企業必須具備領先的專業知識，才能確保自己成功。然而，AI不僅讓專業知識的數量不斷增加，取得專業知識的成本也不斷下降。在這種情況下，企業如何還能在競爭中脫穎而出？本文介紹具體的方法。

關於本文藝術作品／視覺藝術家恩瑞可．皮耶拉奇（Enrico Pietracci）拍攝建築照片，並藉由數位處理，將這些照片側邊的像素拉長，希望用意想不到的新方式來觀察熟悉的形式。

人工智慧（AI）正在改變專業知識的成本與可得性，這會徹底轉變企業的組織和競爭方式。

從最基本的層面來看，我們可以把企業視為一個與眾不同的專業知識組合，這些專業知識是為了完成特定任務而組織起來。我們將專業知識定義為在特定領域裡深厚理論知識與實務知識的結合，它在企業中可以呈現多種形式。診所不僅需要醫師具備醫學知識，才能快速準確地診斷病患，還需要醫師具備管理能力來經營診所。軟體公司不僅需要軟體工程的專業知識，也需要行銷、銷售、營運和財務的專業知識，才能將產品推向市場。企業有效率地大規模運用專業知識，來為顧客解決問題，進而創造價值。它們通常在許多領域都擁有專業知識，但大多數企業只在少數幾項對創造競爭優勢無可或缺的活動上擁有獨門絕技，進而創造差異化。豐田汽車（Toyota）在精實生產（lean manufacturing）方面具有卓越的專業知識，協助它成為世界領先的汽車製造商之一。沃爾瑪（Walmart）在配銷方面建立卓越的專業知識，寶僑（Procter & Gamble）和輝達（Nvidia）則分別在消費者行銷和圖形處理器（GPU）設計方面建立卓越的專業知識。

本文觀念精粹

問題：在重要領域維持專業知識的領先地位，對於任何公司的成功都非常重要，但科技進步讓這一點變得困難。

發生原因：全球專業知識的總量不斷擴大，企業很難跟得上。同時，專業知識的取得成本也不斷下降，拉低新進入者的門檻。

解決方案：善用AI的公司將受惠於作者所謂的「三重成效」—營運更有效率、員工更有生產力、成長有更清晰的願景和焦點。本文介紹如何達成這些效果。

專業知識的演變決定企業的演變。有鑒於競爭的無情本質，企業必須持續不斷改進專業知識的部署方式，才能維持自己的重要性。我們已經看到，新的專業知識成為市場成功的關鍵時，許多現有企業的競爭優勢就會逐漸削弱。2007年，諾基亞（Nokia）是全球手機市場的領導品牌，市占率40％。它的競爭優勢源自於硬體方面的專業知識和高度優化的製造流程，讓公司取得龐大的規模經濟和範疇經濟。隨後的智慧型手機時代則需要其他類型的專業知識，尤其是軟體方面。諾基亞無法累積這方面的專業知識來設計和培養一個有凝聚力的軟體生態系統，因此它〔以及老牌的手機製造商摩托羅拉（Motorola）、索尼愛立信（Sony Ericsson）和黑莓（BlackBerry）〕很快將幾乎所有市占率拱手讓給蘋果（Apple）和三星（Samsung）等裝置製造商，它們使用iOS和Android來運作自家手機。

“我們已經看到，新的專業知識成為市場成功的關鍵時，許多現有企業的競爭優勢就會逐漸削弱。

兩種基本力量

在重要領域維持專業知識的領先地位，對於任何公司的成功都非常重要。科技進步產生兩種基本力量，讓這項挑戰變得更加複雜。

首先，全球專業知識的總量不斷擴大，企業更難在每個相關領域維持領先地位。例如，生物科技公司愈來愈常運用AI進行藥物探索——分析新藥的潛在生物標靶、設計新分子，以及預測藥物與標靶的新交互作用。這個領域正在迅速發展，愈來愈多學術論文提到AI在藥物探索和其他藥學研究領域中的角色和應用，數量呈指數級成長。2001年，這類論文發表不到200篇。20年後，已經有超過45,000篇生物學學術論文提到AI。對於任何希望運用AI加速藥物探索的個別科學家或生物科技公司來說，已經不可能即時跟上所有進展和見解。

