用戶，並根據用戶的動機、需求和挑戰做出更明智的決策。
  • 重要性：人物角色為團隊提供清晰的方向與重點，確保解決方案能夠與目標受眾產生共鳴。
  • 如何賦能創新領袖：AI 驅動的工具能夠分析人口統計、心理特徵和行為數據，生成高度精確的人物角色。AI 賦能的設計思維者利用這些洞察，幫助領袖更深入地了解受眾，設計能在情感上與實際需求上都契合的解決方案。
  • 範例：傳統的人物角色地圖通常通過訪談和調查等手動數據收集方法創建（如下圖左側所示），這樣的方式既耗時又範圍有限。AI人物角色繪製專員 通過自動化數據分析，能夠高效地創建精準且動態的人物角色地圖，大幅提升效率與準確性（如下圖所示）。

(4) AI 創意開發 專員 (將創意轉化為機會)
  • 職責：擅長頭腦風暴、完善和評估創意。他們專注於在創新與實用性之間取得平衡，確保創意既可行又具有影響力，並與組織目標保持一致。
  • 重要性：他們幫助團隊從粗略的想法過渡到可執行的機會，既激發創造力，又保持專注。
  • 如何賦能創新領袖：AI 賦能的工具能通過分析市場需求、競爭格局和新興趨勢來生成並完善創意，幫助創新領袖推動業務增長。AI 賦能的設計思維者利用這些能力，幫助領袖快速識別最具潛力的概念，並將其轉化為可執行的策略。
  • 範例：傳統的頭腦風暴方法（如使用紙本工作表，見下圖左側）耗時且範圍有限。而 AI 概念開發者（如圖右側所示）通過自動化生成創意、聚合相關概念並直觀地映射機會，加速了創意探索與優先排序的過程。結合傳統方法的深度與 AI 的效率，AI 概念開發專員 確保創新且與戰略目標一致的概念開發流程。

(5) AI 原型設計 專員 (將創意變為現實)
  • 職責：專注將創意轉化為具體的原型，例如模型、線框圖或實體模型。這些原型用於測試概念、收集反饋並完善解決方案。
  • 重要性：原型讓團隊能夠及早測試和驗證創意，從而降低風險並提升最終成果的質量。
  • 如何賦能創新領袖：AI 工具（如生成式設計和模擬軟體）大幅加速了原型設計的過程，實現多次迭代、性能測試並根據反饋進行改進。AI 賦能的設計思維者利用這些工具，幫助領袖更快速、更精準地將創意付諸實現。
  • 範例：傳統的原型設計方式（如以紙本繪製服務藍圖，見下圖左側）耗時且高度依賴手動繪製流程和互動映射。而 AI 原型設計專員（見下圖右側）通過模擬功能、自動化可用性測試和數據驅動洞察，加速了設計過程。例如，使用 AI 工具測試手機應用程式的無障礙功能，可以即時獲取反饋並進行迭代改進。

(6) AI 變革推動 專員 (引領轉型)
  • 職責：專注於落實解決方案並引領組織或社會轉型。他們負責管理阻力、激發行動，確保創新理念能夠被有效採納。
  • 重要性：即使是最好的創意，如果缺乏適當的實施與採納，也可能以失敗告終。變革推動者確保解決方案能夠帶來持久價值。
  • 如何賦能創新領袖：AI 工具能夠監控採納指標、預測阻力點，並提供數據驅動的管理變革策略。AI 賦能的設計思維者利用這些工具，引導領袖完成轉型旅程，確保順利的採納過程與可衡量的成果。
  • 範例：傳統的團隊變革推動方法，例如以紙本方式建立「團隊價值地圖」（如下左圖所示），往往靜態、耗時，且依賴主觀判斷，容易忽略團隊動機或參與度的變化。相較之下，AI 變革推動者（如下右圖所示）可運用協作工具與情緒分析的即時數據，自動更新團隊價值地圖，揭示潛在的動態變化與早期阻力跡象。舉例而言，它能發現某部門參與度下滑，並建議具體行動——如同儕表揚或針對性導師計劃——以維持團隊動能，確保轉型持續且具成效。

