你們看一下AI有沒有用?

長官拋下這句話轉身就走，會議室裡只剩大家面面相覷。IT 盯著業務部門，業務部門瞪著 IT，「相看兩不厭」是不可能的，通常幾個月後只會交出一個四不像。最後，長官在檢討會上感嘆：「唉，千里馬難尋。」

在許多企業的年度調查中，「找不到 AI 人才」永遠名列AI推動困難的前幾名。當專案燒了幾千萬甚至上億、最後悄無聲息地夭折，技術人員心灰意冷離職時，結案報告往往寫得冠冕堂皇：「選人不當、技術能力不足，下次要找更懂 AI 的人。」

每次看到這種「抓戰犯頂罪」的戲碼，我都忍不住想問一個更殘酷的問題：

有沒有一種可能，人其實沒選錯，而是目標打從第一天就訂歪了？
當伯樂手裡的尺本來就是歪的，又怎麼能量得出真正能打仗的良將？

到底什麼叫「有用」？

回頭檢視開頭那句：「你們看一下 AI 有沒有用？」

這句話到底是指用 AI 提升某個局部的 KPI？還是改變既有的作業流程？甚至顛覆商業模式（Business Model）？

說實話，單一 KPI 往往充滿局限，它漂漂亮亮地達標，常常也轉換不成損益表上的真實獲利；相反地，作業流程與底層思維的變革，初期很難用單一數字量化，但最終那張亮眼的成績單，大家都清楚來自根本的體質改善。

正因如此，每當有企業找我分享時，如果對方邀的是「數位轉型經驗」，我會在心裡默默替他們加分；但如果對方點名只談「AI 導入」，我反而會感到不安——因為我不知道他們到底是在找解方，還是在找流行。

在數位轉型的路上，許多問題根本還輪不到 AI 出場，就應該在流程與管理層面被解決掉；跳過體質改善而強行導入 AI，往往只是製造出更多原本不存在的維運災難。

超商咖啡與精品手沖：你需要的是 70 分還是 98 分？

這就像喝咖啡。

超商現煮咖啡能穩定做到 70 分，便宜、快速、滿足大眾日常提神的需求；而一杯精品手沖，講究產區風味、研磨刻度與極致的水溫控制。

如果貴公司的業務場景、產線特性或客戶需求，本質上只需要 70 分的穩定產出，強推 AI 去追求那 98 分的極致，到底意義何在？

拿重工業或石化巨頭來說，商業獲利的命脈很大程度取決於期貨避險、原料價差與全廠的大局產能調度——那是決定企業「吃肉還是喝湯」的關鍵槓桿。產線上某個反應槽，靠著基礎自動化與傳統統計品管（SPC）就能穩定維持在 80 分，就算你硬套一套深度學習模型把它推到 82 分，除非企業的生死存亡就卡在那微小的 2% 溢價上，否則換來的，只會是高昂的推論算力成本、不可控的黑盒子風險，以及現場操作員的消極抗拒。

市場常態下，A 咖有 A 咖的格局，B 咖有 B 咖的活法，吃肉的吃肉，喝湯的喝湯，各自都能活得好好的。最忌諱的就是放著核心的營運槓桿不管，非要在一個喝湯的環節，硬塞一套精品咖啡等級的複雜 AI 系統。最後既沒動到商業模式，也沒降低維運成本，只留下一堆難以收拾的技術債。

在抱怨找不到人才之前

高階主管在感嘆找不到人才前，不妨先問自己兩個問題：

1. 我們是要解決一個 70 分就能活得很滋潤的問題，還是真的面臨非動 AI 手術刀不可的絕境？
2. 我們是要找一位能將「業務現實痛點」翻譯成「實質商業效益」的轉型專家，還是只想找個套演算法衝 KPI 的戰犯預備軍？

AI 不等於數位轉型。

若沒有觸及流程、沒有優化決策、沒有創造真實價值，導入 AI 不過是一場昂貴的內部自嗨。

只有把目標與邊界定義清楚了，手上的尺才會準。那些能冷靜看清全局、在現實混亂中穩健解決問題的千里馬，才不會被當成頑石錯過。

寫到這裡大家應該發現了：這篇雖說是談「選人」，但更多時候，是基層與專案負責人在「挑長官」。跟對了有商業 sense 的話語權者，你的專案才有一線生機；跟錯了，你再懂技術也只是下一批戰犯。

最後，提供一個粗暴的「避坑指南」：

想避開 30 億的維運慘劇，第一步就是用最殘酷的一刀切二分法來檢視長官：只談 AI 技術的只會挖坑給你，能談數位轉型本質的才是明主——小心那些只問你「這裡有沒有 AI」的人。

但如果今天換成你坐上主控台，成了那個帶隊的人呢？

下一篇，我們換個視角聊「識人」——不談虛浮的履歷與 buzzword，聚焦在如何挑出能真正打碎問題、並肩作戰的下級與合作對象。

後記：

曾參與過一場董事長親自主持的高層會議。簡報結束後，董事長神情嚴肅地拋出唯一的問題：

「這個案子……裡面有沒有 AI？」

經辦人員連忙點頭：「報告董事長，有的，我們底層用到了某某演算法。」

董事長滿意地點點頭，會議圓滿散會，再無其他問題。

散會時，我低頭看了看手邊的會議資料——那是該公司剛對外發布的新聞稿，斗大標題寫著：「本公司宣布今年為『數位轉型元年』。」