其次，取得專業知識的成本不斷下降。現有的公司可能因此受惠，但新進入者的門檻也可能跟著降低。例如，在製作和分享高品質內容方面，創作者工具降低專業知識的取得成本，因而徹底改變媒體的環境。比方說，Instagram和TikTok提供影片和照片編輯工具、音訊和音樂的整合，甚至還提供分析工具，讓業餘人士能夠迅速而廉價地製作專業內容。大品牌已經運用這些平台來接觸受眾，個人藝術家和網紅也採用這些工具來開展新業務。

我們認為，這兩個因素的相互作用——創造價值所需的專業知識不斷增加、這些專業知識的取得成本不斷下降——不僅塑造企業，也影響它的營運範疇。經濟學家羅納德．科斯（Ronald Coase）在他1937年的論文〈企業的本質〉（The Nature of the Firm）指出，企業的規模和範疇，取決於內部成本和外部成本之間的關係。如果內部成本下降，公司可以擴大內部營運。如果外部成本下降，公司會發現從供應商取得服務更有效率。

對於工業歷史的大多數時間，科斯的理論都預測企業會隨著專業知識的取得成本下降而演變。工業革命期間，機械化導致流程標準化和勞動專業化，大幅降低生產成本。機械操作與維護等領域的專業知識變得更豐富、也更容易取得，企業因此能夠擴大規模。為了跟上競爭對手的步伐，企業投入大量資金來提升產品製造、財務、銷售和其他職能的內部專業知識，發展出複雜結構來管理龐雜的營運。然而，近年來，為了維持競爭力，企業不斷提升專業知識的範圍和層級，持續擴大營運範疇的趨勢因此出現逆轉。

與科斯同時代的弗里德里希．海耶克（Friedrich Hayek）則認為，市場和價格制度比企業更能有效取得和管理分散社會各處的知識。從1980年代以來，在好幾項科技創新的影響下，企業愈來愈依靠市場來取得比單一組織內部實際擁有還廣泛許多、也深厚許多的專業知識。那些使用第三方業務和科技平台服務的企業，能夠縮小內部專業知識的範疇，讓內部資源能夠集中在某些特定領域，做出有競爭力的差異化。

通訊科技的發展在這個轉變中發揮重要作用。隨著長距離互動成本的下降，企業發現將客服和其他流程外包給低成本地區的專家，變得愈來愈可行。在網際網路革命期間，科技平台公司順勢興起，企業得以從廣大的合作伙伴生態系統取得專業知識。如今，微軟（Microsoft）、Google、亞馬遜（Amazon）和阿里巴巴（Alibaba）等雲端平台公司，為客戶提供具備成本效益、可擴大規模的基礎設施，和豐富的軟體解決方案，客戶不再需要建立客製化應用程式，並維持大量員工來執行這些程式。

例如，一家直接向消費者銷售的大型零售商，現在可以依靠Shopify來建立電子商務網站，依靠Google來打廣告並接觸消費者，依靠Stripe來處理付款，依靠亞馬遜來管理物流和訂單履行，依靠Salesforce和Workday來管理後台應用程式，以及依靠微軟來提供安全的雲端運算和AI平台。這個現代的商業技術堆疊（technology stack）基本上就是一個完整的商業平台。它讓零售商能夠將團隊、管理重心和資金集中在對品牌真正重要的專業知識上——了解顧客，並開發適合他們需求的創新產品。來自相同供應商的相同技術堆疊，也讓中小型企業能夠與更大型的對手競爭。

AI將會對企業具有哪些意義

我們正處於AI時代的早期階段，而科技的演進極為迅速。供應商正迅速將AI「副駕駛」（copilots）、「機器人」（bots）和「助理」（assistants）引入應用程式，來增強員工的工作流程。例子包括用於撰寫程式碼的GitHub Copilot、用於提高生產力和效率的 ServiceNow Now Assist，以及用於日常業務的Salesforce Agentforce。這些工具已經在廣泛的數據來源上進行訓練，具備許多領域的專業知識。

