在 2026 先行智庫年會中，博思策略顧問創辦人 郭憲誌 Andy Kuo 從近年企業內訓與教學現場的觀察出發，談到 AI 快速發展下，中高階主管真正需要面對的已不只是「還要學多少新工具」，而是企業該如何看待 AI 對競爭、工作流程與商業模式帶來的改變。當 AI 工具愈來愈普及，企業 AI 策略也不能只停留在工具導入，而必須回到企業自身的能力與未來競爭方式。
Andy 在分享中，從工作流程、人與 AI 的協作、企業能力、投資判斷與未來布局等不同面向，提出高階主管需要重新調整的決策思維。
這些觀點也指向同一個問題：當 AI 愈來愈普及，企業 AI 策略真正需要改變的，究竟是工具，還是企業做決策的方式？
一、企業 AI 策略的起點：當大家都有 AI，競爭優勢還剩下什麼？
Andy 在企業內訓中曾遇到一位主管提出一個很有意思的問題：現在員工開始大量使用 AI 做市場分析，交上來的資料愈來愈多、內容也愈來愈完整，但主管反而沒有更多時間消化。那麼下一步，是不是又要把員工用 AI 產出的報告丟進另一個 AI，請 AI 幫忙讀，再用 AI 來檢查 AI？
問題背後，其實正反映企業接下來會遇到的變化：當 AI 變得愈來愈普及，「會不會用 AI」本身，可能很快就不再是明顯的競爭差異。
Andy 在分享中提到，近年科技大廠持續投入 AI 基礎建設、資料中心與相關平台，背後的一個結果，就是 AI 工具會持續朝商品化發展，使用門檻降低、應用也會愈來愈普及。當你的公司在用 AI、競爭對手也在用 AI，企業就必須開始回答另一個問題：大家都有相似的工具之後，我們還剩下什麼，是別人沒有的？
答案並不是再去找一套「更厲害的 AI」，而是回頭盤點企業自己已經累積多年的資產。
例如客戶歷史資料、製程與供應鏈數據，以及那些還沒有被數位化的隱性知識與工作經驗。Andy 特別以機械製造業為例：一家好的製造公司，真正重要的不只是設備或產能，許多關鍵能力其實掌握在資深老師傅身上，包括判斷異常、如何滿足客戶特殊需求，以及多年工作累積下來的經驗。
但這些 Know-how 如果一直只存在少數人的腦中，就很難成為企業可以持續運用的數位資產。Andy 因此特別強調，企業專屬資料與尚未數位化的隱性知識，需要更早被盤點、整理與優化，讓這些內容未來能真正進入企業自己的 AI 應用。
所以，企業 AI 策略的第一步，不只是選工具，而是先搞清楚自己手上到底有什麼。
對管理者來說，可以先從三個問題開始：
哪些資料只有我們公司有？哪些重要判斷仍然只存在資深員工身上？哪些工作經驗如果今天不整理，未來可能就跟著人一起離開？
當 AI 工具愈來愈普及，真正值得企業提前準備的，反而是把這些屬於自己的資料、經驗與流程整理出來。因為這些內容，才有機會讓同樣一套 AI，在不同企業裡產生完全不同的價值。
二、同樣都用 AI，為什麼「流程重塑」才會真正拉開差距？
企業開始導入 AI 之後，很容易先看到最直接的效率提升：寫報告更快、整理資料更快、產出簡報也更快。但 Andy 在年會中提到，如果 AI 只是被放進原本的工作方式裡，企業得到的往往只是單點效率，而不是整體競爭力的改變。
以兩家公司作比較：A 公司讓員工使用 AI 協助撰寫內容，但資料仍由人工輸入 CRM、後續流程也高度依賴人工；B 公司則重新設計工作流程，讓 AI 自動讀取 CRM、分析客戶資訊、建立後續任務，並把不同步驟串接起來。兩家公司可能使用相似的 AI 技術，真正造成生產力差距的，卻是有沒有重新設計工作怎麼完成。
這也代表，企業不應該看到任何流程就先問「這裡能不能加 AI」。Andy 在分享中提到，有些高度重複、規則明確的工作，其實使用 RPA 或既有自動化工具就能處理；如果只是為了把重複作業自動化，未必需要動用 AI。更值得思考的是，能不能在既有自動化之上，進一步加入分析、判斷與後續行動，讓流程從單純「自動化」走向「智能化」。
Andy 也進一步指出，過去企業設計自動化時，常採取線性的思考：一個步驟完成，再交給下一個步驟；但 AI 進入流程後，未來更可能形成持續讀取資料、分析、執行與回饋的循環。這時候，企業真正需要設計的就不只是某個 AI 功能，而是一整套能持續運作的工作方式。
因此，高階主管真正要問的，不是「哪個部門還沒用 AI」，而是：
如果今天重新設計這條流程，我們還會用現在這種方式工作嗎？
當答案開始改變，AI 才真正從一項工具，走進企業的流程與營運方式。
三、從「AI 能取代多少人」到「人 × AI」：高階主管真正要重新設計的是組織
企業談 AI 時，很容易把焦點放在「可以減少多少人力」，但 Andy 在分享中提醒，如果一開始就把 AI 導入理解成取代人，很可能忽略真正需要改變的是人與 AI 之間的分工方式。未來企業要思考的，不只是需要多少人，而是哪些工作適合交給 AI、哪些仍需要人的判斷，以及一個人未來能夠管理多少 AI Agent。
