AI 在商業決策層面給我帶來的三層改變

AI 在商業決策層面給我帶來的三層改變

從二月開始,台灣就陷入一陣 AI 瘋,一堆人都開始投入龍蝦、Claude Code、Codex 等超級生產力的任務中。不寫程式的人開始寫程式,包含老闆、設計師、行銷、創作者。而其中最瘋狂的,莫過於身邊的一堆老闆們。

有人批評說:「這些老闆們放錯重點,應該好好回到自己的位置上去做出好的決策,讓專業的人來處理專業的工作,不要瞎搞。」

關於這個批評我個人極端不認同。

我的看法是老闆不多花點時間深入理解 AI,他在未來就很難做出好決策。

今天看到 Coinbase 的 CEO 在 X 上發布了裁員的消息。

而我也在 FB 寫下了我對這件事情的想法。

今年不知道第幾家公司了,幾乎都不是因為經濟不景氣,而是各家公司都在為變化儲糧。很多軟體公司之所以裁員,都是為了有更多的資本支出可以投入在 AI 的團隊、產品或基礎建設上。

扁平化只是一種不再需要「管理代理人」的訊息。現代的管理概念還是很崇尚那個一人最多管七人的科層組織管理概念。

為了「有效管理」,一個人管七個人是個看似科學,實則不思考管理方法該如何進步的落伍觀念。這種觀念導致組織內會有許許多多不具備生產力的行政管理者,他們唯一的作用就是分派工作,就是幫忙審核單據,或者跟催進度。

在公司財務上還過得去時,這類主管的存在問題不大,可隨著公司面臨挑戰時,這類無法創造價值的人就變得特別醒目。

今年 AI 變成這個樣子,連老闆都開始動手在處理問題時,過去那套,老闆應該放手讓團隊學習的氛圍已經淡化了。

現在老闆們看到的機會是,如果他不進這個局,他不下來親自體驗,很多決策都會做錯。接下來幾年,founder mode 應該會再次變成顯學。連帶的,老闆也會要求主管要變成這種樣子。

Pure manager 要退場了,更多的管理者都會被要求再次成為 individual contributor,你不只要帶團隊,你還要有能力自己把事情搞定。

最近看一堆老闆朋友像瘋了一樣開始 All in AI,每天都在 build 自己的服務,都在用過往無法使用的方法來解決問題,都在用 AI 提升自己的能力邊界。

當老闆變成這個樣子時,他哪裡還能接受主管們告訴他「這做不到」、「那有困難」。他們心裡肯定覺得「你連自己動手做得能力都沒有,那你這主管形同虛設」。

過往的組織中這類老闆代理人(boss agent)的角色,接下來應該會被更接近老闆想法的 AI Agent 給取代了。


這段時間深度使用 AI,我復盤了自己有幾個很巨大的變化,這也是我對上述想法會如此深信不疑的原因。AI 對我的改變可以分成以下幾個層面。

第一層:工作方式改變

這是大家最常提到的,也就是我們可以透過 AI 將許多工作自動化,也可以靠自己做到那些原先需要依賴特定專業工作者才能完成的任務。例如設計、程式、數據分析、寫文章等等。

但這僅僅只是最表層的變化。

第二層:重新理解工作設計與分工方式

我忘了自己已經有多久沒認真動手寫程式了,即便在去年,我也停留在淺嘗即止的狀態。但今年二月之後,我花了許多時間跟 Claude Code 為伍,到了三月底,我甚至每天都會用 Claude Code 寫程式,四月份開始更是直接弄出了好幾個可運行的系統。

在 38 歲後,我本以為我這輩子除了叫別人寫程式外,不會再親自動手建構一個系統。可現在,我竟然對 AI Coding 這件事樂此不疲。

這個改變,讓我看見許多的可能性。

這包含了,因為大家能做的事比以前多很多,代表我們很難用從前的職能來定義每個崗位。而這會進一步影響分工,影響職業定位,影響組織設計,一家公司的組成,接下來會有非常大的變化。

如果我不去理解這些變化,那我很快就會跟不上這個時代,就像進入資訊時代時,那些仍再堅持用紙本作業,要員工用土法煉鋼方法工作的企業。又或者進入移動網路時代,所有的思維仍停留在定點的 PC 時代。

意識到這件事,我開始讓公司調整了分工方式,也開始強制要求大家要開始使用 AI,並讓 AI 直接取代掉部分工作。

第三層:決策邏輯的改變

我前兩週發現,我在與團隊或客戶討論問題時,我對一件事的回應方式有了很大的改變。

像是要建構一個自動化的銷售系統,過去我會說「我可能花半年左右的時間,把問題釐清,把資料整理清楚,然後動手開發第一個版本。而且前提是,你得丟兩個工程師跟我協作」。但現在我會說「下禮拜我給你一個版本。」

或者要彙整一大堆資料,從中分析出洞察,並建立好一個自動化的報表。以前我會說「給我兩週整理資料,然後我可能先給你一個 excel 模板看看」。但現在我可能說「我今天用 AI 跑跑看,順利的話明天應該能給你一個可互動的報表」。

我對於完成一件事情所需的時間大幅縮短了。表層的意義是,我的工作效率提升了,我交付的速度提升了很多倍。

但更深層的意義是,我做決策的邏輯,以及處理事情的優先順序會因此有巨大變化。

一個本來要半年才能搞定的業務系統,我現在只需要一個禮拜就能出一版。前者,我會需要花時間從長計議,要溝通,要準備計畫,要等待工程師的人力,所以我快不起來。有時甚至會因為過程中的不順暢,會將整個計劃延後或取消。

這導致一件重要且緊急的事,因為資源因素而無法順利推進。

但 AI 讓我在一週的時間,靠我自己一個人就推出了一個版本。中間少了折衝、討論、等待,而是直衝交付,並在這個基礎上進行迭代。

身為一位創業者或專業經理人,我們都可以回想自己過往幾年,有多少次想做一件事,但卻因為資源問題,技術困難,或者專業不足的原因而打消念頭。

那些你曾打消的念頭,或許現在都值得拿出來再想一次。
那些你過往不做的決定,現在或許都可以被討論了。

當決策的阻礙減少了,你會發現選項變多了,很多過去想不出解法的問題也開始有了解答。

或許有些人會擔心這會不會導致老闆開始亂做決定,又或者做了太多不太重要的事情。

我可以很誠實地告訴你:「絕對會。」

可我認為這就是典範轉移過程的必然,大家通常都是想過頭、用過頭,然後才開始校正回歸。

但如果因為擔心衝過頭而選擇不衝,那我們會連發現新大陸的機會都沒有。永遠只能愈來愈有限的選項中做決定,很難找到新的可能性。

過頭/犯錯/修正,永遠比不敢嘗試更值得鼓勵。
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好主管也是個好老師?

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