當 AI 來敲門，你選擇迎戰還是逃避？
7 月 23 日下午，我在【AI驅動 × 永續創新】產業趨勢講座的現場，程曦資訊集團黃士軍董事長的那句開場白，立刻吸引了我的注意力：「我們公司，就是大家說會被 AI 幹掉的那種公司。」會場先是一片靜默，緊接著傳來一陣笑聲。這不是自嘲，而是一種極為坦率的現實告白——黃董事長沒有把 AI 當作遙遠的趨勢來談論，而是把它當成迫在眉睫的生存挑戰來面對。
Vista Cheng
程曦資訊集團作為臺灣最大的客服外包公司，服務涵蓋高鐵、台鐵、台電與台水等重要公共事業，以及各大銀行的客戶服務中心。黃董事長笑稱，在媒體各種有關「AI 將取代的職業排行榜」調查中，客服外包幾乎都榜上有名，常常位居前三名。面對這樣的現象，黃董事長的回應方式讓我深感佩服：不否認，也不抗拒，而是主動迎戰。
「如果 AI 真的來了，我得要先學會跟它共存，而不是等它來送我出局。」這句話背後，體現的是一種前瞻性的策略思維：將挑戰轉化為機遇，將威脅轉化為競爭優勢。這也是我認為這場講座分享最有價值的地方——它不是單純的理論探討，而是寶貴的實戰經驗分享；不只是未來展望，更展現出當下進行式。
重新定義競爭邏輯——AI 不是災難，是競爭槓桿
被點名的焦慮與轉念的智慧
講座一開始，黃董事長用一個簡單的問題打開話匣子：「大家有沒有查過 AI 會幹掉哪些行業？」現場聽眾紛紛點頭，顯然這是大家共同的焦慮。在場來賓逐一點名，像是美術設計、影音剪輯、外文翻譯或客服外包⋯⋯誠然，這些行業在各種預測中都被標註為高風險的產業。
但黃董事長的觀點讓我耳目一新：「我們公司就是臺灣客服外包最大的公司，所以由我來講這件事情，應該挺有代表性的。」他沒有迴避這個標籤，反而把它當作自家公司最有發言權的證明。這種思維轉換極其重要，也就是巧妙地從被威脅者轉變為探路者，另一方面，也從原本的受害者轉變為實驗者。
這讓我想起以前在媒體服務時，時常採訪許多面臨數位轉型的企業。很多企業主或中高階主管在面對新技術衝擊時，常有諸如否認、抗拒或拖延，最後被迫倉促應對的反應。而程曦資訊集團選擇的是另一條路，則是主動出擊，先行先試，在變革中尋找機會。我認為，這種思維上的轉換，可能比採用任何技術或工具都更重要。
從成本競爭到效率革命
黃董事長強調的第一個策略要點是降低成本，他認為這是保有競爭力的第一步。這句話聽起來有點老生常談，但在 AI 時代有了全新的詮釋與內涵。傳統的成本控制往往意味著裁員、減薪或縮減福利，但 AI 帶來的好處卻是結構性的效率提升。
程曦資訊的邏輯很清楚：「如果這個市場還能夠存活一段時間，至少我要比別人成本低。」但是所謂的成本低，並不是靠犧牲品質或員工福利來達成，而是透過 AI 工具重新設計工作流程，讓每個環節都更精準、更高效。
這讓我想到管理學中的「生產力悖論」（Productivity Paradox）——新技術的導入往往在初期不會立即體現在生產力提升上，但一旦度過學習曲線，其效益將是指數級的成長。很顯然地，程曦資訊的做法是先從最容易標準化、最能量化效果的環節開始，逐步擴展到整個營運體系。
競爭優勢的重新定義
在 AI 時代，競爭優勢的定義正在改寫。過去的優勢可能來自於規模、經驗或人脈，但現在更多來自於學習能力、適應速度以及工具運用的熟練度。黃董事長用程曦資訊的例子說明：「我們在 2018 年把公司分割，一部分人力做系統，另外一部分人力做服務。如果做系統的愈來愈好，就有可能把做服務的機構給淘汰。這是左手打右手的事情，但是面對競爭激烈的市場，你就是要習慣不斷地自我挑戰。」