儘管這些工具內建的專業知識已經有更好的品質，數量仍然持續快速成長，同時取得成本也在下降。（例如，過去18個月，開發人員在自己的應用程式中取用OpenAI的GPT-4模型的價格下降99％以上。）在不久的將來，更先進的AI代理（AI agents）將配備更強大的功能和更廣泛的專業知識，可以在用戶許可的情況下代替他們行動。

善用AI的企業將受惠於我們所謂的「三重成效」（triple product）：營運更有效率、員工更有生產力、成長有更清晰的願景和焦點。

“供應商正迅速將AI「副駕駛」、「機器人」和「助理」引入應用程式，來增強員工的工作流程。這些工具具備許多領域的專業知識。

節省成本和時間。企業如果賦能員工，讓他們有能力運用AI執行個別任務，就可以促成許多商業流程的轉型，並達到新的效率層次。

企業以往為了降低成本，始終尋求外包和境外生產。然而，它們發現只有將整個流程外包，才會具有成本效益。現在，有了AI助理，員工可以在整個流程「內部」取得個別任務或步驟的專業知識，因此不必移動流程就能做出改善。AI的接手不僅便利，成本也十分低廉，使得許多流程現在可以運作得更有效率。未來，隨著端到端的流程日益交由AI代理來執行，企業各階層員工可能擔任更具監督性的角色，負責核准各項行動並管理例外情況。

撰寫程式碼是流程轉型的早期案例。GitHub Copilot、Amazon Code-Whisperer、Replit和Cursor等AI工具，讓開發人員能夠外包低價值的純手工任務，包括生成基本程式碼、添加參考文件和建議執行某些單元測試（unit tests）。如此一來，開發人員可以專注於需要判斷力和創造力、更有價值的任務，例如撰寫細膩的程式碼、排除故障和執行安全分析，所有這些工作都可以提高效率，創造出更好的成品。許多研究指出，使用各種AI程式設計工具的開發人員，能夠將任務完成速度提高20％到55％。大多數開發人員也表示，他們能夠專注於更重要的工作，也對工作更有成就感。

AI助理也在推動其他領域的流程改善。一項大型的真實世界研究（real-world study）發現，生成式AI助理協助客服中心的客服人員每小時多解決14％的問題。一項實驗顯示，使用AI助理的安全專業人員，完成任務的準確率提高7％，速度則提高23％。AI助理正在催化許多其他流程的轉型，包括公司專屬的流程。

AI助理如何促成整個組織運作的轉型，莫德納（Moderna）提供一個很好的範例。它整合公司內部所有先進的AI工具，讓6,000名員工能夠創造超過900個專業AI助理，來執行各項任務。這些助理正在大幅改造組織所有流程，從最佳化臨床試驗的藥物劑量，到撰寫草稿回覆監管機關的詢問。過往需要好幾週才能完成的任務，現在只需幾分鐘即可完成，莫德納的員工因此可以專心投入價值更高的活動。

提高員工生產力。我們認為，當今專業知識在任何特定的員工群體中，都遵循常態分配（normal distribution）模式：一些員工具備經驗或與生俱來的能力，因此比其他員工更有知識或技能。隨著公司採用AI助理，這些助理至少會把基本數量的專業知識，有效交到每位使用它們的員工手上，讓他們展現更卓越的績效。我們已經在AI助理的早期部署上看到一種模式：它們將低績效員工提升到先前被認為是平均的水準，同時也提升高績效員工的能力（雖然幅度較小）。

波士頓顧問公司（BCG）和哈佛大學數位資料設計研究所（Digital Data Design Institute，本文作者之一卡林是共同創辦人暨所長）的研究人員，最近進行一項隨機對照試驗，為這種模式提供證據。結果發現，一組使用AI的BCG顧問，生產力比對照組還高。得到AI增強能力的顧問，完成的任務平均多出12％，速度也高出25％。BCG對每位顧問的產出品質進行評分，發現使用AI會帶來全面改善——尤其是對於技能較差的顧問，得分上升43％，而技能最好的員工，得分則上升17％。

