吳相勳
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由新到舊
今天跟一家快速成長中的顧問公司洽談未來可能合作的機會。公司的創辦人告訴我，他不會再聘用更多的人力了，接下來就是要透過 AI 放大生產力。
接著一整天的行程，也都是陸續接觸到各種 AI Agents 相關的資訊：
1. 一位認識一段時間的開發者告訴我，接下來 AI Agents 會直接去爬我寫出來
傳統的資產處分邏輯傾向「停損」，但本文透過飛利浦案例，探討「策略性退出」如何將處置過程轉化為價值保存與社會責任的實踐。透過核心管理層留任、利益共享、優化資產狀態等策略，企業不僅能爭取更佳交易條件，更能維護長遠聲譽。
分享近期兩場生成式 AI 講座的心得，探討 AI 代理人的迷思，強調人類領域專業的決定性價值。真正的 AI 價值來自於「AI 能力 × 領域專業知識」的乘法關係，並以前述兩場講座為例，說明在不同場景下（教育、醫療）如何有效運用 AI，最終提出未來的職場競爭關鍵在於「懂得用專業知識駕馭 AI 的人」。
本文探討組織慣性如何影響企業應對變革，並以案例深入分析，指出「被成功綁架」是慣性問題的關鍵。文章提出將「外部環境變動」與「組織慣性」結合的診斷矩陣，強調「雙軌轉型」是應對劇烈變化的有效策略，並分享了保護新事業、舊事業支援新事業的實務洞察，最終呼籲建立高階管理共識機制，共同找出正確的轉型路徑。
許多主管這一年都有個共同困惑：工具買了、帳號開了、團隊也開始使用，但「總工時並未顯著縮短」。表面上看似有效，實務上卻充滿摩擦：有時 AI 回覆品質不佳，無法直接採用；有時耗費半天輸入資料，最終仍需自行重寫；甚至感覺比以往更忙碌，因為新增了一項職責：管理 AI。
本文探討 Google AI Overview（AI 預覽）如何影響企業不同部門的決策與營運，並提出一套工作坊架構，引導企業主管從建立共同語言、重塑決策依據，到優化內部流程與知識管理，以應對搜尋引擎演算法的變革，將 AI 帶來的挑戰轉化為組織成長的契機。
AI 的破壞力不在於「有多聰明、能不能取代人」，而在於它能用新的方式促成「協調」，把既有的工作、組織與產業價值鏈「拆解後重新組合」，因此重排價值分配與權力結構；贏家通常不是把 AI 當工具來加速舊流程的人，而是能在新系統裡掌握控制點、管理風險與責任、並設計出可持續約束的人。
策略之所以模糊，是因為同一個詞同時被拿來講定位、年度計畫、資本配置與敘事；大家各玩各的語言遊戲，溝通順暢全靠腦補。解法是把策略從名詞改成動詞：把「今年要更堅決地不做什麼」寫出來，釘住資源流向，再用活動系統與fit檢核落地，也避免把工具堆疊當策略。才算講清楚點。
Google 與 OpenAI 在 AI 代理人的角色上採取截然不同的策略。Google 將 AI 代理人視為「媒介」，旨在透過廣告變現；而 OpenAI 則將其視為「行動者」，直接推動交易並以手續費獲利。文章深入分析兩者的商業模式、對品牌電商的影響，以及未來在介面、資料、交易規則上的競爭態勢。
