動態能力理論

動態能力理論（Dynamic Capability Theory）是1997年由學者Teece、Pisano與Shuen提出的策略管理理論，旨在解釋企業如何在快速變動的環境中維持競爭優勢。其核心觀點是，企業的成功不僅依賴於現有資源，更取決於其「動態能力」，即感知（Sensing）環境變化、捕捉（Seizing）商業機會、以及重構（Reconfiguring）組織資源與流程的能力。在AI治理的脈絡下，此理論為企業應對不斷演進的AI法規（如歐盟AI法案）與技術標準（如ISO/IEC 42001）提供了行動框架。企業需具備感知新興AI倫理風險的能力，捕捉技術創新帶來的合規機會，並重構內部AI開發與維運流程（MLOps），以建立一個能持續適應風險環境的AI管理系統（AIMS），這與ISO/IEC 42001所強調的持續改善精神完全契合。

在企業AI風險管理中，動態能力理論可透過以下三步驟實現： 1. **感知（Sensing）**：建立AI法規與技術監測機制。成立跨部門AI倫理委員會，定期掃描國際法規如歐盟AI法案、NIST AI RMF，以及技術趨勢，識別潛在的偏見、隱私或安全風險，並產出風險地圖。 2. **捕捉（Seizing）**：進行策略性投資與資源配置。根據風險地圖，優先投資於可解釋AI（XAI）工具、差分隱私技術或AI模型驗證平台。例如，某金融機構為符合台灣金管會「金融業運用AI指導原則」，投入資源建置AI模型風險分級與驗證流程，將高風險模型的合規審查通過率提升了30%。 3. **重構（Reconfiguring）**：進行組織流程與資產再造。將AI倫理與風險評估整合進既有的軟體開發生命週期（SDLC）中，形成負責任的機器學習維運（Responsible MLOps）。此舉能確保AI系統從設計到部署皆符合ISO/IEC 42001對AI系統生命週期的管理要求，將開發後期因合規問題導致的重工成本降低約25%。

台灣企業在應用動態能力理論於AI治理時，主要面臨三大挑戰： 1. **法規變動性高且定義模糊**：台灣AI相關法規尚在發展初期，企業難以掌握明確的合規方向。對策：採用國際高標竿準，如參考NIST AI RMF或ISO/IEC 42001框架，建立具前瞻性的內部治理政策。優先行動：成立AI治理專責小組，於3個月內完成內部AI使用原則草案。 2. **中小企業資源有限**：普遍缺乏足夠資金與專業人才來建立專門的AI風險監測與應對團隊。對策：善用外部顧問資源與自動化合規工具，導入「治理即服務」（GaaS）模式，降低初期建置成本。優先行動：尋求如積穗科研等專業顧問，進行為期1個月的AI風險管理成熟度評估。 3. **數據驅動文化不足**：組織內部對AI風險的認知不足，決策仍依賴直覺而非數據分析，導致「感知」階段失效。對策：由高階主管倡導，推動全員AI素養與風險意識培訓，並將AI治理績效納入KPI。優先行動：於6個月內完成對關鍵部門（如IT、法務、產品開發）的AI倫理與風險工作坊。

積穗科研股份有限公司專注台灣企業dynamic capability theory相關議題，擁有豐富實戰輔導經驗，協助企業在90天內建立符合國際標準的管理機制，已服務超過100家台灣企業。申請免費機制診斷：https://winners.com.tw/contact