EP525 不再只是跟風使用，而是讓AI真正替你工作！讓AI「自動化」你的日常工作，每天解放30%瑣事時間！｜Aiworks 共同創辦人 Jamie 林之晨 專訪
48:02 Share

本期节目由 SAT 知识卫星赞助播出去年开始深层式 AI 已经在职场上掀起一波巨大革命如果你还觉得 AI 离你很遥远或是觉得只要下几个指令就等于好好善用 AI 那你很有可能无法真正透过 AI 来提供效率而一点一滴失去在职场的竞争力

你多半已经看过许多人用 AI 工具来写文案写程式画图还有做影片但是对于多数不是创作者也不是工程师的人来说让 AI 成为我们的日常帮手提升工作效率减少时间浪费恐怕才是最实际的应用实现自动化是实际应用 AI 最简单有效的第一步

今天想跟大家分享这门由 AIworks 开设的线上课程实践 AI 自动化的第一步超高效 AI 实战指南这门课跟其他 AI 课最不同的地方是大部分的课都是讲单一生成式 AI 工具的概念跟应用而这堂线上课则是目前市场上第一门针对 AI 与自动化如何结合并实际应用于工作中的课程

这门课程的设计是以问题解决为导向,回首把手,一步步地教你如何将 AI 的自动化工具应用在最常见的七大职场场景之中例如专案管理、数据分析、客户服务等就算你是 AI 新手或是完全没有程式基础也能轻松上手非常推荐给每一位职场工作者,透过这门课打造出个人专属的高效工作系统

即日起到 1 月 19 号购客就能享有低于四五折的早鸟限时优惠价结账时记得输入大人学的专属优惠码 SMTKAI350 可以再折 350 元欢迎到下方的资讯说明栏查看更多的介绍欢迎收听大人的 small talk 这是大人学的 podcast 我是 Brian

今天呢我訪問到一位我十多年前就很想認識也很想訪問的來賓所以我話不多說哈囉 Jamie 你可不可以跟大家自我介紹一下嘿 Brian 所有大人學的聽眾朋友大家好我是 Jamie 林志成

我是目前担任台湾大哥大总经理那也在我创办的 Airports 担任董事长跟合伙人那当然我跟 Brian 有一个共通的经历我们都是当年的这个部落客出身的我刚刚说

我刚刚来外面开玩笑说我是看那个 Mr. Jamie 这个部落格长大的其实我年纪比他大其实那时候是这样我刚好 2006 到 2009 我在美国公共上班然后差不多 0910 回到台湾开始创业那个时候应该我记得没错就是 Mr. Jamie 好像开始写部落格的时候对我是 2009 年的 6 月开始写部落格所以我们是差不多时间回台湾差不多时间从纽约回来所以我们在纽约其实还重叠了三年搞不好在马路上而已

对 有可能有遇到我还要去 NYU 上课真的 所以算是我学长还是学弟的同学那我跟可能有些年轻朋友不熟悉那个阶段那个时候如果你对创业这个议题你对创投 你对开公司这个议题有兴趣大家必看的一个 blog 就是 Mr. Jamie 那我觉得那时候呢因为我们知道整个科技业的创业潮是从矽谷那边来的

那 Jamie 呢他就大量的去了解当地的一些状况直接分析直接用中文写给我们看所以等于是我们当时对创投对创业对加速器对一些科技的创新这些议题几乎都是从他的部门来的

那后来你被延揽成为这个台湾大哥大总经理对 2019 年的时候不过是多了一个工作啦因为我本来 AppWords 的工作还继续在做继续在做那可不可以跟大家分享一下这个 AppWords 现在发展的状况

好,Airboard 信贷其实跟 2009 年那时候刚开始已经有非常大的差异了,那我们现在已经是可能这个区域最老牌的创业加速器了,因为有些我们同期的现在都不做创业加速器了。

那我们现在已经进行到第 29 届了每半年一届每届现在收大概 40 几个团队所有毕业的校友总和已经有 600 个活跃的新创公司所有人一年加总的年益额大概有 5000 亿台币

这么多那所有人的员工人数加起来也有两万三千人左右所以跟当年那个潮创初期刚开始到现在已经长成一个蛮大的生态系我们的变现模式就是管理创投基金所以我们现在大概管 100

120 亿左右的台币的这个创投基金已经募了第四支基金了除此之外为了支援我们这个生态系的成长因为我认为一个优秀的创业者他需要两个最重要的资源就是资金跟人才所以我们另外也成立了