這種自我革命的思維，令人印象深刻。很多企業害怕內部競爭會造成資源浪費，但程曦資訊選擇讓不同部門之間形成良性競爭，逼迫每個單位都必須不斷精進。我覺得這種組織設計理念，在 AI 時代顯得格外重要。
招募革命——讓 AI 成為最精準的伯樂
傳統招募的痛點與成本黑洞
談到具體的 AI 應用，黃董事長首先分享的是招募流程的改造。對於一家擁有上千名員工的服務業公司來說，招募人力這個部分顯然是最大的成本黑洞之一。他用具體數字說明了這個問題的嚴重性：「我們從一開始招募人手，就花了非常大的成本。招募以後要訓練，訓練好了以後還要一直管理。但凡面試、挑履歷，都要花很大量的人力跟時間。如果挑的人選不理想，或是到職三個月以後又離開，這個成本就非常非常高⋯⋯」
黃董事長的這番話，讓我想起很多企業都面臨的困境，也就是從招募→訓練→離職→再招募的惡性循環。在這個循環中，不僅直接成本（像是薪資、訓練費用等）巨大，間接成本（團隊穩定性、服務品質波動或管理精力分散等）更是難以估量。
AI 履歷篩選的精準度突破
程曦資訊集團所導入的第一個 AI 工具，是來自國外的履歷分析模型。雖然價格不菲，但效果立竿見影。這個系統不僅能讀懂履歷上的文字資訊，更能分析潛在的人格特質、穩定度與學習能力，甚至預測該人選未來成為中階主管的可能性。
黃董事長分享了兩個具體案例，讓我印象深刻：
第一個案例是 AI 推薦了一位年資較淺，但特質優秀的員工。系統分析顯示這個人在積極性和責任感的指標上遠高於平均水準，具備很強的領導潛質。雖然按照傳統的年資排序，這個人還需要「再加油一下」，但 AI 卻建議讓公司重新思考晉升邏輯。結果這位同事果然表現優異，順利升任主管職。
第二個案例是 AI 提醒一位在公司任職多年的資深員工，雖然工作表現穩定，但缺乏領導統御的天賦，更適合調任技術支援崗位。這樣的人事安排不僅避免了「用錯人」的問題，也避免了因為「不被重用」而離職的風險。
突破傳統思維的枷鎖
這兩個案例最有啟發性的地方，不在於 AI 技術有多先進，而在於它幫助管理者突破了思維慣性。黃董事長的反思很深刻：「我們華人受儒家思想影響很深，很重視倫理。但外商三十幾歲的 CEO 一大堆，難道是我們被過去的價值觀限制了嗎？」
這種反思，也觸及了企業管理的深層問題：我們常常被既有的框架束縛，用「應該如何」而不是「如何最有效」來做決策。AI 的價值不僅在於它能處理大量數據，更在於它能提供不受傳統偏見影響的客觀建議。
這也讓我想到很多企業在招募時，時常會遇到的盲點：過度重視學歷背景而忽略實際能力，或是過度重視年資而忽略潛力，甚至過度重視第一印象而忽略深層特質。AI 系統的價值，就在於它能看透這些表面現象，直接分析核心要素。
從人力資源到人才資本
透過 AI 輔助招募，程曦資訊集團實現了一個重要轉換：從人力資源管理轉向人才資本營運。前者關注的是如何管理現有員工，後者關注的則是如何最大化每個人的價值創造潛力。
這種轉換，帶來的直接效益是：員工留任天數延長了半年，培訓效率顯著提升，管理成本也明顯下降。更重要的是，這種精準配置讓每個員工都能在最適合的崗位上發揮所長，進而提升該集團整體的工作滿意度和團隊穩定性。
面試訓練機器人——讓每個主管都成為招聘專家
面試官的專業化難題
在程曦資訊集團這樣規模的企業中，實際負責面試的往往不是專業 HR，而是各部門的中層主管。這些主管雖然在業務上很專精，但在面試技巧上往往缺乏系統訓練。結果就是憑直覺問話、無法深入挖掘候選人的關鍵特質、容易被表面現象誤導。
黃董事長提到，一般的中階主管可能要管十幾個人，但如果還要負責面試，難免捉襟見肘。因為這個主管可能不熟稔面試技巧，也沒有人資管理領域的專長，在人才的聘用上面就可能會有一些主觀偏見。
