一間「 AI 優先」（ AI-first ）的公司能夠創造多驚人的成長？美國 AI 新創公司 Anysphere 只有 24 名員工，在一年內就達成年度訂閱收入 1 億美元的成績。
Anysphere 讓工程師從執行者變成策略主導者，以 AI 為主力開發出程式碼編輯器 Cursor。這顯示出 AI 優先策略與數位轉型的不同。數位轉型仍然以人為中心，並透過 AI 或其他數位工具輔助工作流程，提升效率；AI 優先則是將多數任務交由 AI 代理人（ AI agent ）執行，人類則是扮演監督者、最終決策者的角色。
採取 AI 優先策略的公司，將 AI 整合至產品、流程與文化中，提升營運效率、決策也更敏捷，較快適應市場變化。
什麼是 AI 優先？任務由 AI 代理人執行，人類負責監督與決策
相較之下，傳統企業可能無法像新創一樣，迅速擁抱 AI 優先，但盡早轉型以 AI 為核心，便可以降低成本、提升效益，有機會在 2～3 年後，與對手拉開差距。舉例來說，供應鏈管理當中的許多環節，其實都可以交給 AI 處理。只有在下訂單時，需要有人類監督，避免出錯。職員可以請 AI 說明它如何做決策，例如基於庫存只剩 200 件，所以某零件需要採購 500 件，人類審查 AI 的判斷是否正確，再下單。
最終，企業將縮減人力，組織更扁平，並將更多預算投入 AI 的基礎建設。如果原本是 100 人的團隊，可能縮減為 50 名成員，並搭配 500 個 AI 代理人。而留下來的員工，會是菁英級的人才，在 AI 的輔助下，處理複雜事務的速度更快，完成比過去還要多的任務。
重塑跨部門工作流，AI 代理人才能發揮效益
然而，對尚未數位轉型的企業來說，還需要先把以紙本為主的作業流程，變成電子化。有了資料之後，才有辦法進行微調（ fine-tune ）訓練，讓 AI 模型符合企業需求，提升精準性。
至於已經數位轉型的公司，若想成為 AI 優先，則需要進行重塑（ reshape ）。重塑後的工作流程，會搭配 AI 代理人，因此企業可能會考慮採購或開發 AI 代理人。
以人資部門為例，由於每家公司的招募流程差不多，所以可以採購 AI 代理人。但如果是核心業務，通常涉及獨特的專業知識，較難直接套用現有的 AI 代理人。所以管理層需要先判斷流程中有哪些部分需要人來處理，哪些任務可以交給 AI。
以客服部門的工作為例，當顧客反映產品壞了，需要先確認倉庫有貨，才能出貨給客戶。若將該任務交給 AI 代理人，便需要客服、供應鏈管理與技術部門協力，才能讓 AI 順利執行任務。專案結束後，統一由技術部門管理 AI。
但 AI 技術迭代速度快，技術人員又不一定熟悉業務，所以公司未來也可考慮在各部門設置數位技術人員，類似於人力資源派在各部門的業務合作夥伴（HRBP，Human Resources Business Partner）的角色。也就是說，各業務部門會有技術顧問，協助開發他們需要的 AI 工具，同時代表該業務部門，向技術部門傳達需求和意見。（口述｜徐瑞廷，整理｜麻愷晅）
| 面向 | 數位轉型組織 | AI 優先組織 |
|---|---|---|
| 工作模式 | AI作為輔助工具，由主管做決策。 | 組織扁平化，部分任務可以交由AI代理人決策。 |
| 治理模式 | 依靠事後產出的報告進行治理，且AI政策與風險管理不明確。 | AI 實時監控與回報，高層能即時處理問題，且有明確 AI 政策與安全規範。 |
| 職務定位 | 職能不變，用AI等數位工具加強效率。 | 技能、角色與職責圍繞AI代理人重新設計。 |
| 組織文化 | 著重提升效率。 | 重視信任、速度與彈性。 |
| 技術 | 數位工具由 IT 部門集中管理。 | 業務部門能調整或部署AI工具，不用完全依賴技術部門。 |