今天要聊的这个 AI Works 那它主要就是在帮助我们生态系里面的公司去让它的人才能够现代化所以我们同时间也经营了像学校这样的一个组织那这个学校目前为止毕业的学生人数也超过千人了我记得 09、10 那个时候大部分人很多人创业的第一个题目就是我要做 APP

对不对那时候我记得 iPhone 第一代是 2007 嘛然后等于是贾伯斯苹果公司开创了一个全新的事业就大家都开始做手机上的 App 所以那时候很多创业我觉得大概一半以上的人吧都是科技创业都是想做 App

可是你看这个时代其实变得很快如果今天我们把时间拉到 2023 2024 我想大家都知道现在最重要一个改变世界的议题就是生成式 AI 你可不可以跟大家多讲一讲就是你们这个 AIworks 它是新成立的单位呢还是它是一个内部单位转型的还有它的使命是什么

好的确那个时候 09 年 10 年最大的典范转移就是 iPhone 跟 Android 出来了那那个时候很明确的就是全世界的人们要从手楼上没有智慧型手机到手上有智慧型手机那有了智慧型手机之后你就会开始去想我要下载什么 APP 这些 APP 能够解决我人生中什么问题其实我是在美国看到贾博士发表这个装置之后像被雷打到一样

觉得说我必须要回来台湾去让下一代的这个做 APP 的创业者能创业所以才会叫 AppWorks 了那到了 16 年的时候开始发生一件事情就是越来越多的新创公司然后越来越多的传统企业想要转型那

那大家发现这个工程师人才不够那另外一方面我们看到很多当初可能念错科系的人才进到社会之后才发现说哎呀我念了这个文组跟那个坐在另外一个部门的这个 IT 的工程师而我们的收入差很多而且他收入涨很快我收入没有涨很快那他这个时候想要转职他卡住了所以我们那个时候 2016 年就决定成立一个学校叫 Apple School 去专注的

帮这些想要转职成工程师可能平均是 28 岁左右进了社会五年然后发现自己走错路了那我们提供一个免费的转职教育这个五个月的时间帮助他透过实作去学会怎么当一个软体工程师然后毕业了之后再帮他去找到一份适合的工作那前前后后训练了一千位

人才那分布在 300 多家公司里面上班其中大概有 200 家是我们自己的新创公司那这个事情做到 2022 年 CatchGPT 出来之后我又被雷打倒了对因为我发现这个东西出来之后每一个 IT 工程师他的产能会多两三倍

因为其实大部分简单的 code 只要叫 ChatBD 或者是 Copilot 帮你写那你只要负责修一下就好了所以你一个人会突然变有三四个人同时在工作那我们就发现这个企业跟新创公司对于 IT 人才对软体工程师的需求会大幅的降低那另外一方面我们就看到了在企业里面

10%的人是软体工程师另外 90%的人是其他的 function 而这些 function 的人他们比较难快速的运用 AI 去让他们生产力提升两倍三倍所以我们就决定在今年把这个 Apple School 做一个大转型不再去帮他们转型为软体工程师因为现在大家对软体工程需求会大幅的缩减

帮助他们就地转型成 AI 人才所以我们就把这个 Squad 的名称改叫 AI Works 现在专注在帮助大大小小的企业他们非软体工程师非 IT 的同仁能够去学会 AI 相关的工具包括比较简单的 RPA 工具跟比较进阶的 AI RPA 甚至生成式 AI 然后透过学习这个

能够让自己的生产力提升 30% 50%甚至一倍两倍去变成 AI 时代企业需要的人才是所以其实概念跟当年的这个 Apple 很接近就是因为典范转移所以一下子人才出现了断层

然后你们就是站在这个中间前接知识前接的角色帮大家顺利的转移到一个新的人力的需求对其实因为 Brian 若有研究过的历史是这样我那个时候决定要从美国搬回来其实就看到 iPhone 和 Android 出来那觉得

这两个 device 会让硬体的价值变低而让软体的价值变高那个时候就忧国忧民觉得台湾不能只会做硬体需要一批会做软体的公司就决定要搬回来所以那个搬回来之后其实我做了每一个决策不管是做创作基金做 Apple Score 或者是写部落格写天下的专栏甚至那个时候也有去在

New98 主持广播节目或者是在电视上主持电视节目甚至现在把 AppleScore 转型成 AI Work 其实我每一件事情都在想在这个时间点我能够做什么事情能够对于台湾乃至于整个区域能够贡献一个绵薄之力

