如果要形容現在的 AI 狀態，我會說：我們正站在一個「看似方便、實際脆弱」的時代。
大家都覺得自己已經在使用 AI —— 打開 ChatGPT、Gemini、Claude，丟一段訊息進去，模型回你十段；你要簡報，給你簡報；要論文摘要，給你摘要。這一切都順手得像魔法，但越深入去使用，我越明確感受到：這並不是 AI 的最終形態，甚至不是「可長期依賴」的形態。這只是一個方便大家入門的 UI —— 聊天框。
我在課堂上看著學生用 AI 寫作、做簡報、寫報告，速度快到不可思議，但問題也很明顯：同樣一句 prompt，今天跑一次結果 A，明天跑一次結果 B，中間還可能突然出現 C、D 這種完全不合邏輯的變體。這個「不穩定性」，其實就是目前生成式 AI 最大的結構問題。學生環境容忍度很高，你們需要的是「看起來合理」的內容，一些格式差異、一點不一致性，大部分老師也會放過；但企業不是這樣運作的。企業需要的是可控制、可審計、可追蹤、可重現且可治理的流程。任何一步的偏差，不只是困擾，而是會讓整條流程直接失效。這就是為什麼我一直說：聊天式介面（Chat UI）只是過渡，不會是 AI 的終局。
未來需要的，是系統，而不是對話。
Chat UI 是過渡，而不是終點：AI 的不穩定性，企業無法容忍
如果你每天用 ChatGPT、Gemini 已經覺得它們能力很強，我想提醒你：
你看到的是「結果強」，不是「流程強」。而真正能落地到企業的 AI，必須是整套流程都可靠。
企業並不是不能接受 AI，而是不能接受：
- 每次輸出風格不同
- 版本不可追蹤
- 資料來源不明
- 模型忽然亂回答
- 內容沒有一致性
- 格式完全不穩定
你要做報表、要審批、要資料治理，要合規、要風控……這些東西不能靠「希望 AI 這次不要亂來」來維持。
也因此，我一直在課堂上強調，你們要學的不是「寫 prompt」，而是：
如何讓 AI 成為可複製、可重現、可控管的工作流。
這件事越來越清楚：今天的 chat UI，只是讓你先「用用看」。真正的落地，必須要讓 AI 進入你每天在使用的工具深處 —— Excel、Word、Slack、Teams、Notion、資料庫、ERP、API、內部系統、會議記錄。
換句話說：
真正的 AI 革命，會發生在你「看不到聊天框的地方」。
EDR（Enterprise Deep Research）：AI 從「回答你」變成「替你運作整套研究流程」
最近我非常關注 EDR（Enterprise Deep Research）這類框架，它完全展現了 AI 接下來要走的方向：多代理協作、工具整合、資料可追蹤、流程可監督。
這種架構的核心思想並不是「幫你寫一份報告」而已，而是讓 AI 像一個有組織的研究團隊，有明確的角色分工與工作節奏。
EDR 裡面有：
- 一個負責拆解問題、規劃任務的主協調代理
- 多個專門搜尋不同資料來源的代理
- 能直接呼叫企業工具（DB、文件、試算表、API）的擴充模組
- 專職轉為圖表、視覺化的代理
- 定期檢查方向、找錯誤、修正任務的「反思」階段
- 清楚標示每個任務進度與來源的待辦看板
這些加起來，就形成一個「真正能放進企業流程」的研究機制。
這跟聊天式 AI 最大的不同是：
它不是「一口氣吐出一篇文章」，而是一步一步累積證據、檢查方向、驗證假設、追蹤過程，然後產生可稽核的成果。
這才是企業要的 AI。
不是天才，而是流程。
也因此，我越研究 EDR 越確定：
AI 的未來不是呈現，而是協作；不是天賦，而是結構。
AI 與生產力工具的最終競爭，不是模型，而是「誰能掌握工作流」
現在大家都在比較模型：GPT vs Gemini vs Claude vs Mistral。
但你如果真的看企業採購，你就會發現：
企業採 AI，不是採模型，而是採流程。
企業在意的是：
- 跟現有後台整合得好不好
- 權限管理能不能精準控管
- 輸出格式是否能保持一致
- 能不能稽核、追蹤、回放
- 能不能在既有工作流上直接使用
- 能不能保證資料不外流
- 能不能讓 10,000 名員工同時使用
- 能不能接 ERP、CRM、資料湖、API
