摩擦力在哪裡，紅利就在哪裡

當生成式ＡＩ的熱潮，從技術狂熱沉澱為商業現實，ＡＩ時代的紅利正向兩個領域集中：「提高ＡＩ智力」，以及「降低ＡＩ與現實世界的摩擦力」。

第一個領域是各種ＡＩ模型能力的持續突破。雖然這看似是科技巨頭的算力競賽，但這並非他們專屬。願意高度投入的企業，仍有極大機會在各種專用模型的開發與微調上獲得可觀的回報。

同時，多數企業的戰略重心必須更務實地轉向第二個戰場：降低ＡＩ與現實世界的摩擦力。若ＡＩ智力是引擎的馬力，現實業務的阻礙就是傳動系統的摩擦耗損。摩擦力在哪，紅利就在哪，是當下獲取ＡＩ價值的最高指導原則。

阻礙ＡＩ落地的「摩擦力」藏在何處？企業可從以下四個維度盤點：

1.舊有資訊系統：

全球企業花了數十年累積下來各種對內對外的資訊系統，支撐著企業的日常運作、人們的日常生活，是數位基礎設施。然而，這些系統的程式碼與架構往往因為長期迭代，變得龐大且難以翻新，當外面的ＡＩ表演各種花式應用，舊有的資訊系統成了ＡＩ的攔路虎，讓ＡＩ在企業內部的落地非常令人失望。誰能快速利用ＡＩ翻新核心系統，或者將之改造成對ＡＩ友善的介面，誰就可以取得先機。

2.固有的組織分工模式與流程：

工業時代以來的精細化分工思維，正成為ＡＩ時代的桎梏。傳統線性流程無法適應ＡＩ的敏捷性。企業必須果斷推動 「逆分工」（reverse specialization），打破部門壁壘，透過ＡＩ賦能單一節點，處理跨領域綜合任務。重構流程是獲取紅利的關鍵。

3.人們的習慣與心態抗拒：

多數員工已經習慣了傳統操作介面與標準作業程序。對於將日常工作轉向與ＡＩ數位員工協作，甚至必須交接部分技能與決策權給機器，往往存在著本能的抗拒與學習成本。克服人性的慣性，比單純導入一套軟體系統更具挑戰性。

4.法律規範與社會信任的落差：

ＡＩ的商業應用邊界在哪裡？ＡＩ何時可以賦予法人格？涉及隱私的敏感數據如何安全流轉？監管政策的滯後與大眾對黑盒子技術的疑慮，構成了企業推動落地時，最無形卻也最堅固的社會摩擦力。

消弭這些無處不在的摩擦，就是企業實質增長紅利的真正所在。

最後，請讀者深思：自己的企業在什麼地方摩擦力最大？如何利用ＡＩ精神來克服？有沒有可能成立一個新事業，針對產業的摩擦力痛點，用全新的ＡＩ工作模式顛覆市場？