然后去增加这个整个区域的跟上时代的脚步那让台湾跟这个区域我们能够跟欧美并驾齐驱了不要变成这个被数位殖民的一个悲惨的状况其实现在这个状况还蛮明显的哦举个例子来讲其实最近诈骗是一个很重要的议题嘛那最近最流行的诈骗就是这个下了广告之后让你点进去然后点到这个 Facebook 或者是 Line ID 里面然后就变一个社团然后这个社团里面就要说要送你书啊

然后后面就变成古友会啊然后就开始诈骗你那这个诈骗其实你必须要透过 Facebook 跟 LINE 合作才能够把这个诈骗下架问题是这两个都是外国公司它其实没有很大的利益跟台湾的政府或台湾的相关单位合作去做这个事情那这个就是很明显的因为我们先被数位殖民了所以

现在这边我们自己的国民被诈骗我们对于这个平台的控制力很低所以这个就是我们在之前的十年二十年其实我们的数位发展的比较慢所以我们变成一个弱势被殖民之后变成这样所以我觉得在 AI 时代我们不能再发生这个事情了希望在十年二十年之后

主流的 AI 平台我们是有一定的控制力的而如果万一发生什么事情的时候我们是有能力可以去保护我们的国民这个概念我倒从来没有这样想到过数位殖民因为有些时候不是说你发展一个技术是为了赚钱像我们想的很久你看当年这个李国领他们成立了半导体的产业所以我们现在赚到很多 GDP 可是从赚钱的另外一个角度看

有点像是国防就想保护我们自己的生活对不对你这个东西不发展你没有相对的人力你没有相对的基础建设你就会被别人钳制这个概念倒是我很少往这个方向想过对所以我觉得这个是很明显就是说在

以前的这个军国主义的时代被殖民是你真的被侵略对对对物理性的侵略物理性的侵略物理性的被统治了但现在在数位的时代其实数位的领土它是非常的 dynamic 的所以如果你的国民每天在数位的世界里面花的时间主要都在用外国的平台那其实你就是相当程度的被数位殖民了而当在这个外国的平台里面发生任何纠纷的时候其实你

本地的政府你的警察体制你的这个法律体制是有点鞭长莫及的你不一定能够管理到那人民成立政府来保护人民的这样的功能就弱化了所以你虽然没有被物理性的侵略但实际上你被虚拟性的侵略了那这个我们刚刚聊到 AI 嘛我其实我们这些年应该说从 2023 年去年开始 AI 深圳市 AI 有个爆炸性的成长

那我们看到很多很多都在讨论 AI 有一些技术人才在讨论 AI 有一些个人工作者在分享他怎么用 AI 来画图等等可是我特别想要问 Jamie 因为他的身份比较特别他同时是一个新创的推动者

又同时是一个大企业的经营者你两个角色都有你怎么看 AI 的发展它是一个泡沫呢还是一个我们必须拥抱的一个趋势呢因为这些年我们看到很多数字比如说去年到现在全球这个新创公司已经挹注了 950 亿美金然后有 2000 亿美金是在前四家科技巨头全部都在投 AI 可是相对也有人说它是泡沫那站在一个经营者跟一个新创推动者的角色你怎么看

其实它短期是个泡沫但是它长期是一个非常非常巨大的点翻转有点像当年 web2.0 或者是当年那个电子商务好了拿电子商务大家可能更有感觉我是 1999 年在台湾第一次创业那个时候创的公司就是电子商务的公司所以是台湾的电子商务的一个先驱的公司那那个时候我们都认为电子商务明天就要改变世界了明天所有的人都会在网上买东西

那事实上其实是花了 20 年了,时至今日台湾的电子商务对零售的渗透率大概只有 12、13%,那世界上比较领先的国家韩国、英国也就只有 30 几%所以电子商务对零售的渗透率都还没有到 5 成

但是在那个时候 99 年的时候因为大家很热所以 99 年大家如果还记得整个网路是非常的蓬勃的然后后来 2000 年的时候因为联准会升息所以戳破了这个泡沫所以 NASDAQ 从在短短的一年之间从四五千点跌到一千多点

那那个时候 Amazon 的股价本来是 100 多块跌到个位数所以那个时候还有人叫贝佐斯是骗子说他是这个 Scammer 诈骗集团那后来事实证明他是对的就是 Amazon 再继续经营了到了好像 2007 年左右就开始获利了那之后其实一直都获利其实大家对于 Amazon 都还停留在一个错误的印象说这公司不赚钱其实他后来开始获利之后其实是蛮稳健的获利而且现在是一个非常获利的公司所以电子商务