這個問題，其實在很多企業都曾遇過：業務能力強的人未必是好的面試官，但業務部門的主管又必須參與招聘決策。如何讓這些非專業面試官具備專業水準，一直是人力資源管理的難題。
用 AI 打造面試練習夥伴
該如何解決這道難題呢？程曦資訊集團的解決方案是開發面試模擬機器人。這個系統基於 GPT 技術，能夠扮演各種類型的求職者，與主管進行模擬面試對話。更重要的是，它會在面試結束後提供詳細的回饋和評分。
黃董事長親自示範了這個系統的使用過程，讓人印象深刻。整個對話過程非常自然，機器人不僅能回答各種問題，還能根據履歷內容提出相應的細節。面試結束後，系統會給出具體評分和改進建議：「你這個部分的面試技巧不夠到位，這個人明明有社團經驗你卻沒問，這個人中間換過工作你也沒追問原因，或是這個人有哪些潛在專長你沒有挖掘出來⋯⋯」
從理論到實戰的跨越
這種訓練方式的價值，在於它能讓主管在無壓力的環境下反覆練習，逐步提升面試技巧。傳統的面試培訓往往是理論講授，但理論和實戰之間往往有巨大的鴻溝。而模擬機器人提供的是真實的對話場景和即時的回饋機制。
黃董事長的體驗顯然很正面，因為當主管開始面試的時候，就發現能夠抓到訪談的重點了。為什麼？因為透過 AI 的協助，早就已經模擬對話過了。話說回來，這種預演的價值不僅在於技巧的提升，更在於心理準備的充分。
我想到體育訓練中常用的心智模擬概念：優秀的運動員會在腦海中反覆預演比賽場景，當真正上場時就能更從容應對。面試機器人提供的服務，正是這種心智模擬的機會。
標準化與個性化的平衡
使用面試機器人訓練，還帶來一個重要價值：在保持面試標準化的同時，又能體現每個主管的個人風格。系統提供的是框架和方法論，而具體的應用仍然保留了人的主觀判斷空間。
這種平衡很重要。過度標準化會讓面試變得僵硬，失去人與人之間的真實互動；完全個性化又會導致標準不統一，影響招聘的公平性和有效性。AI 工具的作用是提供專業支撐，而不是替代人的判斷。
客服訓練模擬系統——讓標準服務成為本能反應
客服訓練的複雜性挑戰
客服訓練一直是程曦資訊的核心競爭力，卻也是最大的挑戰之一。客服工作看似簡單，實際上需要處理千變萬化的情況，每一個細節都可能影響客戶體驗，甚至產生法律風險。
黃董事長用信用卡掛失服務舉例，詳細說明了標準流程的重要性：「幫客戶掛失的時候，不能只說『我幫你掛失了』就結束。必須告訴客戶：你的卡號是什麼、在哪裡掛失、用哪個系統、案件編號是什麼、幾點幾分已經幫你掛失。這些都要講清楚，電話有錄音，有糾紛的時候才能確保沒有問題。」
這種標準化要求不僅是為了提升服務品質，更是為了防範風險。在客服行業，一個小的疏漏可能就會演變成客訴甚至法律糾紛。但要讓新進人員快速掌握這些複雜的流程，傳統的培訓方式往往效果有限。
AI 模擬訓練的沉浸式體驗
程曦資訊集團所開發的客服訓練模擬系統，為這個問題提供一個創新得的解決方案。他們的系統預設了各種常見的服務場景，像是信用卡掛失、物品遺失查詢或投訴處理等，每個場景都有詳細的流程要求和標準話術。
有了這套系統之後，新進人員就可以在系統中反覆練習，AI 可以扮演各種類型的客戶，提出不同的問題和要求。更重要的是，系統會即時評分，指出哪些步驟做對了，哪些地方還有遺漏，甚至會評估語氣是否得當以及是否展現足夠的同理心。
黃董事長在演講過程中，還親自展示一段顧客在高鐵上遺失物品查詢的模擬場景。這個對話結束之後，AI 系統給出 94 分的評價，讓黃董事長非常滿意。但接下來的進階場景，像是幫別人查詢遺失物品，或是涉及多個機構的複雜情況，整體的難度就更高了！
從知識傳授到技能內化