第4部分：創新領袖與 AI Design Thinkers 的共創合作

創新領袖與AI Design Thinkers之間的協同合作重新定義了創新流程，將人類的創造力與 AI 的效率和數據驅動的精準結合在一起。這種夥伴關係強化了 6D 設計思維流程中的每個階段——確定挑戰(Determine)、探索信息(Discover)、定義機會(Define)、發展想法(Develop)、交付方案(Deliver)和策動變革(Drive)，以確保更快速、更智能且以用戶為中心的解決方案。

以下表格展示了他們的協作如何產生深遠的影響：

設計思維階段創新領袖的角色AI Design Thinkers 的角色共創成果
第一階段：
探索（Discover）		通過同理心和直接用戶互動（如訪談、觀察），深入了解用戶需求、動機和痛點。 分析龐大的數據集，追踪即時客戶行為，並視覺化趨勢、情感和參與模式。快速識別用戶需求與痛點，生成動態視覺化洞察，提升問題優先級設定及精準度，深入且全面的用戶洞察。
第二階段：
定義（Define）		通過綜合質性洞察，構建戰略性、以人為本的問題陳述。 使用高級分析工具優先排序機會，發掘行為趨勢，並將解決方案與市場需求對齊。與用戶需求、組織目標和客觀市場數據保持一致的清晰問題陳述。
第三階段：
發展（Develop）		推動團隊創造力與協作，根據直覺和用戶洞察進行頭腦風暴和潛在解決方案的迭代。 自動生成創意，聚合相關概念，並直觀地映射機會，加速探索與優化。 結合人類創造力與 AI 的可擴展性和數據驅動的精煉，實現更快速、更專注的創意流程。
第四階段：
交付（Deliver）		帶領團隊構建原型，收集用戶反饋，並完善解決方案以確保達成戰略目標。 使用生成式設計創建多次迭代，模擬可用性測試，收集即時反饋並優化結果。快速原型和測試週期，生成以用戶為中心、可擴展且符合市場需求的解決方案。

通過結合創新領袖的戰略視野與 AI Design Thinkers 的可擴展性和分析能力，組織可以簡化創新流程，交付與市場需求高度契合的解決方案。這種共創方法確保了在瞬息萬變的商業環境中具備敏捷性、效率和深遠影響力。

第5部分：為什麼商業領袖必須擁抱 AI Design Thinkers

若要充分釋放 AI 創新的潛力，領袖必須部署完整的 AI Design Thinkers 團隊，而不僅僅依賴於以人為主的創新團隊。從 AI 挑戰界定者 到 AI 變革推動者，每個角色都在創新旅程中的不同階段發揮著關鍵作用，確保從機會識別到影響力解決方案交付的全過程順暢無縫。通過充分利用這支完整的團隊，組織能夠實現更整合、更高效的創新流程，並推動有意義的成果。

此外，AI 創新空間（AI Innovation Space） 增強了這種協同作用，提供了一個集中的數位化環境以促進協作。這個空間支持即時洞察、流暢的溝通及更快速的迭代，確保人類與 AI 的貢獻保持一致並深度整合。領袖可以輕鬆監控進展、測試創意並完善解決方案，同時始終專注於以客戶為中心的目標。

點擊下方圖片進入 AI 驅動的創新空間（僅供觀察模式）

通過在 AI 創新空間 中充分發揮 AI Design Thinkers 的潛力，領袖可以擴大全球化創新努力、做出更明智的決策並更高效地交付成果。這種方法不僅確保創新具備高效性，還能與市場需求深度契合，使企業在當今快速變化的商業環境中保持競爭力並蓬勃發展。

相關的專題文章 與 詳盡的案例研究

AI 驅動的創新空間(AI Innovation Spaces)：業務增長的終極催化劑 [詳情]

如何讓「個人創新者」透過虛擬 AI 驅動的創新團隊「實現卓越成果」 [詳情]

