過去這兩年，大家是不是跟我一樣，眼球都被那些眼花撩亂的 AI 模型競賽吸走了？今天 GPT-4 考了高分，明天 Claude 3 又更加厲害，搞得我們好像在看一場科技圈的賽馬。但說真的，當我們還在吵哪個模型比較聰明的時候，有一個發生在企業深水區的變化，可能比那些分數更值得做生意的老闆們關注。
這期我們來聊聊這件事：埃森哲（Accenture）這家專門幫全球大型企業與政府「用科技和顧問重新改造自己」的超級公司，正試圖在 AI 時代，把自己變成世界級的「企業重塑工程總包商」。這家顧問業的巨頭，最近有個全球大動作，他們決定把企業版 ChatGPT 導入給全球數萬名員工當作日常工具。
別誤會，我不是要談這筆訂單金額有多大，那不重要。重要的是，這件事就像是一個信號，它告訴我們：生成式 AI 已經不再是那種讓我們發出「哇！」驚嘆聲的新鮮玩具了，它已經捲起袖子，準備進入工廠，開始幹髒活累活了，也就是所謂的「AI 工業化」。
你想想看，顧問業是做什麼的？說穿了，就是賣一群聰明人的大腦時間。當全球最大的顧問公司決定把他們最核心的資產，也就是人的思考，跟 AI 綁在一起時，這事情就不單純了。這感覺就像是當年福特把流水線推進汽車工廠一樣，那個手敲板金的時代結束了，標準化生產的時代來了。
對於正在思考怎麼讓公司 AI 化的你我來說，這是一個不能假裝沒看到的信號：AI 不再是實驗室裡的新奇酷玩具，它已經是我們新時代的生產線。
這篇文章，我們就從一般老闆最關心的三個角度：作怎麼做、錢怎麼賺、人怎麼找，好好拆解一下這背後的門道。
別再只是「玩玩」了，這是真正的「生產線」
在埃森哲這個案子裡，最讓我們感興趣的不是他們買了多少帳號，而是他們的說法，他們不是發給員工一個聊天機器人就沒事了，他們是建立了一套「工作流程」。
這是一個觀念上的大躍進。
回想一下過去一年，我們公司裡是怎麼用 AI 的？大概就是讓員工開個視窗，寫寫 Email、修修文法，頂多幫忙做個會議摘要，對吧？這當然有用，但這就像是給手推車裝了個馬達，雖然推起來省力點，但它本質上還是一台手推車。
但埃森哲這招利害在什麼地方？他們展示了 AI 真正的威力在於「系統化」。試想一下，當幾萬個顧問在寫程式、做系統設計、回應客戶那種幾百頁的建議書，甚至是做盡職調查的時候，他們不是從一張白紙開始想。他們是進入了一個已經被 AI 預先鋪好的軌道裡。在這個場景下，AI 不是坐在副駕駛座幫忙看地圖的，它是那條高速公路本身。
這意味著什麼？這意味著原本那些神神叨叨的白領工作，正在被「去神秘化」。以前我們覺得一個資深顧問很厲害，是因為他腦子裡有很多「只可意會不可言傳」的經驗（隱性知識）。但現在埃森哲正試著把這些經驗挖出來，寫進 AI 的提示詞庫和知識庫裡。這條路，就是要從「依靠老師傅手藝」，變成「訓練系統操作員」。
這給我們的啟示其實挺殘酷的：別再沈迷於想找一個無敵的「超級 AI 員工」來幫你解決所有問題了。真正的功夫在於，你有沒有本事把公司的業務流程拆解開來？能不能拆到連 AI 都看得懂？這是一場關於「流程設計」的戰爭，而不僅僅是技術的比拼。
算時薪的日子不多了？我們該怎麼賺錢
顧問跟律師一樣，長久以來都有個不合理，但大家都默默接受的行規：按小時計費。但這模式有個致命傷：效率越高，賺得越少。如果以前一個分析師要做 40 小時的市場調查，現在 AI 幫忙 4 小時就搞定，那你說這錢該怎麼收？埃森哲這麼大規模地導入 AI，其實是在主動引爆這顆定時炸彈。
這說明他們高層腦袋很清楚：在 AI 時代，繼續數人頭算錢是行不通的。客戶又不傻，當客戶自己都會用 AI 提昇效率時，誰還願意付錢買你那些低效率的「人類學習時間」？所以，我們看到風向變了。以後賺錢的方式，要從「賣過程」變成「賣結果」。
埃森哲跟 OpenAI 合作，本質上是在打造「產品」和「資產」。以後顧問公司賣給你的，可能不再是「派五個名校畢業生去你那邊駐點一個月」，而是「我這套訓練好的 AI 風控模組授權給你用，外加兩個專家幫你盯著」，這就是「服務產品化」的思維。
透過把 AI 塞進工作流，埃森哲可以在不增加（甚至減少）人力的情況下，把同一套東西賣給更多人。這就打破了傳統服務業「想多賺錢就得多請人」的魔咒，毛利率說不定還能衝得跟軟體公司一樣高。