說到客服，大家都不陌生。但有趣的是，這種訓練方式的革命性在於：它不僅傳授知識，更重要的是培養反應能力。傳統培訓往往停留在「知道該怎麼做」的層面，但真正的客服工作需要的是「能夠自然而然地做對」。
AI 模擬訓練提供的是近似真實的壓力環境，讓學員得以在反覆練習中將正確的流程內化為條件反射。當面對真實客戶時，他們已經經歷過各種可能的情況，自然能夠從容應對。
這也讓我想到武術訓練中的「套路」概念：透過反覆練習標準動作，讓身體記住正確的反應方式，在實戰中就能自然發揮。客服模擬訓練的邏輯也是如此，意即透過大量的標準化練習，讓正確的服務流程成為一種本能反應。
品質提升與成本控制的雙重收益
導入 AI 訓練系統後，程曦資訊集團在多個方面都看到了顯著改善：訓練週期縮短、新人上手速度加快、服務品質更穩定以及客訴率下降。更重要的是，這種方式大大降低了對培訓師的依賴，讓優質培訓內容可以規模化複製。
這種效益不僅體現在直接成本的節省上，更體現在整體營運效率的提升。當每個客服人員都能提供高品質、標準化的服務時，整個團隊的表現就會更穩定，管理難度也會降低。
錄音分析與品質控管的 AI 革命
傳統品控的人力密集困境
在客服行業，品質控管一直是最耗費人力但又最關鍵的環節。傳統做法是安排專人聽錄音、評分和寫報告，但這種方式不僅效率低，而且難以做到全面覆蓋。通常只能抽樣檢查，可能導致一些問題可能被遺漏。
黃董事長說明了這個困境：「讓人去檢查太辛苦了，而且人的主觀性很強，同一通電話如果讓不同的人接聽，可能會給出不同的評價。」
此外，這種方式還有一個根本問題：回饋週期太長。通常要等到月底或季度末才能得到品質分析報告，但客服工作需要的是即時的回饋和調整。
AI 語音分析的全覆蓋革命
程曦資訊集團引入的 AI 品控系統，徹底改變了這個局面。系統首先將所有客服錄音轉換為文字，然後運用自然語言處理技術，對每一通電話進行全面分析。
系統不僅能檢查是否遵循了標準流程，比如是否進行了身份核實、是否告知了案件編號、是否表達了同理心，還能計算每個環節花費的時間，分析語氣的適當性，甚至識別客戶情緒的變化。
黃董事長展示的系統介面讓人印象深刻：「開頭問候語用了4.82秒，確認身份用了21.42秒，這些燈號都是正常的綠色。但這裡出現紅燈，表示在引導說明環節有問題。AI 會告訴我們具體是什麼問題，需要加強哪方面的訓練。」
從抽樣檢查到全量分析
這種方式的革命性，在於實現從抽樣檢查到全量分析的跨越。每一通電話都會被分析，每一個問題都會被發現，每一個改進點都會被標記。如此一來，不僅大幅提升品管的覆蓋面，也讓問題的發現和解決變得更為及時。
更重要的是，這種分析是客觀與一致的。不會因為檢查人員的主觀偏見或當天的心情而產生差異。標準就是標準，執行就是執行，數據會如實地反映真實情況。
這也我想到製造業中的「零缺陷管理」概念：透過系統性的檢測和改進，追求產品品質的持續提升。AI 品控系統，也為服務業帶來了同樣的可能性。
數據驅動的持續改進
更有價值的是，系統積累的大量數據可以為持續改進提供了基礎。舉例來說，管理者可以看到哪些類型的問題最常出現、哪些時段的服務品質相對較低、哪些客服人員需要重點培訓等等。這些洞察，自然也為培訓計畫的制定和資源的配置提供了科學依據。
這種從經驗驅動到數據驅動的轉換，可說是現代企業管理的重要趨勢。透過 AI 工具的輔助，讓這種轉換在服務業中成為可能。
名片機器人——從工具應用到戰略思維
超越功能的情感智能
黃董事長在這場講座中，談到了眾多的 AI 應用。其中，名片識別機器人可能是最讓人驚艷的一個。它不僅僅展現了資訊技術，更體現了 AI 在商務社交中的巨大潛力。
