討論 AI 好不好用之前,企業該先解決的基礎問題

【AIF‧知勢電子報】討論 AI 好不好用之前,企業該先解決的基礎問題
知勢電子報 | 2026.07.05

各位朋友好:

小時候學過幾年音樂跟舞蹈,而兩者其實有相當多的共同性,其中最明顯的就是拍子。三拍的圓舞曲,重音落在第一拍,身體才會不自覺地輕盈起來;傳統協奏曲的快板、慢板、快板三個樂章,靠的也是節奏的快慢交替,堆疊出情緒的各種起伏。節奏從來不只是速度,還決定了氛圍,以及情感與身體的流動。

影響所及,長大後雖然不以藝術維生,但「節奏」的影響卻如影隨形。例如某次改稿時曾說過:「你可以把這篇文章的時速降低一點嗎?太快就看不清楚路邊的風景啊。」

Anthropic 在 6 月底發布的最新一期經濟指數報告特別吸引我,因為主題正是《Cadences》(節奏)。報告裡首度用小時等級的顆粒度,描繪人們與 Claude 互動的生活節奏:幾點看新聞、幾點問食譜、報稅季節前後使用量的暴起暴落。有趣的是,報告發現,越習慣把整個任務放心交給 AI 處理的重度使用者,反而對自己未來的薪資、工作保障與工作意義,抱持更樂觀的看法。

粗淺想像,這可能就像是我小時候準備演奏會曲目,只要練會了、練熟了,就會愈彈愈從容、愈敢展現自己的風格,也愈有信心。

但獨奏簡單,合奏難。一個人可以慢慢摸索出自己與 AI 協作的技巧和流程;整個組織,要讓所有人用同樣的節奏演出,卻困難得多。就如同緯創資通技術長沈慶堯分享十年轉型經驗時提到的,光是「良率」這個詞,公司內部就有十四種不同定義。如果沒有經過調校,要如何以相同的拍子前進?

獨奏靠個人的練習與詮釋,而合奏得先對好譜、還需要一位指揮來確保拍子與樂曲詮釋是一致的。7 月 29 日的 AI Café,AIF 特別和 ANGEL School 智能科技學院合辦「AI 轉型實戰:零售服務業的組織升級路徑」,邀請詠鑠生活創辦人林炫丞分享,他如何帶領所有同仁共同跨越導入 AI 的門檻,成為 AI 驅動的企業。歡迎大家、特別是中小企業的朋友們共同參加。

人工智慧科技基金會執行長 溫怡玲

本期目錄

Token經濟 趨勢

從 Anthropic 經濟指數報告看 AI 如何重塑全球經濟節奏

Anthropic 於 6 月底發布最新一期經濟指數報告《Cadences》(節奏),首度以更高頻率、更細緻的分類方式,剖析人們如何在一天、一週乃至特定節日中使用 Claude。這份報告不僅描繪出 AI 使用的「生活節奏」,更指出,運算資源的消耗與職業薪資水準呈正相關,也就是薪資越高的職位,越傾向將高度自主性的任務交付給 AI 執行。

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智慧製造 觀點

一個「良率」14 種定義:緯創十年轉型,如何為AI打好地基

當企業談論 AI 導入,最常聽到的問題莫過於「結果不夠精準」。但這句「不夠精準」背後,很可能不是模型不夠聰明,而是組織內部本來就缺乏清晰溝通與統一標準。這類「內部未對齊」的困境,在大型企業中屢見不鮮,緯創資通技術長沈慶堯於「2026 AI TAIWAN 未來商務展」國際趨勢高峰論壇分享內部轉型歷程時,就提到團隊在推動轉型的過程中才發現,公司內部光是良率就有 14 種不同的定義。

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AI治理 觀點

企業的 AI 治理是真的還是一場秀?三個問題見真章

每家公司都說自己在「治理 AI」,如果你問企業的高階主管:「貴公司有在治理 AI 嗎?」幾乎每一位都會給你肯定的答案。但當某個 AI 模型做出不該做的事,誰有權力叫它停下來?這不是「誰會被通知」,也不是「誰負責寫事故報告」。而是誰擁有足夠的組織地位、授權範圍,乃至於「不怕丟工作」的底氣,能夠走進會議室說出:「我們現在就把這個系統關掉。」

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零售 觀點

零售業的 AI 升級,從組織動起來開始

台灣零售業 2025 年首次負成長,試著導入 AI 只是解決問題的第一步。除了使用AI替代克服人力,零售服務產業最關鍵的問題是需求預測、庫存管理、定價決策,企業又該如何讓AI協助升級這些核心流程 。詠鑠生活創辦人林炫丞 Alden 在 AI 爆發的這幾年走過了這段路,7月29日將在台北分享他找出落差、看見機會、建立框架的實戰歷程。實體活動,現場開放提問與交流。

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