這對我們這些非顧問業的老闆也是一記警鐘。如果你的生意是建立在資訊不對稱，或是單純靠便宜的人力價差，那 AI 遲早會把你的護城河填平。我們得好好想想，當 AI 把「執行的成本」壓得這麼低之後，客戶憑什麼還要多付錢給我們？答案通常只剩下這幾個：我們對複雜問題的洞察力、我們敢對結果拍胸脯保證的擔當，還有我們對人性的理解。
為什麼 OpenAI 還需要當個「中間人」？
在這個新聞事件裡，還有個角色很有趣，那就是 OpenAI。你會不會納悶，OpenAI 為什麼需要埃森哲？直接把企業版 ChatGPT 賣給銀行和政府不就好了？這就碰到了 AI 落地的痛點：最後一哩路真的超難走。
科技巨頭擅長造大腦（通用模型），但這些大腦通常不懂行話，也不懂規矩。你敢直接把銀行核心數據丟給 ChatGPT 嗎？醫院敢直接讓 AI 寫診斷書嗎？肯定不敢。這裡面有個巨大的信任坑洞。埃森哲就是那個填坑的人，或者是說，是個超級「轉接頭」。
透過跟 OpenAI 結盟，埃森哲不只是使用者，更是「訓練師」。他們用自己懂行業的優勢（銀行怎麼運轉、供應鏈怎麼搞），幫 OpenAI 的模型「落地」。這也讓埃森哲在生態系裡佔了個好位子，他們成了 AI 進入傳統企業的「簽證官」。
這給我們的戰略思考是：在 AI 這波浪潮裡，你不一定要是那個造輪子的人（那是 Google 和 OpenAI 的事），你也不一定要當個純粹的消費者。最有價值的角色，往往是那些能「馴服」野蠻生長的技術，把它轉化成安全、合規、好用的解決方案的人。想想看，你的公司在產業鏈裡，有沒有這種「翻譯」和「整合」的能力？這可能是你在 AI 時代最大的籌碼。
未來的員工長什麼樣？從「工匠」變「建築師」
最後，我們得聊聊人。當幾萬個員工都接上了這個 AI 系統，他們的角色會變成什麼樣？有一句話聽起來輕描淡寫，但份量很重：「未來的競爭力在於誰有能力設計人機協作的工作流程」。
這意味著我們公司裡的人才板塊要大地震了。以前我們獎勵那些記憶力好、執行力強、報告寫得快的人。但在埃森哲這個新體系下，這些能力都會變得不值錢，因為 AI 做得比你好、比你快。
取而代之的，我們需要三種新的能力：
1. 提問題的能力（把問題框出來）：AI 很會回答，但不太會提問。員工得懂得把老闆那種模糊的「我們要提升業績」，轉化成 AI 聽得懂的精確指令。
2. 設計架構的能力：能夠把一個大任務，拆解成好幾個 AI 代理能分工完成的小任務，並且知道在哪裡設下檢查點。
3. 判斷好壞的品味：當 AI 一分鐘能給你十個方案時，人類的價值就在於你有沒有足夠的品味和專業，一眼看出哪個才是能用的，並且敢為最後的結果簽字負責。
這對我們的人資策略挑戰很大。說實話，我們現在的教育和培訓，大部分還是在教人怎麼當「執行者」。埃森哲搞那個「AI 再培訓計畫」，不只是教員工怎麼用 ChatGPT，根本就是一場大規模的腦袋升級。
我們得認清現實，AI 轉型不是買個軟體就會自動發生的，它需要一場徹頭徹尾的「組織再造」。如果你手下的兵還是習慣等指令、怕犯錯、不會系統性思考，那再強的 AI 工具給了他們，也不過就是個比較貴的聊天視窗而已。
你要在旁邊看戲，還是進場佈局？
埃森哲跟 OpenAI 這場聯姻，就像一面鏡子，照出了 AI 時代企業轉型的真實模樣。它告訴我們，這不是一場關於買技術的採購案，而是一場關於「我們以後怎麼工作」的革命。
未來的企業大概會長得像「半人馬」：人負責看方向、做價值判斷，AI 負責跑腿、做苦力、大規模產出。在這個新世界裡，最大的風險不是 AI 會取代人，而是那些「懂得用 AI 重塑工作流程的企業」，會徹底把那些「只是把 AI 當工具用的企業」甩在後視鏡裡，連車尾燈都看不到。
各位老闆、主管們，別只是把這件事當做新聞看看就算了。喝完這杯咖啡，回去不妨問自己三個問題：
1. 我公司裡，有哪些流程是可以打包成 AI 產品的？
2. 我的賺錢模式，是不是還靠著堆人力？會不會很容易被 AI 顛覆？
3. 我現在養的人，是只會搬磚的工人，還是懂得設計藍圖的建築師？
埃森哲已經交卷了，而且是用幾萬名員工的職涯當賭注。現在，你們要下注了嗎？
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