互聯網女王 Mary Meeker 報告心得(1) - AI 的任務,增效優先於降本

互聯網女王 Mary Meeker 報告心得(1) - AI 的任務,增效優先於降本

到今天才有時間把互聯網女王 Mary Meeker 2025 的報告好好閱讀一下,報告的原始網址在此,有興趣的人自行閱讀:https://www.bondcap.com/reports/tai

在報告的 68 頁中我看到了一個很重要的觀念,我結合圖表做說明。

下面這張圖是 BOND 團隊針對 Morgan Stanley 的一份報告作出的整理,這張圖主要強調的是許多大型企業(調查了 400 多家年營收在 5 億美元以上的企業)對 AI 的觀點是放在「營收與事業擴展」上,而非「成本降低」。

以下幾項是被 BOND 團隊歸類在「營收與事業擴展」的項目:
Production / Output​(提升生產產出) ~70%
Customer Service(提升顧客服務品質) ~65%
Sales Productivity(強化銷售產能) ~63%
Revenues(直接提升營收) ~60%
ROIC(提高資金效益) ~55%
Marketing Spend Effectivity(行銷效率) ~50%

相較於降低人事成本,更重要的是提升生產力,這兩個看起來似乎很相似,但在本質上是天壤之別。

降低人事成本,我們想的是如何用 AI 來替代掉現有的人力,簡單的說,就是把工作交給 AI 做,順利的話,有些人就會沒那麼多事可以做,這時就會出現產生過剩的問題。

關鍵是面對產能過剩時的態度為何?
1. 把多出來的人力砍了,降低人事成本。
2. 把多出來的人力拿去做其他更有價值的事。


找更有價值的事其實是一件難事,所以許多企業會直接放棄這個選項,而將重點放在降低成本。能順利降低成本就算達成了當初使用 AI 的目的了。

但如這張圖所呈現,AI 的關鍵在於創造營收與事業擴展的價值

降低成本是需要做的事,如果公司的虧損很嚴重,又沒有足夠的資金可支持虧損時,你得先思考降低成本,畢竟公司得先活下來才能思考其他問題。待成本降低到可控範圍內再好好思考如何增效。

但如果公司的資金上沒太大問題,從一開始就應該從增效的角度來思考 AI 的引入與建置。

一位業務,如果總得花大把時間整理客戶資料,跑行政流程,進行提案簡報的整理,跟進客戶跟內部的大小事,他一天能花在開發客戶的時間可能只剩下一半了。能將這一半的時間省下來,能多拜訪 50% 的客戶,他的業績很可能就變成目前的 150%。

公司是否有為了這 50% 的效率提升準備好對應的名單,否則業務的時間空出來作用也不大。除非你要業務把空出來的時間拿去陌開或地推。

一位數位行銷,如果本來大把的時間都在準備素材、分析數據、開會。那導入 AI 工具後,素材的準備可能會省掉大把時間,數據的分析 AI 能提供多種角度的觀點,而行銷相關的會議,最少有一半是針對素材與數據。

假設數位行銷的時間也節省了 50%,那你會需要他拿這些時間做些什麼?

一位 HR,本來大把的時間都是從事行政工作,算薪水、處理考勤、安排面試、績效考核。整個月的工作時數,可能有 70-80% 都是標準作業。AI 或其他數位工具的引入,有機會節省其中的 40-60% 的時間不等。

HR 節省掉的時間,身為企業主,你又打算拿來做些什麼?安排培訓、規劃制度,還是員工活動?

解放低價值工作不會是難事,難的反而是解放後要幹嘛。

如果不去想,那 AI 對公司的價值往往只在於降本,
如果認真想,那 AI 對公司的價值才會開始往增效發展。

而當你不斷的往增效思考時,思路就會逐漸開闊,會更知道如何善用 AI,也才能真正享受到 AI 的紅利。

組織轉型,其實是思維上的轉型,而非單純工具的引入,如果想要了解更多 AI 時代的組織重塑議題,歡迎聽聽我接受 Yourator 專訪的 podcast:https://www.yourator.co/articles/997

以下是這場專訪的內容摘要:

  • AI 轉型最重要的是思維升級:導入 AI 並不代表轉型成功,真正的關鍵是拋棄舊邏輯、升級問題解法的思維模式。
  • 從日常應用開始建立 AI 敏感度:會議記錄、摘要工具等低門檻使用情境,是最好的起手式,能幫助企業逐步熟悉 AI 協作。
  • 未來關鍵人才=會定義問題的人:Gipi 提出「超標準化人才」概念,這些人能設計結構、建立流程,發揮 AI 最大效益。
  • 全局觀、抽象思維是 AI 時代的核心競爭力:懂得將行銷邏輯應用於招募等場景的「抽象與全局思考」,是未來無法被 AI 替代的軟實力。
如果你覺得我內容寫得還不錯,歡迎訂閱我的電子報,我每雙週會發送一封電子報到你的信箱。訂閱連結在這,過往的電子報也在這:Gipi電子報

