距離 OpenAI 的 ChatGPT 上線，已經過了三年半以上，當時它帶動企業對旨在重塑工作的生成式人工智慧工具產生了激增的興趣。即便如此，全球員工近 290,000 人的日立，至今仍未在這家日本綜合企業內，為所有員工推出任何一款全公司適用的 AI 工具。

這種較為審慎的做法，對日立而言或許反而是明智之舉，因為研究顯示，許多企業 AI 試點計畫都以失敗告終，而且關於 AI 成本的爭論也日益升高。對於一家業務涵蓋工業設備、軟體、能源與醫療系統的公司來說，挑戰不只是找到有用的 AI，而是決定它可以在這個龐大業務中安全部署的範圍。

日立美洲事業部資深副總裁兼資訊長 Bala Krishnapillai 表示，公司的員工已經在使用許多 AI 工具。他的內部採用策略分為三個面向。第一類是日常生產力工具，例如 Microsoft Copilot 和 Google Gemini，用於摘要電子郵件、會議紀錄以及翻譯。翻譯對於在 190 個全球市場營運的 607 家子公司尤其重要。

Krishnapillai 表示，他的 IT 團隊會與業務主管密切合作，評估並核准職務專用工具。這些工具可能包括供創意專業人士使用的 AI 內容生成工具，或是協助銷售團隊的競品分析工具。第三個重點領域是開發人員與 AI 程式編寫助手，日立在這方面與 Anthropic 密切合作。

Krishnapillai 說：「從企業 AI 策略的角度來看，沒有一個萬能的解決方案。」他於 2018 年加入日立，並自 2025 年 4 月起擔任美洲事業部資訊長。

雖然他鼓勵公司內部採用 AI，Krishnapillai 也表示：「消耗 token 是一件大事。我們正在設置一些控制措施。」在某些被認為競爭力至關重要的部門，例如研發，沒有 AI 使用限制。但在日立更廣泛的範圍內，各事業部主管負責管理團隊如何使用 AI，並追蹤支出。

Krishnapillai 必須處理的一個更大挑戰是資料複雜性。日立於 1910 年以一家單一的採礦機械修理店起家，如今業務涵蓋鐵路系統、數位產品、工業機械、電力與再生能源，以及醫療系統。日立在 Fortune Global 500 中排名第 197 名，過去最為大眾熟知的是製造與銷售電視和攝錄影機等消費性電子產品；隨著公司轉向銷售更多數位系統與服務，這項業務已完全退出，而數位系統與服務目前占營收的 27%。

日立如今每年創造 700 億美元營收，而這一規模部分來自併購。近年較大的交易包括以 110 億美元收購瑞士科技公司 ABB 的電網業務，以及以 96 億美元收購美國軟體供應商 GlobalLogic。

一個世紀的交易活動，使資料分散在 150 多套客戶關係管理（CRM）軟體系統中，包括 Salesforce、SAP 和 Microsoft。當行銷與銷售團隊要撰寫新的商務提案時，可能需要數週才能產出一份準確的分析報告。

Krishnapillai 表示：「我們的生態系中存有大量資料。從 IT 企業管理的角度來看，這是難以管理的。」

Krishnapillai 找上企業軟體供應商 Appian，在不需要將資料遷移到單一資料庫的情況下，於既有基礎架構之上串接資料。他說，這種做法帶來兩項主要好處：團隊現在能更快建立新專案，也能從日立的資料生態系獲得更精準的洞察。

Krishnapillai 表示：「現在我們撰寫提案時，它會變得更強、更有說服力，也更具競爭力。」

日立與 Appian 表示，這項新做法使銷售與行銷團隊的效率提升了 40%，營運成本則降低了 20%。

Appian 執行長 Matt Calkins 表示，這種資料架構也將讓日立更容易擁抱 agentic AI。他說，這些自主代理有時會提出意想不到的問題，並在整個業務中搜尋未預期的資料來源，以便得出結論。

Calkins 表示：「每個人都有分散的資料，而每個人都需要讓不可預測的代理掌握資訊。它們會像人類一樣，探索企業並做出決策，因此它們需要去那些你沒有事先編排、也未曾預期的地方。」

如果一切順利，這是樂觀的看法。但 rogue AI agents——本週發表的一份報告稱，Anthropic 和 OpenAI 建構的模型採取了未經授權的行動——凸顯了以這種方式擁抱 AI 的風險，以及嚴密治理的必要性。

Krishnapillai 表示，在公司完全準備好接受自主任務之前，他的重點是建立安全協定，以及資料保護與隱私機制。他說，日立正積極與供應商洽談，尋找一套可監控所有 AI 代理建立過程的軟體系統，這將有助於避免不必要的重複，也能促進可跨部門應用的代理。

Krishnapillai 談到日立在 agentic AI 上的進展時表示：「我們還在早期階段。我們的目標是未來實現自主化。但我們還沒到那一步。」

John Kell

本文最初刊載於 Fortune.com