使用AI增強專業知識，進而提高員工的能力，會帶來許多影響。它可能減少新員工入職訓練的時間和成本，擴大能夠執行特定流程的人才庫，並有更多彈性來部署員工做出成果。如果減少經理人的監督還可以達成平均績效水準，而且任何員工最終都能指揮一系列AI代理來完成工作，那麼組織結構也會跟著受到影響。一些公司可能會擴大經理人的管理範圍，其他公司則可能選擇精簡團隊人數，由每位團隊成員負責管理一組AI代理。

“我們已經在AI助理的早期部署上看到一種模式：它們將低績效員工提升到先前被認為是平均的水準，同時也提升高績效員工的能力。

對重要活動投入更多資金。隨著AI代理和機器人促成商業流程轉型並賦能員工，企業將能徹底重新思考如何部署資源。聰明的企業會找出有哪些屈指可數的流程，可以讓公司提供世界一流的專業知識和能力；然後重新分配資源，來加深這些流程的護城河。同時，它們也會利用第三方提供的AI平台，來減少員工對非核心流程的關注。

這類轉變的一個早期例子，可以在FocusFuel這家咖啡因軟糖供應商觀察到。該公司由3位創業家與行銷人員，連同一群遊戲玩家、運動員和內容創作者於2023年共同創立，已經在整條價值鏈運用生成式AI科技。創辦人找出他們的核心能力是了解目標市場的需求，以及開發創新的產品。接著他們策略性地部署AI助理來處理非核心活動，例如分析市場、找出供應商、設計包裝、制定行銷策略。FocusFuel透過自己的AI平台，能夠在短短幾個月內建立起整個營運，將製造和配銷有效率地外包給第三方專家。這種方法讓創辦人能夠將時間和資源聚焦於改善產品策略，並和客群建立關係——他們獨特的專業知識在這些領域提供可長可久的競爭優勢。FocusFuel快速推出產品、採用精實營運模式、早期就出現成長（公司表示，前8個月營收「達到7位數」），在在顯示企業可以策略性運用AI平台處理非核心職能，把精力集中在與眾不同、能夠創造價值的活動，進而取得強勁的成長。

開始行動

顯然，最擅長持續提高三重成效報酬的企業，將最有可能在競爭中獲得成功。可是，要達到這項目標並不容易，企業需要滿足數位轉型的要求、協調團隊遵循新的行動方針、協助全體員工改變行為以充分發揮使用AI的好處，以及重新分配預算。因此，企業究竟該如何進行？

首先，我們假設組織在數位轉型的旅程上應該還有很長的路要走，尤其是在資料的數位化、雲端運算的採用，以及安全和治理協議的建立方面。數位轉型可能是一個漫長的過程；期望在著手實現AI任何好處前就完成這個過程，是不切實際的。最好從少數幾項商業流程開始，甚至可能只從一項流程開始，只要AI可以輕鬆部署到這項流程，而且已經證明對其他公司很有價值。寫程式、客服、行銷和一般的生產力任務，就是幾個重要的例子。這些流程通常具備數位化的資料，以及以軟體為中心的工作流程，讓企業更容易運用AI做出改善。

AI的安全和治理也是成功不可或缺的基礎。有鑒於偏見、錯誤訊息、深偽（deep fakes）和網路攻擊的風險，企業必須建立明確的指導方針和原則來保護它們的AI工作。同樣地，企業很難抽象制定這些指導方針和原則，如果把焦點放在特定的商業流程，則會容易許多。對於任何探索AI的組織來說，信任和安全都應該是首要任務。

就像任何轉型一樣，要說服員工並達成組織變革，可能比技術執行更有挑戰性。要解決這個問題，除了確實可行的變革管理原則之外，還有一個有效的方法可以推動變革，就是培養一群員工，讓他們在選定的流程中提早採用AI，並賦能他們，讓他們有能力在組織內部提倡AI。他們可以以身作則並擔任同儕導師，加速公司各階層採用AI。