也鼓勵你可以將我的電子報分享給你認為有需要的朋友們,也許你的舉手之勞,將會改變另一個人的思維與習慣。

Read more

2026 年第一次深度復盤

2026 年第一次深度復盤

今天提早結束今天的顧問行程,中午回到住宿的飯店泡了個熱水澡,想著到底要休息還是繼續工作。但想了想,或許可以針對最近的一些想法跟經歷做一些復盤與總結。這篇文章內容比較雜一些,但都是我近期比較重要的一些想法。 重新燃起的工作熱忱 我的工作狂性格其實已經沉潛了好多年,我一直以為我對工作已經不像年輕時那麼有熱忱。沒想到工作狂性格只是悄悄地躲了起來,等待有一天再遇到讓人熱血沸騰的時機。 燃起我工作熱情的事主要有兩件,一件是方圓國際的策略長工作,另一件則是與 AI 有關的「Growth OS」計畫。 方圓的工作有一定的機密性我就不多說了,往後能揭露的內容會陸續讓大家知道,但我可以說這應該是我接觸迄今合作上最深入的案子,我覺得很開心。至於「Growth OS」是什麼?我下面會有獨立的段落跟大家說明。 但我可以先跟大家分享為什麼這兩件事會重新燃起我的工作熱忱。 我個人的工作熱忱主要來自幾個地方: * 有挑戰,這件事難不難,能否燃起我的挑戰慾望與好奇心。 * 能自我實現,我總有一些放在內心很想做的事,但可能是時機不到,又或者沒有碰到合適的場合。 * 能按自己價值觀來行事,這件事在我

By gipi
近期 AI 寫 Code 的一些想法

近期 AI 寫 Code 的一些想法

之前用 AI 寫程式,比較 free style,簡單說,就是功能能運作就好,反正就解決單點問題,就算是個商業應用,也大多設計成可以離線使用,架構很簡單。 但最近為了要完成我 Growth OS 的野望,我又回到以前工程師年代,會很在意目錄架構、資料結構、資料流、權限控制,甚至也會思考更多關於擴展性、多租戶、系統邊界設計的問題。 也因為有較深入的思考,對於 AI 參與開發這件事,我有了多一點的體悟。 Rule-baesd 模式 從前的程式開發大多是建立在有明確規格之後,演算法就像數學公式一樣,輸入什麼樣的參數,往往就能得到一個可預期的結果。 簡單的說,就是「確定性」,所以以前的測試根據的是輸入 A/B,是否得到 C 結果。 直到現在,如果我們對一個程式的執行結果,最主要看的是「確定性」,也就是執行一百次都要得到可預期的結果。那最後或許還是只有清楚的

By gipi
自媒體困境,我的思考

自媒體困境,我的思考

昨天在 Facebook 上提到長期經營自媒體的困難,從 2006 年開始寫文章以來,迄今剛好 20 年,以內容產製來說,我應該也算是高產,中間也遭遇了一些挑戰。 不過自媒體一直都是一種放大器,而非我的主要收入源。 早期,我有一份正職工作,所以自媒體只是我用來分享經驗、與人連結、獲得影響力的方式之一。 中期,我成為自由工作者,自媒體是我創造營收的漏斗上層,讓我有穩定的案源,也讓我賣課程、推書、辦活動時可以順順的完成。 現在,自媒體算是我生活中的一種調劑,我沒有設定太明確的流量目標或轉化目標,比較像是隨興而做,暫時沒有特別目的。至於未來會不會改變不好說,但現階段就是這個樣子。 從影響力走到變現,看起來是兩種不同路徑,但對我來說其實我一直都把關鍵放在「影響深度」以及「影響對象」兩件事情上。 所謂的「影響深度」,指的是我能讓多少人採取行動,而且會願意為我所說的事情付出一定的代價,這個代價包含錢、時間、習慣的改變。所以我從文章、影片、營隊課程、

By gipi
年度策略會議的幾點提醒

年度策略會議的幾點提醒

最近幾次的會議,因為大家都在談年度策略、OKR 跟關鍵任務,以下是一些我會特別提醒的地方,也供大家做參考。 如果只有一個目標要追求,那是什麼? 很多時候我們會想著要同時提高營收,提高利潤,有時兩者不容易兼顧,如果非得做個選擇,那你會選哪一個?同樣的選擇也會發生在要流量還是要轉化,要品質還是要速度。多數時候我們都會得到一個兩者都重要的結論,但兼顧,往往就等於要同時完成兩件事。策略的重點之一就是要做出選擇,不願意選擇,不願意捨棄,不願意定義優先順序,那策略其實也等於白做了。 目標必須被進一步釐清,所謂的清晰往往與數字的組成有關 當我們說目標是兩億台幣的營收,可當我細部問:「有沒有限定產品別?」、「有沒有限定銷售區域?」、「除了 B2C,能做 B2B 嗎?」這時往往會聽到許多的回應,包含 「新產品要一定占比」,我會問「占比多少?」 「希望能擴展到海外去」,我會問「哪個區域或國別?」、「占比多少?」 「那好像不是我們過去的商模」,我會問「那可以還不行?」 當這些問題被逐一回答後,所謂的「營收兩億」的定義才算被釐清了。

By gipi