事后真的是改变了人类的社会也变成现在其实大家在讲到电子商务觉得它是一个传产了已经不是一个新兴行业了所以大概一个科技的典范转移都得经历这样的一个过程前面两年大家对于它的改变过度期望而后面十年等到泡沫破裂的时候又有点没有注意到它的改变那我觉得 AI 在经历现在在经营生成式 AI 现在在经历前面两年过度性分那个过程

但是如果你随着这个泡沫起舞而泡沫破裂的时候你随着它失望那你没有注意到它这个十年的改变的话你又会错过这个整个过程中能够对于新创对于企业带来的这个变革性的发展所以

不管是从 Apple 的角度去看创业者在这里面追逐创业机会或者是从台湾大哥大的角度去看在这个变革中台湾大哥大怎么样运用生产能力 AI 大幅的去提升自己的生产力跟产生新的商业模式的机会我觉得我都是一个比较有耐心在看一个五年十年的过程了解了解所以短期它可能这个热度终究会消散可是就五年十年以上它绝对是人类一个很重要的变革对不对

好那我想问我真的很好奇的问题你是台湾大哥大 CEO 从 2023 生成式 AI 自从你那时候被电到之后到现在过了一年多你对你的台湾大哥大的同仁下过什么样哪一类的指示来因应这个变化

好我们其实我也在这个过程中我们做了很多事情所以最后也跟我们的资讯长蔡启元一起写了一本书把我们的这个等于一年多来的这个探索的经验整理成一个航海者的这个指南书然后分享给大家书名可以讲一下叫做 AI 的他时代那

其实这里面我们就讲到我们透过五个层次去推动 AI 的发展那第一个层次当然就是非常 low handling full 低缺的国师就让同仁们的效率

生产力跟效率可以增加这个大家大概都可以想象第二个层次就比较好去开始去连接数位的平台就是同仁们他其实很多的工作是在外部或内部的数位平台上面发生的所以 AI 必须要去连接这个数位平台在第三步我们去连接 AI 的生态系也就是说其实当你在用 AI 的时候有的时候必须要多给 AI 互相协作那你怎么样让同仁们可以去

比较容易的让多个 AI 互相协作去完成他的工作或是产生新的商业模式那到了第四个层次我们开始去训练我们自己专属的 AI 模型那因为这些国际上大家训练好的模型其实 80-20 法则它可能可以解决企业 80%的需求但是到 20%一些比较深入的企业 specific 的需求它可能比较没办法解决所以你必须要去 either fine tune 或者是训练你自己的 AI 模型

那到第五个层次的时候我们开始探讨 AI 伦理的问题 AI 很有名的就是有这个 Truly Problem 这个电测问题那这里面是没有绝对对错答案的每一个企业每一个单位每一个部门必须要自己去探讨在那样的 scenario 里面我们在这个两难中要抉择哪一个方向所以我们大概分了这个五个层次

去持作 AI 跟部署 AI 那主要的两个针对两个点就是提升同仁们的生产力跟他们的幸福感然后再来就是透过这个 AI 去产生新的产品跟新的商业模式好我现在更能理解为什么

当初这个台客大要聘请这么年轻的人当时你是 40 出头吗 41 岁其实也不年轻了可是应该是台湾当时算极度年轻的一个总经理我大概可以理解因为我们一般认为电信业非常庞大大概一般人认为它是传产所以找一个像你这样有科技背景的 CEO 来带领确实

确实在这个尤其是在这个 AI 的快速变革下你做出了很漂亮的反应这是确实是可以理解那刚刚是老板的想法对不对好 我好奇的是对员工比如说今天我们大部分听众可能他就是一个上班族是一个专业工作者你觉得我们应该怎么面对这个 AI 带来的改变大家现在我自己啊我可以分享一下我自己的看法我身边现在两派人啊

有一派朋友他可能是工程师他有一点点科技背景他开始用 AI 来做很多很多的事情来写文章或者说他本来就是做设计的他们现在几乎已经天天离不开 AI 了已经大量在使用像我自己也是天天都在用 AI 因为我是必须创作一些文字嘛他对我创作文字很有帮助可是我觉得另外一组人

好像还在外面绕来绕去不得其门而入就是他们知道好像这个东西应该学很多人都在讲不学会赶不上时代他们也很紧张也很想学可是今天玩一下明天玩一下有人跟我说我发现它跟 Google 差不多有些时候还比 Google 更难用或者是说它画出来的图不是我要的就觉得有点不懂你们在嗨什么