然而，所有員工都必須學習AI，這一點再怎樣強調也不為過。莫德納之所以成功將生成式AI迅速部署到公司所有部門，要歸功於它設立一所「AI學院」（AI academy）——這是一套所有員工都要參與的內部課程，包含20小時AI及其商業影響的培訓。研究顯示，AI可能無法順利推進到第一線，員工訓練是避免這種結果的重要方法。

最後，即使是早期活動，企業也應該配置相關預算。隨著企業達成更多三重成效報酬，生產力的提升將會超越使用AI的成本，而不只是抵銷而已。組織會開始將AI視為所有部門預算的核心要素，不論該部門是業務線、職能或企業中心。

Coursera就是一個很好的例子，說明企業從一項特定流程（在這家公司是撰寫程式碼）開始，現在迅速且廣泛運用AI在一系列活動中進行創新。ChatGPT推出時，Coursera的執行長傑夫．馬金奧卡達（Jeff Maggioncalda）很快就意識到生成式AI的潛力，開始將它引進到公司。他認為Coursera的軟體工程師需要更了解新興生成式AI的功能，才能真正創造價值。有一家公司專精生成式AI撰寫程式碼的技術，於是Coursera便聘請這家公司訓練軟體開發人員。它也推出一款AI助理，協助工程師更有效率撰寫程式碼。搭配知識和各項工具，Coursera的團隊只用一年時間就將AI功能納入好幾項產品，包括翻譯、個人化學習和自動建立課程等。Coursera的員工透過學習和實作，已經有能力隨著AI出現新功能而持續創新，並在競爭中保持領先。

對策略的影響

如果企業透過提供與眾不同的專業知識組合來獲得價值，那麼當AI核心功能的改進，導致競爭對手與顧客更容易取得部分或全部專業知識時，企業要如何才能維持自己的重要性？在充斥專業知識的時代，要依靠什麼來獲取價值？

我們認為，在當前不斷變化的時代，每家公司都需要重新評估自己的策略，也需要捫心自問以下3個問題。

1. 我們現在為顧客解決的問題，未來有哪些層面顧客會自己用AI解決？以旅行社的工作為例。多年來，顧客都能在網路上找到旅遊目的地的相關資訊，然後預訂行程。現在，他們只需諮詢AI應用程式，就可以根據自己的獨特偏好，建立客製化的旅遊行程。隨著AI行動能力的提高，它未來也能夠預訂行程。旅行社需要自我改造——或許可以為客戶安排獨特的活動和體驗。

2. 如果我們想持續領先AI功能，目前擁有的專業知識有哪幾類最需要改變？企業必須持續發展獨特的專業知識，才能提供比AI還多的價值。例如，在醫療領域，AI執行影像診斷時，某些時候可能比醫師還準確。隨著診所邁入這個新時代，醫師需要取得非技術能力，例如同理心、照顧，以及與醫療專業團隊協作以便為患者設計合適的治療方案。

3. 隨著AI的進步，我們可以建構或增強哪些資產來提升競爭力？隨著AI提供更廣泛的專業知識，企業需要尋找其他持久優勢的來源。AI目前不太可能影響品牌、顧客關係、稀有實體資產的所有權，以及網絡效應。例如，消費產品設計師現在可以使用AI來設計產品原型以滿足某些規格。這些規格的品質和細膩度會影響設計，而精心設計的深度顧客研究則會形塑這些規格。蒐集這類研究的能力最終也許比原始的設計能力更能讓自己差異化。與顧客建立深厚而信任的關係，可能是鞏固和維持這種能力最好的方式。

毋庸置疑，企業將持續運用與眾不同的專業知識組合和其他難以複製的資產，來創造和獲取價值。不過，隨著AI的改進，過去證明有價值的專業知識和資產將會需要重新檢視。漸漸地，那些充分利用AI來迅速調整營運和策略的組織將會得到強勁的成長。

“有些與眾不同的專業知識組合與其他難以複製的資產雖然在過去證明有價值，但未來將會需要重新檢視。

文章來源：哈佛商業評論  3月號