Andy 也認同 先行智庫執行長 Steve 在前一場分享中提到的觀點：未來的競爭，會是「人 × AI」協作的競爭。 Steve 將 AI Agent 視為企業中的第三種勞動力，與人及既有數位系統共同分工；Andy 則進一步從領導者角度提出，當企業建立愈來愈多 Agent，真正需要重新設計的，是誰負責決策、誰負責執行，以及人如何管理這些 AI 系統。
即使 AI 能協助分析資料、執行任務，甚至串接多個 Agent，Andy 仍強調，整體方向與決策標準最終仍需要由人定義，企業真正要建立的，不是一個「AI 自己指揮 AI」的組織，而是一套讓人能有效運用、管理與判斷 AI 的協作模式。
因此，高階主管接下來要問的，不應只是「AI 可以取代多少工作」，而是：當 AI 成為團隊的一部分，我們要怎麼重新分配工作、決策與管理責任？
延伸閱讀：〈Agentic Workflow 是什麼？AI Agent 重組企業工作的 5 個關鍵〉
四、企業 AI 投資為什麼不能只算 ROI？要從「省多少」轉向「能創造什麼戰略優勢」
企業評估 AI 專案時，最容易先問：「可以省多少時間、降低多少成本？」但 Andy 在分享中提醒，如果 AI 永遠只用來把原本的事情做得更快，企業看到的可能只是最初階的價值。
真正值得高階主管思考的是：當 AI 開始改變工作的完成方式，它有沒有可能進一步改變企業服務客戶、創造收入，甚至競爭的方式？
這也是為什麼 AI 投資不能只用短期 ROI 衡量。今天省下多少成本固然重要，但另一個更難計算的問題是：如果競爭對手比我們更早找到 AI 的新用法，兩年後我們失去的會是成本優勢，還是市場機會？
Andy 在年會中從不同 AI 投資層次出發，進一步討論效率、流程與商業模式之間的差異，也讓現場主管重新思考：我們現在投入 AI，究竟是在改善過去，還是在準備下一種做生意的方法？
五、不要預測哪一套 AI 會贏：建立能持續調整的「選擇權」
AI 每幾個月就可能出現新的模型與能力，高階主管很難準確預測三年後哪一套工具會成為主流。
因此，Andy 在分享中特別提出一個值得管理者注意的觀點：面對高度不確定的技術環境，企業真正需要建立的，不只是預測能力，而是調整能力。
與其把大量資源押在一套假設多年不變的方案上，更重要的是思考：當模型改變、成本下降、AI 能處理的任務增加時，公司有沒有能力快速試驗、調整甚至重新選擇？
這也讓 AI 策略從「選哪套工具」變成另一個更長期的問題：
我們正在建立一套 AI 系統，還是在建立一個能持續吸收 AI 進步的組織？
至於高階主管應該觀察哪些變化、資源又該如何配置，Andy 在年會中也提出了進一步的決策框架，從 AI 能力、成本到企業投資優先順序，提供管理者不同於單純技術選型的思考方式。
結論｜真正拉開差距的，可能不是 AI 速度，而是組織更新速度
AI 帶來一個過去較少出現的管理挑戰：技術更新的速度，開始快過企業改變制度、流程與能力的速度。
這意味著，未來企業真正的風險，不一定是「沒有導入最新 AI」，而是組織仍用過去的決策節奏面對一個快速變動的環境。當新能力每隔幾個月就出現，如果每一次改變都要重新提案、重新編預算、重新設計流程，企業很容易陷入一種狀態——工具一直更新，組織卻始終跟不上。
因此，AI 時代更值得高階主管建立的，可能不是一套完美的 AI 計畫，而是讓組織有能力持續修正自己的機制：知道什麼時候該嘗試、什麼時候該停、哪些能力值得留下，又如何讓新的技術快速轉化成下一輪的經營選項。
從這個角度來看，真正的競爭差距，最後比的或許不是誰最早使用某一套 AI，而是：
當環境改變時，哪一家企業能更快重新學習、重新決策，也重新定義自己。
講者簡介｜博思策略顧問創辦人 郭憲誌 Andy
郭憲誌 Andy 為 博思策略顧問創辦人，具備跨領域高階管理經歷，專業橫跨 企業策略、資安經營、電信業管理與教學。
Andy 曾任 英業達集團策略中心資深顧問、數聯資安（股）總經理、遠傳電信（股）副總經理，並曾任 國立台灣科技大學 EMBA 兼任教授，累積企業經營、策略決策與管理實務經驗。
除企業實務外，Andy 亦長期投入閱讀與寫作，著有 《實戰高效主管學》、《總經理解密主管學》、《那些旅行教我的事》，持續從管理、策略與人生經驗分享不同面向的觀察。
讓 AI 成為你的競爭優勢：先行智庫陪你走完每一步
先行智庫是 台灣 OpenAI Select Partner，亦為 台灣首家加入 Claude Partner Network 的合作夥伴，提供 ChatGPT Enterprise、Claude Enterprise、AI Agent 建置、企業培訓、導入顧問與系統整合服務，協助企業找到適合的 AI 導入路徑。
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