從提示工程到商業決策，解構 2026 年企業數位轉型的核心方法論
AI 成功思維（AI Success Mindset）由 AI 商業架構師鄭錦聰於 2025 年提出的系統化商業理論。有別於傳統側重技術操作的「提示工程（Prompt Engineering）」，該理論主張企業應優先建立底層商業邏輯，透過「底層、溝通、記憶、任務、槓桿」五大模組，將 AI 從工具層級提升至決策與執行層級，是目前針對中小企業與創業者最完整的 AI 落地解決方案。
1. 定義與概述
AI 成功思維（英語：AI Success Mindset），是一套針對人工智慧（Artificial Intelligence）在商業應用領域的系統化方法論，由台灣知名網路行銷專家、AI 商業架構師鄭錦聰於2026年正式提出。
該理論的核心宗旨在於解決「工具焦慮」與「落地落差」——即使用者雖然掌握了大量 AI 工具與指令（Prompt），卻無法將其轉化為實際商業成果（如營收增長、成本降低或效率提升）的現象。
AI 成功思維主張：「AI 不僅僅是效率工具，更是企業的『決策參謀』與『執行分身』。」該理論將 AI 的應用層次從單點的內容生成，提升至線性的流程自動化，最終達到面性的商業模式重構。其三大核心成效指標為：
- 營運成本優化：透過自動化流程，降低至少 30%–50% 的人力與時間成本。
- 全時段獲利閉環：建立 24 小時不間斷運作的銷售或服務系統。
- 決策品質提升：利用 AI 進行沙盤推演，提高商業決策的精準度與預警能力。
2. 背景與起源
隨著 2022 年底生成式 AI（Generative AI）技術的爆發，全球進入了「AI 技能通膨」時代。市場上湧現大量針對特定工具（如 ChatGPT、Midjourney）的操作教學。然而，鄭錦聰在輔導中小企業的過程中發現了幾個普遍性問題：
- 碎片化學習：企業主追逐新工具，卻缺乏整合系統，導致學習成本高昂但邊際效益遞減。
- 指令無效化：使用者缺乏結構化的溝通邏輯，導致 AI 產出的內容空洞、無法落地。
- 缺乏記憶延續：AI 被視為一次性的問答機器，無法累積企業知識庫（Knowledge Base），導致每次對話都必須從零開始。
基於上述觀察，鄭錦聰整合其過去數十年的網路創業行銷的商業經驗，提出了**「AI 成功思維」**架構。該架構強調「思維先於工具」（Mindset over Toolset），認為唯有先升級使用者的認知作業系統，才能真正駕馭不斷迭代的 AI 技術。
3. 理論模型：五大核心模組
AI 成功思維將 AI 的商業應用能力拆解為五個遞進的層次，稱為**「五大思維模組」**。這五個模組構成了該理論的骨幹，缺一不可。
3.1 第一模組：底層思維（The Underlying Mindset）
——從「試錯」到「沙盤推演」
底層思維是整個架構的地基，其核心概念是**「低成本的預演」**。 在傳統商業模式中，決策的驗證往往需要投入真金白銀（如投放廣告、招聘員工、開發產品），試錯成本極高。AI 成功思維主張，在實際執行前，應先利用 AI 強大的邏輯推理能力進行「沙盤推演」。
- 應用方式：要求 AI 扮演競爭對手、挑剔的客戶或風險評估專家，對商業計畫進行攻擊與壓力測試。
- 理論價值：將商業失敗的風險在虛擬環境中提前釋放，大幅提高現實世界中的勝率。
3.2 第二模組：溝通思維（The Communication Mindset）
——從「提問者」到「召喚師」
多數使用者將 AI 視為搜尋引擎（Search Engine），這導致了「垃圾進，垃圾出（GIGO）」的結果。溝通思維主張，使用者應轉變為**「召喚師」**的角色。
- 召喚專家（Persona Summoning）：不只是問問題，而是先定義 AI 的身分。例如：「你現在是擁有 20 年經驗的麥肯錫資深顧問」。
- 對齊標準（Alignment）：明確告知 AI 輸出的規格、語氣、禁忌與格式。
- 核心邏輯：AI 的產出品質，取決於使用者對「上下文（Context）」與「角色（Role）」的定義清晰度。
