AI First for Everything：萬事問AI的時代思維
在 AI 時代，「AI First」不是口號，而是生存策略。當我們面臨任何問題時，第一個念頭應該是：「AI 能如何幫助我解決這個問題？」這種思維轉變，正在重新定義我們的工作方式、決策流程和創新能力。
什麼是 AI First 思維？
AI First 是一種以結果為導向（Outcome-Driven）的思維模式，將 AI 視為解決問題的首選工具，而不是最後的備選方案。它要求我們在每個決策點都問：「AI 能如何加速、優化或重新定義這個流程？」
為什麼需要 AI First 思維？
在當前的競爭環境中，AI First 思維已經從「選擇」變成「必要」：
- 優勢週期壓縮：生成式 AI 大幅降低模仿門檻，新創能迅速複製現有商業模式並差異化
- 效率差距擴大：善用 AI 的團隊與傳統團隊之間的生產力差距正在指數級增長
- 創新門檻降低：AI 讓個人和小團隊也能實現過去需要大組織才能完成的創新
- 決策速度競爭：AI 輔助的快速決策能力成為新的競爭優勢
AI First 的六大構面
1. 人員與組織：融合小隊（Fusion Team）
傳統的部門制正在被融合小隊取代：
- 跨職能混編：IT、資料科學、營運主管共同對成果負責
- 新職務出現：Prompt Engineer、Model Ops、AI Translator 等角色
- AI 助手標配：Copilot、ChatGPT、Gemini 類助手已成工作必需品
2. 流程設計與治理：事件驅動 + AI-first
關鍵流程正在實現即時自動化：
- 技術整合：RPA、Low code、LLM、Agent 接軌
- 國際標準：ISO/IEC 42001 要求透明度、偏誤控管與持續監控
- PDCA 迴圈：模型生命週期嵌入 Plan-Do-Check-Act
3. 成本效益與 Outcome-Driven 投資
投資策略從「技術導向」轉向「成果導向」：
- 量化成果優先：先定義可量化成果（成交率、客戶終生價值），再反推需求
- TCO 全面估算：雲算力成本、資料標註、治理維運等皆納入計算
- 投報率對齊：確保「投什麼、回什麼」的明確對應關係
4. 競爭分析：新護城河建立
競爭框架需要加入新的指標：
- 專屬資料：獨特的資料資產成為新的競爭優勢
- 模型可取代性：評估模型的可替代性和獨特性
- 運算成本曲線：監控開源衝擊對商業模式的影響
5. 品牌定位：微型敘事 + 超個人化
AI 正在重新定義品牌與消費者的互動：
- 專屬故事推送：AI 為每個消費者創造個人化的品牌體驗
- 動態價格策略：AI 驅動的即時定價調整
- 信任工程：Responsible AI 與透明度要求直接影響消費者選擇
6. 行銷活動：生成式內容工廠
內容創作和投放正在被 AI 重新定義：
- 自動化內容產出：WPP Open 以 AI 自動產出 3D 素材
- 即時預算調度：CMO 透過 AI 即時計算各行銷管道 ROI
- 按小時配置：投放資源可以「按小時」進行精準調度
AI First 的實踐方法
案例研究：AI First 思維的實際應用
🤔 不佳的 Prompt
🤖 AI 可能的回應
改善客戶服務流程可以考慮以下幾個方面： 1. 優化服務流程 2. 提升員工培訓 3. 改善溝通管道 4. 建立回饋機制 這些改進可以幫助提升客戶滿意度。🚀 優化的 Prompt
我們需要改善客戶服務流程，目標是在 6 週內將客戶滿意度從 75% 提升到 85%，同時將平均處理時間從 24 小時縮短到 8 小時。 請提供一個 AI First 的解決方案，包含： 1. 具體的 AI 工具和技術選擇 2. 預期的成本效益分析 3. 實施時間表和里程碑 4. 風險評估和緩解措施 5. 成功指標和監控機制🤖 AI 可能的回應
AI First 客戶服務改善方案： ## 1. AI 工具選擇 - ChatGPT API + 自定義知識庫：處理 80% 常見問題 - 語音識別 + TTS：支援多語言客戶服務 - 情感分析：即時監控客戶情緒 - 智能路由：根據問題複雜度自動分配 ## 2. 成本效益分析 - 初期投資：$50,000（AI 工具 + 培訓） - 月營運成本：$5,000 - 預期節省：$15,000/月（人力成本） - ROI：3 個月回本 ## 3. 實施時間表 - 週 1-2：AI 工具部署和測試 - 週 3-4：員工培訓和流程調整 - 週 5-6：全面上線和優化 ## 4. 成功指標 - 客戶滿意度：85%+ - 平均處理時間：8 小時內 - 24/7 服務可用性：99.9% - 成本節省：30%+💡 分析與商業價值
傳統思維只提供泛泛的改善建議，而 AI First 思維則提供具體、可執行、可量化的解決方案，直接對齊業務目標。
AI First 思維的優勢：
- 結果導向：直接對齊具體的業務指標
- 技術明確：提供具體的 AI 工具和技術選擇
- 成本透明：詳細的成本效益分析
- 時間明確：具體的實施時間表和里程碑
- 風險可控：預先識別和緩解潛在風險
- 可監控：明確的成功指標和監控機制
AI First 的行動清單
立即行動的四個步驟：
鎖定成果
先寫出 1-3 個可量化成果（收入、毛利、滿意度、處理速度、花費資源），讓 AI 專案與 P/L 直接連動。
建立 Governance Board
依 ISO 42001 成立跨部門治理委員會，把 PDCA 變日常，確保 AI 專案的透明度和持續改進。
6-8 週 MVP
以 Task Force 交付最小可行成果，並用成果指標驗證投資假設，快速驗證 AI 解決方案的可行性。
持續優化學習曲線
小步嘗試，快速 feedback，持續學習。建立 AI 能力的不斷迭代和改進機制。
AI First 的核心原則
凡投必有量化成果
好的成果與壞的成果都能建立公司護城河，關鍵是要有明確的衡量標準。
凡成果必可追溯
每個成果都能追溯到資料與模型的快速改善，建立持續優化的循環。
AI First 策略
在所有決策中優先考慮 AI 的應用可能性，將 AI 視為核心競爭力。
跨部門協作
打破傳統部門界限，建立融合小隊，共同對 AI 專案成果負責。
掌握「AI First 策略 × 跨部門協作 × 速度 × 學習」，才能在這一輪與下一輪的競爭裡持續領先。AI First 不是選擇，而是生存策略。