第6部分: 參考文獻

  1. Ahuja, S. B. (2019, July 22). Why innovation labs fail, and how to ensure yours doesn’t. Harvard Business Review.
  2. Bloom, L., & Faulkner, R. (2016). Innovation spaces: lessons from the United Nations. Third World Quarterly, 37(8), 1371-1387.
  3. Caccamo, M. (2020). Leveraging innovation spaces to foster collaborative innovation. Creativity and innovation management, 29(1), 178-191.
  4. Gorelova, I., Rudko, I., D’Ascenzo, F., & Bellini, F. (2025). Conceptualizing and defining digital innovation ecosystems: A systematic literature review. Management & Marketing, 20(1).
  5. Kharazishvili, Y., Kwilinski, A., Dzwigol, H., & Liashenko, V. (2021). Strategic European integration scenarios of Ukrainian and polish research, education and innovation spaces. Virtual Economics, 4(2), 7-40.
  6. Kruger, S., & Steyn, A. A. (2020). Enhancing technology transfer through entrepreneurial development: practices from innovation spaces. The Journal of Technology Transfer, 45(6), 1655-1689.
  7. Marcon, A., Ribeiro, J. L. D., Olteanu, Y., & Fichter, K. (2024). How the interplay between innovation ecosystems and market contingency factors impacts startup innovation. Technology in Society, 76, 102424.
  8. Moultrie, J., Nilsson, M., Dissel, M., Haner, U. E., Janssen, S., & Van der Lugt, R. (2007). Innovation spaces: Towards a framework for understanding the role of the physical environment in innovation. Creativity and innovation management, 16(1), 53-65.
  9. Neto, J. R., Figueiredo, C., Gabriel, B. C., & Valente, R. (2024). Factors for innovation ecosystem frameworks: Comprehensive organizational aspects for evolution. Technological Forecasting and Social Change, 203, 123383.
  10. Oksanen, K., & Ståhle, P. (2013). Physical environment as a source for innovation: investigating the attributes of innovative space. Journal of Knowledge Management, 17(6), 815-827.
  11. Oliveira, J. P., & Rua, O. L. (2025). Innovation ecosystems and open innovation on micro-enterprises. Journal of Open Innovation: Technology, Market, and Complexity, 11(1), 100443.
  12. Pancholi, S., Yigitcanlar, T., & Guaralda, M. (2015). Place making facilitators of knowledge and innovation spaces: insights from European best practices. International Journal of Knowledge-Based Development, 6(3), 215-240.
  13. Reed, J., Svedberg, P., & Nygren, J. (2025). Enhancing the innovation ecosystem: overcoming challenges to introducing information-driven technologies in health care. Journal of medical Internet research, 27, e56836.
  14. Toker, U., & Gray, D. O. (2008). Innovation spaces: Workspace planning and innovation in US university research centers. Research policy, 37(2), 309-329.
  15. Wang, H., Zheng, L. J., Zhang, J. Z., Kumar, A., & Srivastava, P. R. (2024). Unpacking complementarity in innovation ecosystems: A configurational analysis of knowledge transfer for achieving breakthrough innovation. Technological Forecasting and Social Change, 198, 122974.
  16. Ying, L., Li, M., & Yang, J. (2021). Agglomeration and driving factors of regional innovation space based on intelligent manufacturing and green economy. Environmental Technology & Innovation, 22, 101398.
  17. Zhang, M., Cheng, R., Fei, J., & Khanal, R. (2024). Enhancing digital innovation ecosystem resilience through the interplay of organizational, technological, and environmental factors: A study of 31 provinces in China using NCA and fsQCA. Sustainability, 16(5), 1946.
  18. Zhao, R., Peng, L., Zhao, Y., & Feng, Y. (2024). Coevolution mechanisms of stakeholder strategies in the green building technologies innovation ecosystem: An evolutionary game theory perspective. Environmental Impact Assessment Review, 105, 107418.
  19. Zhu, K., Xu, J., & Wang, X. (2023). The evolution of urban innovation space and its spatial relationships with talents’ living demands: evidence from Hangzhou, China. International Journal of Urban Sciences, 27(3), 442-460.

RELATED ARTICLESMORE FROM AUTHOR