當消費者開始讓AI挑選商品、企業考慮把工作交給AI，過去靠規模、專業與經驗累積的競爭優勢，還能維持多久？前Google台灣董事總經理簡立峰日前出席三三會例會，向台下企業領導人拋出10大經營課題，從商業模式、競爭力到人力投資、組織再造與AI治理，提醒經營者不能只關心AI可以省下多少成本，更得重新檢視企業賴以獲利的方式，是否正面臨一場根本性的改變。
在這10大課題中，簡立峰首先提出的問題便是「現有商模是否面臨典範轉移」，緊接著則是企業過去仰賴規模、專利與經驗建立的護城河，會不會因AI的出現而瓦解？從市場上如何爭取客戶、公司內部如何分配工作，到資料能否安全交給AI處理，看似分屬不同部門的問題，實際上卻都牽動同一件事：當競爭規則開始改變，企業領導者該如何重新安排下一步？
企業護城河還守得住嗎
「我們做的任何內容，到底是誰看的，還是給機器看的？」長年參與Google搜尋業務的簡立峰，從自己熟悉的搜尋引擎談起，過去企業努力經營網站、爭取搜尋排名，希望消費者點進來認識品牌、購買商品，如今AI卻能直接整理並提供答案，使用者可能連網站都不必打開，便能取得需要的資訊，這種被稱為「零點擊經濟」的變化，也開始衝擊企業原有的行銷與獲利模式。
更值得注意的是，當AI不只是回答問題，還能替消費者比較商品、推薦服務甚至完成採購，企業面對的便不再只有消費者，還包括替消費者做決定的AI代理。簡立峰舉金融業為例，過去銀行推出貸款商品，得靠廣告、通路與業務人員爭取客戶，未來消費者卻可能直接詢問AI哪家銀行的貸款最值得推薦，業者除了檢視商品條件，也得了解AI為何沒有推薦自家產品，「你要說服AI。」他形容，這是企業過去不曾面對的行銷課題。
這種被稱為「代理式商務」的變化，也可能從消費市場擴大到製造業。簡立峰指出，未來大型企業若透過AI代理管理供應商、追蹤訂單與生產進度，上游廠商便得配合新的採購流程，若產品無法被客戶的AI系統辨識、比較與納入決策，即使原本具有價格或技術優勢，也可能面臨新的競爭障礙。
受到挑戰的還有過去依賴專業知識與服務時間收費的產業，簡立峰以法律服務為例，當企業能先透過AI整理問題、檢視合約，再尋求律師協助，原本依賴專業人士工作時間計價的商業模式，便可能受到衝擊。他認為，AI帶來的真正變革，不只是讓企業做事更快、成本更低，而是可能從根本改變產業創造價值的方式，企業若能進一步運用AI自主研究與創新的能力，在生技、材料及IC設計等領域開發新技術，反而有機會建立新的競爭優勢。
投資AI還是培養人才 老闆面臨兩難
商業模式面臨挑戰，企業內部的管理方式也不能維持原樣。簡立峰提出的10大課題中，除了如何運用AI建立競爭力，也包括領導者是否具備推動轉型的能力，以及資源究竟該投入AI，還是維持一定的人力，這些看似不同的問題，實際上都指向企業未來該如何重新配置資源。
簡立峰指出，AI代理已能依照人類提供的標準作業流程執行部分任務，當員工離職，企業除了重新招募與訓練，也可能考慮將部分工作交給AI，讓系統持續累積經驗。只是，當AI逐步接手原本由人負責的工作，企業該如何決定人力規模、哪些職務需要保留，以及未來如何培養接班人才，都成為經營者必須面對的新問題。
他以棒球與籃球比喻企業組織的轉變，傳統企業比較像棒球，每個人各守固定位置，依照專業分工完成任務；AI時代的組織則可能更像籃球，球員必須隨時接球、傳球、防守，依照任務需要調整角色，企業也不能再完全仰賴僵化的部門分工，而得讓員工具備跨領域合作與解決問題的能力。
這也讓人才培訓的重要性重新浮現，簡立峰認為，企業真正需要關心的，不只是有多少工程師會使用AI，而是原本不會寫程式、卻擁有產業知識的專業人員，能否利用AI打造工具、改善流程，因為懂得業務的人如果能直接指揮AI完成技術工作，便有機會創造過去需要多人合作才能完成的成果，企業競爭力也將不再單純取決於員工人數。
不過，效率提高的同時，也衍生另一個難題：如果企業不斷將工作交給AI，年輕員工又該如何累積經驗、成為未來的專業人才？簡立峰談到，員工需要訓練、會離職，AI卻可以持續執行被交付的任務，讓企業在投資AI與培養人才之間出現新的取捨，如何避免組織只追求短期效率，卻失去長期的人才養成能力，恐怕比單純導入一套AI工具更加困難。
AI進入決策核心 治理成為新考驗
除了商業模式與組織人才，簡立峰也將數據資產、企業治理及創新生態系合作列入10大課題。他指出，企業運用AI可以分成四個階段，從個人使用工具、部門導入AI代理，到跨部門整合，最後走向智慧治理，真正的轉型不只是員工各自使用AI，而是能否將AI融入企業核心流程，甚至打破原本的部門界線。
過去企業因為知識與專業有限，必須透過不同部門分工提高效率，但當AI能夠處理跨領域資訊，這種組織模式也可能面臨改變。簡立峰認為，當不同部門的AI代理能夠彼此協調，甚至協助處理部門間長期存在的歧見，企業才有機會進一步發揮AI的價值，而支撐這一切的關鍵，則是企業長期累積的數據能否被妥善整理、整合與運用。
然而，當AI能夠讀取公司資料、參與工作流程甚至對外提供服務，新的風險也隨之出現，包括員工輸入機密資訊、AI產生錯誤答案，甚至越過原本設定的資料存取權限。簡立峰提醒，企業不能只確認AI是否正常運作，更必須建立持續監控機制，必要時透過另一套AI交叉檢查，並保留人為監督，避免技術便利反而形成新的管理漏洞。
他也點出AI投資熱潮背後的隱憂，儘管科技業持續擴大基礎建設投資，企業卻可能因為資安、隱私及管理責任等疑慮，放慢實際導入速度，若企業端需求未能同步成長，對積極投入AI供應鏈的台灣製造業而言，也可能形成新的經營風險，顯示AI技術進步與企業實際採用之間，未必能夠維持相同速度。
至於創新合作，簡立峰認為，AI技術變化快速，企業單打獨鬥未必容易掌握所有發展，透過新創、學研機構與供應鏈夥伴合作，反而可能加快學習與創新的速度。他也提醒，AI治理仍有許多問題需要從實際運用中摸索，企業除了持續投入技術，更需要領導者主動參與，否則即使擁有先進工具，也未必能轉化為長期的競爭優勢。
從商業模式、競爭優勢到組織再造、人才培訓與AI治理，簡立峰提出的10大課題，看似橫跨不同領域，最後卻都回到企業領導者如何做出選擇。不同產業受到AI衝擊的時間與程度未必相同，也沒有一套適用所有企業的轉型答案，但當AI逐步從輔助工具走進企業核心流程，如何在技術、人才與治理之間找到新的平衡，將是經營者無法迴避的考驗。