黃董事長展示的操作流程，看起來很簡單：拍攝名片，上傳到系統，讓 AI 自動識別人名、職位與公司等資訊，然後詢問見面的場合和背景，最後生成一封個性化的問候信件。
AI 的商務智慧與人文關懷
這封信件的巧妙之處，在於它不僅正確識別了基本資訊，還能根據對話背景推理出合理的商務關聯，甚至加入了氣候變化的人文關懷。許多名片上所沒有提到的細節，都是仰賴 AI 主動查詢補充的。
以我看來，這展現了 AI 在商務場景中的三個層次能力：
- 資訊處理能力：準確識別和整理基本資訊
- 邏輯推理能力：根據背景資訊推導商務關聯
- 情感智能：加入人文關懷，讓溝通更有溫度
Vista Cheng
從自動化到智能化的跨越
名片機器人的意義不在於它能節省多少打字時間，而在於它展現了 AI 從自動化工具轉變為具有溫度和情懷的智能夥伴。換句話說，它不只是執行指令，而是能夠理解意圖、補充資訊與優化表達。
黃董事長笑說：「現在我連做策略，都會跟 AI 討論。」當 AI 能夠處理複雜的商務邏輯、補充有價值的資訊，甚至展現情感智慧時，它就不再只是一個可有可無的工具，而是可以參與決策的夥伴。
重新定義工作的邊界
這個有趣的案例，也讓我思考一個深層問題：在 AI 時代，人和機器的工作邊界在哪裡？傳統觀點認為，機器擅長標準化作業，人類擅長創意和情感工作。但名片機器人所展現的能力，已經在創意性和情感智慧方面展現出令人驚訝的水準。
當然，這並不意味著 AI 會完全取代人類，而是凸顯出人機協作的模式會更加深度和複雜。未來的工作可能不是「人做什麼，機器做什麼」的分工，而是「人機如何協作才能達到最佳效果」的配合。
成本結構重組——AI 帶來的效益革命
多維度的效益提升
透過一系列 AI 工具的應用，程曦資訊實現了全方位的效益提升。黃董事長提到的幾個關鍵指標，讓人印象深刻：
人員穩定性提升：員工留任時間延長半年，這意味著招募和培訓成本的顯著降低。更重要的是，團隊穩定性的提升帶來了服務品質的穩定，客戶滿意度也相應提高。
培訓效率倍增：AI 模擬訓練系統讓新人的上崗週期大幅縮短，培訓效果更標準化。原本需要資深培訓師一對一的個性化指導，現在可以透過 AI 系統實現規模化複製。
品控成本降低：全量的錄音分析取代了人工抽樣檢查，不僅成本更低，覆蓋面更廣，反饋也更及時。
決策效率提升：從招募選才到日常管理，AI 提供的數據讓決策更科學、更快速。
從線性成本到實現指數效益
傳統的業務擴張，往往面臨線性成本增長的問題：業務量增加一倍，需要的人力和成本也跟著增加一倍。但 AI 工具的特點是只需一次開發，就可以無限複製使用。
這種特性讓程曦資訊在業務擴張的過程中，避免了成本與之同步增長的宿命。同樣的一套 AI 訓練系統，可以同時服務北中南各個據點的員工；同樣的品控系統，可以分析成千上萬通電話；同樣的招募系統，可以評估任意數量的履歷。
我想到經濟學中的「規模經濟」概念，但 AI 帶來的是更極端的規模效應：邊際成本接近於零，但邊際效益可能是巨大的。
競爭優勢的累積效應
更重要的是，這些改進不是一次性的，而是持續累積的。意思是每一次 AI 的使用都會產生數據，這些數據的積累與迭代，又會讓 AI 變得更聰明，進而形成正向循環。
程曦資訊透過早期的 AI 應用，不僅降低了當前的營運成本，更重要的是建立了數據優勢和經驗優勢。當競爭對手還在猶豫是否要導入 AI 時，他們已經在 AI 的幫助下建立了難以橫跨的護城河。
這一點，也讓我想到投資學中的「複利效應」：某些看似微小的優勢，透過時間的累積，往往會產生巨大的差距。在 AI 時代，這種複利效應可能會更加明顯。