模型只是能力，但落地的是流程。
換句話說：
AI 的主戰場並不在模型本身，而在「生產力工具的肌理」裡。
而能做到這件事的玩家，全世界只有少數幾家。
最強的那一家，就是 Microsoft。
為什麼長期來看，Microsoft 在 AI 時代會越走越強（而 OpenAI 會被迫靠向它）
我在課堂上講過一句話，也在這裡再講一次：
OpenAI 再強，它還是只是「模型提供者」。 Microsoft 才是「流程的擁有者」。
你想想企業日常的所有工作 —— 幾乎都在 Microsoft 的系統裡完成：
- Word（文件）
- Excel（資料與計算）
- PowerPoint（簡報）
- Outlook（郵件）
- Teams（協作與會議）
- OneDrive / SharePoint（檔案與權限）
- PowerBI（報表與視覺化）
- Power Automate（流程自動化）
- Dynamics（ERP / CRM）
- Windows（桌面系統）
- Azure（雲端）
- Active Directory（身份治理）
你如果能把 AI 深度鑲嵌到這整套流程裡，這不只是便利，而是「吃下企業整個工作生命」。
所以我才會說得這麼直接：
OpenAI 最後一定會向 Microsoft 靠攏，不是因為弱，而是因為沒有流程。
沒有流程的模型，只能當成插件；
有流程的生產力工具，才是最終的王。
模型可以換，流程不能換。
這就是微軟真正的護城河。
Google Gemini 的進步非常亮眼，但仍然難改 Microsoft 在企業流程的地位
我必須說，Google 今年在 Gemini 上的整合動作令人敬佩。
它一口氣把 Gemini 放進 Workspace 的所有工具：Gmail、Docs、Sheets、Slides、Meet、Drive、甚至 VS Code 和 Android Studio。
Google 完全看懂了：
AI 的下一步不是聊天，而是工作流本地化。
但問題在於 ——
Google 在企業市場落後 Microsoft 不只一年，而是十年以上的生態系。
企業不會輕易把整個 IT 基礎設施搬離 M365：
- 權限綁在 AD
- 報表綁在 Excel
- 會議綁在 Teams
- 檔案綁在 SharePoint
- 工作流綁在 Power Automate
- 指標綁在 Power BI
Google 很強，但企業的「骨架」在 Microsoft。
這讓 Google 永遠很難在企業市場從根本撼動微軟的地位。
即使模型略勝，也很難撼動流程的霸權。
未來的個人工作者，本質上是在經營一間由 AI 組成的公司
這段我在課堂上講得很清楚：
畢業之後，你可能不是加入公司，而是直接「經營一家公司」。
而公司裡的員工，不是人，而是 AI。
你需要的是：
- 能幫你整理資料的代理
- 能幫你做摘要的代理
- 能幫你視覺化的代理
- 能幫你排版的代理
- 能幫你產生圖像、影片的代理
- 能幫你檢查格式、語氣、事實的代理
- 能幫你串接 API 的代理
- 能幫你跑深度研究的代理
而你真正要練的是：
- 定義任務
- 管控品質
- 設計流程
- 管理版本
- 建立自己的創意資產
- 維持一致性
- 讓工作可複製
這才是未來的競爭力。
AI 的下一個十年，不是聊天，而是基礎建設的重寫
模型會越來越強，越來越快、越來越便宜。
但模型之間的差距，會越來越不重要。
重要的是：
- 誰擁有流程
- 誰擁有企業工作流
- 誰能整合工具鏈
- 誰能保證一致性
- 誰能管理資料治理
- 誰能讓 AI 成為工作本身
而在這條路上，Microsoft 已經站在最關鍵的位置。
Google 正在急起直追。 OpenAI 再強，也是模型供應商，而不是流程持有者。
我認為這場戰爭真正會改變世界的，不是 GPT-6 或 Gemini Ultra 3.0，而是：
當 Word、Excel、Outlook、Teams、PowerBI、Power Automate、Windows 都變成「AI 原生」。
那才是 AI 革命的真起點。
我們現在看到的聊天框，只是序幕而已。