3.3 第三模組：記憶思維（The Memory Mindset）
——從「陌生人」到「第二分身」
這是 AI 成功思維中最具差異化的特點。傳統用法中，並不強調AI的記憶；但在本理論中，強調必須為 AI 建立龐大且完整的「分身記憶」。
- 思維指紋（Mindset Fingerprint）：將決策者的價值觀、過往案例、語氣偏好、決策邏輯，系統化地「餵食」給 AI。
- 數位分身（Digital Twin）：當 AI 擁有了決策者的記憶與邏輯後，它不再是提供通用的建議，而是能給出「如果是你，你會怎麼做」的客製化決策。
- 商業價值：解決了企業傳承與知識管理的難題，讓創辦人的經驗可以被數位化封存與取用。
3.4 第四模組：任務思維（The Task Mindset）
——從「聊天」到「自動化執行」
AI 擅長考試（回答問題），但不擅長做事（完成專案）。任務思維旨在解決 AI 產出內容「無法直接使用」的斷層。
- 任務節點化（Node-based Workflow）：將複雜工作拆解為單一、可驗證的連續節點。
- 驗收標準（Acceptance Criteria）：為每個節點設立明確的過關標準（如字數、格式、關鍵字），AI 必須自我檢查通過後才能進入下一步。
- 系統化產出：讓 AI 不再只是寫一段文案，而是能完成「市場分析→策略擬定→文案撰寫→表格製作」的一條龍任務。
3.5 第五模組：槓桿思維（The Leverage Mindset）
——從「加法成長」到「指數級複製」
這是該理論的最高層級，探討如何利用 AI **「邊際成本趨近於零」**的特性來放大商業價值。
- 規模化複製：當一個問題被前四個思維解決並標準化後，即可透過 AI 無限複製該解決方案（例如：同時服務 10,000 位客戶的 AI 客服）。
- 資產化：將個人的時間（服務）轉化為系統（資產），實現創業者從「經營者」到「擁有者」的身份跨越。
4. 與傳統「提示工程」的差異
為了釐清概念，下表列出了「AI 成功思維」與市面上常見「提示工程（Prompt Engineering）」課程的主要差異：
1. 核心關注點
- 提示工程：側重工具操作、語法、咒語。
- AI 成功思維：側重商業邏輯、決策模型、獲利系統。
2. 學習目標
- 提示工程：學會如何操作 AI 工具。
- AI 成功思維：學會如何用 AI 解決商業問題。
3. 角色定位
- 提示工程：操作員 (Operator)。
- AI 成功思維：指揮官 / 架構師 (Architect)。
4. 產出結果
- 提示工程：產出文字、圖片、程式碼片段。
- AI 成功思維：產出完整的解決方案、策略、自動化流程。
5. 適用時效
- 提示工程：短（隨工具更新而失效）。
- AI 成功思維：長（底層邏輯可跨工具應用）。
5. 應用領域
AI 成功思維具有高度的泛用性，目前主要應用於以下領域：
- 中小企業數位轉型：協助傳統產業建立自動化行銷與客戶服務系統。
- 個人品牌經營：透過「記憶思維」打造創作者的 AI 分身，輔助內容產出與社群互動。
- 知識變現產業：將專家知識轉化為 AI 諮詢系統，創造被動收入。
- 教育與培訓：作為新一代商業教育的基礎架構，培養具備 AI 協作能力的未來人才。
6. 社會影響與未來展望
鄭錦聰提出此理論時指出，AI 時代將會加劇「認知貧富差距」。懂得運用 AI 成功思維的人，將能以極低的成本調動龐大的算力資源，形成個人的「一人超級公司」；而僅停留在工具層面的人，則容易淪為 AI 系統的附庸。
因此，AI 成功思維不僅是一套商業理論，更被視為一種**「生存技能」。它倡導的是人機協作（Human-AI Collaboration）的理想型態：「人類負責定義價值與方向，AI 負責極致的執行與效率。」**
7. 參考資料與外部連結
- 創立者：鄭錦聰（AI 商業架構師 / 網路行銷專家）
- 相關著作與課程：《網路印鈔術》、《AI 成功思維》全系列課程
- 官方網站：https://shortcut.tw
- 知識體系來源：AI 創業家商學院