轉型心法——觀念先行，工具跟上
從恐懼到擁抱的心態轉換
整場分享中，我最被觸動的一點，其實是黃董事長的心態轉換。面對 AI 可能帶來的衝擊，大多數人的第一反應是恐懼和抗拒，但他卻因為好奇而選擇嘗試。
「如果你平常看報紙、電視，大家都告訴你 AI 來了，第一個就會幹掉你們公司，你緊不緊張？你肯定要緊張。是啊，我也很緊張。但是光緊張不行，所以第一件事情就想⋯⋯那我們要怎麼辦呢？」黃董事長娓娓道來這段心路歷程，也讓在場來賓理解到企業轉型的不易。
緊張和焦慮，都是很正常的反應，但關鍵在於緊張之後的選擇：是讓恐懼支配行動，還是將焦慮轉化為動力？顯然，黃董事長選擇的是勇敢面對。
從工具思維到系統思維
很多企業在數位轉型時，會把 AI 當作單純的工具，期望透過購買某個軟體或系統就能解決所有問題。但從程曦資訊的經驗不難發現，真正成功的 AI 轉型是系統性的，需要從流程設計、組織架構、人才培養與文化建設等多個維度來推進。
黃董事長提到：「我們公司現在從做報表、寫文件、設計流程，到剛剛提到的面試、訓練與品管⋯⋯所有的流程通通都跟 AI 有關。連我做策略，也會跟 AI 討論。」不難猜想，程曦資訊不單單只是採用幾個 AI 工具，而是在集團內搭建了一個完整的 AI 生態系統。
這種系統思維的重要性，在於只有當 AI 真正融入到企業營運的各個範疇，才能發揮出最大的效益。光是使用單一或少數幾個的 AI 工具往往效果有限，甚至可能因為與現有流程不搭配而產生負面效果。
從被動學習到主動實驗
以往，我們很習慣先學習理論，再應用實踐。但在 AI 時代，這種模式可能已經不適用了。黃董事長的做法是邊做邊學，在實踐中探索。
顯然，程曦資訊集團並沒有等到完全理解 AI 的原理再開始應用，而是直接購買成熟的 AI 服務，在使用中學習，也在學習中改進。這種實驗性學習的方法，讓他們能夠快速跟上技術發展的步伐。
我想到創業領域許多人津津樂道的「最小可行性產品」概念：與其追求完美的計畫，不如快速做出原型，根據市場回饋中迭代改進。AI 轉型，同樣也適用這種思維。
從個人能力到組織能力
更重要的是，AI 轉型不僅是技術問題，更是組織變革問題。程曦資訊集團的成功，不僅在於他們導入了先進的 AI 工具，更在於整個組織都具備了 AI 思維與素養。
從高層管理者到一線員工，再從技術部門到業務部門，每個人都開始學習如何與 AI 協作。這種組織層面的能力建設，可說是 AI 轉型成功的關鍵。
黃董事長不但重視人才培養，也提到一些可用的資源：「如果貴公司需要這方面的訓練，只要是 30 人以下的公司，經濟部都有補助。」
未來已來——成為轉型者而非觀望者
AI 時代的新競爭邏輯
透過程曦資訊集團黃董事長的現身說法，我們可以清楚地看到，AI 時代的競爭邏輯已經發生了根本性改變。過去的競爭可能更依賴於資源稟賦、地理位置和歷史積累等相對固定的因素。但如今置身 AI 時代，最重要的競爭要素是學習能力、適應速度和創新能量。
話說回來，這種變化也為很多中小企業提供了彎道超車的機會。即使是傳統的勞動密集型行業，也可能透過各種 AI 的應用來實現效率的突破和模式的創新。關鍵在於決策者是否有勇氣和智慧，來擁抱這些未知的機遇和挑戰。
從生存到引領的躍遷
程曦資訊集團的轉型歷程，可說是體現了從被動應對到主動引領的轉變。最初，他們是因為行業被預測會被 AI 取代而被迫轉型；但現在，他們已經成為了行業 AI 應用的領先者，甚至開始對外輸出經驗和服務。
就我看來，這種角色轉換的意義重大：AI 轉型不僅能幫助企業在變革中生存下來，更能幫助企業在新的競爭格局中獲得領先優勢。
