「AI 給的建議，我不一定會相信。」
最近在做 AI 導入的研究訪談，一位企業主的回答讓我印象深刻。當大家都在談 AI 自動化決策時，他卻看到了背後的危機：所有人都做一樣的正確選擇時，就沒有人能贏。
這場對話，讓我重新檢視 AI 賦能在決策中的角色與定位
1. 當所有人開始做同一個選擇
AI 本質上是基於數據與模型運作。當 AI 根據數據給出 Insight，也意味著：只要競爭對手擁有相同的資料，他們很可能會得到一份幾乎一模一樣的「最優解」。
如果所有的領導者都遵循 AI 的建議，那市場將會陷入一種「平庸的共識」。
在大家都做同樣決定時，你根據獨特判斷做出的不同決策，才是獲利空間所在。
2. 數據是「資訊」，而非「事實」
在大數據的世界裡，當某個做法被大量重複、反覆驗證為「成功案例」，它很容易在統計上被視為一種事實。
市場與數據顯示，多數飲料品牌選擇使用成本較低的茶葉作為基底，從帳面上看，這似乎是「比較賺錢」的做法——因為活下來、規模化的品牌，大多都是這樣做的，但這位老闆卻堅持用高品質台灣茶。而在近期飲料市場整體走弱的情況下，他門市營業額卻逆勢上揚。
這不是因為他不看數據，而是因為他清楚，數據只能告訴你「多數人怎麼做」，卻無法保證這樣的選擇在不同處境下仍然成立。
成功之所以困難，往往是因為它無法被複製成標準答案。
當思考開始趨於平均，差異要從哪裡來？
在 AI 時代，未來的競爭力不再取決於你擁有的資訊量（因為資訊獲取成本已趨近於零），而在於組織資訊的方式與解讀情境的深度。
要打破「平均值的詛咒」，可以從三個層次重新建立差異化：
第一，增加資訊來源的差異性。
大多數人依賴演算法的推薦，這很容易讓資訊來源變成平庸的共識，必須刻意擴大資訊來源——進入現場、與跨領域專家對談、或是尋找尚未被結構化的原始數據。
第二，思考模式的差異。
同一份資訊， 有人用成本邏輯解讀，有人用風險邏輯，有人用長期價值重新組織。 拉開距離的，不是資料本身，而是你用什麼框架去理解它。
第三，對事物本質的理解深度。
AI 擅長告訴你「根據過去經驗，現在該做什麼」；但只有理解事物本質的人，才有能力判斷「在當下的特殊情境，為什麼這件事不該做」。
看完這個觀點，你覺得決策權應該交還給人，還是信任數據的演算法？歡迎留言跟我分享你的看法！