普惠 AI 的可能性
讓我特別感動的是，黃董事長在分享中多次強調 AI 工具的可及性。他提到 ChatGPT 的月費只要 20 美元（約合新臺幣 600 元），強調「真的太便宜了」。他還介紹了政府的補助政策，鼓勵更多中小企業參與 AI 學習和應用。
誠然，AI 不應該只是大企業的專利，而應該成為普惠的技術。當使用 AI 工具的門檻不斷降低、成本不斷下降時，每個企業或每個人都有機會成為 AI 時代的受益者。
時間窗口的緊迫性
但是，機會不會永遠存在。正如黃董事長所說的，在每一次技術革命中，財富排序都會重新洗牌。那些能夠在變革初期就開始行動的人，往往能夠獲得最大的收益；反觀那些還在觀望、等待的人，則可能會錯過最佳的轉型時機。
如今，正是 AI 普及的關鍵時期。技術已經成熟，成本也很低廉，但市場還沒有完全飽和。這個時間點可能不會太長，如果錯過了可能就很難再有同樣的機會。
每個人都該成為轉型者
超越技術的思維革命
聽完黃士軍董事長的分享，我最大的感受不是感嘆 AI 技術的強大，而是敬佩他們的思維方式轉換。在面對不確定性和挑戰時，選擇主動出擊而非被動等待；在面對新技術時，選擇擁抱學習而非抗拒排斥；在面對變革時，選擇成為引領者而非跟隨者。
這種思維方式的價值，遠遠超出了對 AI 技術的掌握。它體現的是一種面向未來的生存哲學：在快速變化的時代，唯一不變的就是變化本身，而適應變化、引領變化的能力，才是最重要的核心競爭力。
從個人到行業的示範效應
程曦資訊集團的轉型實踐，無疑為整個服務業提供寶貴的參考。它證明了即使是被預測很容易被 AI 取代的行業，也可以透過主動導入 AI 應用來實現華麗轉身。聽完這場講座，我得到很多的啟發，這種示範效應的意義也很重大，相信它會激勵更多的企業投入到 AI 轉型的行列中。
很多人總以為 AI 是高科技公司的專利，需要大量的資本和專業人才。但從程曦資訊集團的導入經驗看來，AI 應用的關鍵不在於技術的複雜性，而在於思維的開放性和行動的果決性。
時代機遇的把握
我們正處在一個歷史性的轉折點。AI 技術的發展為每個行業、每個企業乃至於每個人都提供了重新定義自己的機會。但這種機會無法保證絕對會成功，它需要我們主動去識別、把握和實踐。
「即便你所身處的行業可能沒那麼危險，但是也一定要注意時代的便千。」黃董事長的這番話，值得每個人深思。意思是即使你的行業暫時還沒有受到 AI 的直接衝擊，也不意味著可以高枕無憂。因為 AI 的影響是全方位的，沒有任何行業可以置身事外。
行動勝於一切
聽完這場講座，我最明顯的認知是：在 AI 時代，最大的風險不是做錯什麼，而是什麼都不做。
聽完黃董事長的分享，我覺得程曦資訊集團的成功，主要來自於他們的行動力。他們沒有等到 AI 技術完全成熟才導入，也沒有等到市場上有完美的應用方案才開始研究，而是在不確定中開始嘗試，在嘗試中積累經驗，更在一次次挫敗的經驗中建立優勢。
對於我們每個人來說，現在就是行動的最佳時機。不管你是企業管理者、技術工作者、服務人員，還是其他任何身份，都應該開始關注 AI、學習 AI 與應用 AI。因為在這個變革的時代，最大的成本不是學習的成本，而是不學習的成本。
話說回來，當我們置身 AI 時代，光是惶恐或抗拒，並無法解決各種難題，唯有主動參與，方能收穫成功的果實。這不僅是為了企業或個人的發展，更是為了推動整個社會的進步。
AI 的未來，必須靠每個人共同創造。我們一起努力，讓未來更加美好！
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