好不得其门入然后更别提这对他的日常的工作有什么帮助所以你会对这样的上班族有什么样的建议跟看法我觉得 Brian 这个观察是非常精确的其实这个

我们去做了很多研究跟调查这个真的是生成这些出来之后变成两边变成真的是两个极端其实在工程师这边不用讲了他们就像我刚刚讲的工程师或设计师他们很快就运用了这个工具他们发现这个工具就很像他们的小助手小助理一样甚至是一个 junior staff 一样对于其他 job function 的人来讲根据我们的研究大概有四分之三的人他不知道

这个 AI 或者是更 specifically 深层次 AI 到底可以帮他什么忙好像叫他写了一些文章那些文章也不是写得特别好然后叫他做一些图这个图也不是我要的那我到底要他做什么甚至有 50%的人讲觉得说老板如果要求我用深层次 AI 的话其实是在帮我找麻烦找麻烦对因为我用了之后对我的生产力没提升我还要被你逼着去用所以在这个

前提下其实我们在想 AI 的时候我们不是完全用深层式 AI 在想我们在想的是说在这个过程中这些非工程师非设计师的职能行销甚至采购法务等等他们要怎么样用现代化的自动化工具能够去让他们的工作更轻松更有效率

然后能够有更多的时间去做更 high level 的工作那其实我们就发现说其实与其高大上的去讲深层式 AI 有的时候是一些更基础的自动化工具比如说所谓的 RPArobotic

Process Automation 它其实现在有很多类似的工具比如说在国际上有一个大厂像 UiPath 比如说在微软的 solution 里面有像 Power Automate 等等这些都是一个软体装在你的 PC 上它能够代替你去做你平常点击滑鼠跟输入键盘的工作

那我们的研究是说大部分的职能大概 80%的职能里面他一天的工作里面大概都有 10 20 甚至 30 40%的时间是在做一些重复性的事情我都是要去这个网站把资料抠下来把它放到 Excel 里面去我都要去另外一个 Excel 里面去把这个资料抠出来放到 Word 里面然后我都要把这个 Word 档把它变成 PDF 档然后 PDF 档再 email 出去给某些特定的人我一天当中大概都有

10 到 30%的时间在做这个每天每天都在重复的事情而且它是有一个 pattern 的那这个事情我都希望我能没有一个助理把我把它做掉了可是对我来讲我一个月的收入就这样我如果去请一个助理我就我的收入都去了一半了对不划算那所以如果有一个 AI 可以来帮我做如果有一个 RPA 可以来帮我做那我一天就可以解放我 10 到 30%的时间那我这 10 到 30%的时间我就可以做更有价值的事情

所以其实虽然讲这个 RPA 讲这种自动点击自动复制的这些软体其实不是什么很新鲜的东西但发展到 2024 年这些软体跟原本系统的界界已经做到非常纯熟的程度了而且它的使用界面也可以让一般人都会学会所以如果让一些设计师非工程师的同仁都能够学会 RPA 甚至在

在里面再加一点 AI 那就能够去把它从它日常生活中 10%到 30%这个比较无聊的工作比较重复性的工作解放出来它的生产效率会提升因为 RPA 做比它做快

第二个它的正确率会提升 RPA 座不会犯错有时候你早上睡醒有点累还没喝咖啡点错了几个寄出去又被老板骂所以也不会犯错第三个它省下来的时间它可以为自己或为公司去做更有价值的事情这个其实虽然

好像是一个相对简单的工具但一旦用上了其实对于员工来讲对于企业来讲都是一个很大的加分那另外很多类似的工具比如像 email 的很多自动化自动把收进来的 email 分类自动把某些特定的 email 收进来自动回复这些讲起来都很简单但是就是能够帮同仁们

省下来他一天很多无聊最最无聊最最烦的事情那他就会觉得更有成就感更快乐所以大概我们的角度是从这个角度去思考这个事情不一定是每个人都要马上高大上的去用生成室而是其实有很多自动化的工具已经蛮成熟了只要能够帮助他用上他就能够提升他的效率

这种新的科技一定要让大家先尝到一点甜头对不对我每天上班有 30%时间都在处理这些我觉得很厌烦的事情先不要讲 AI 多厉害创造力多强它至少先解放我这 30%我就更愿意去用它嘛更愿意去了解嘛

或者是我因为我省下这 30%的时间我就有时间去学更进阶的 AI 工具要怎么用了而不是我每天都已经烦到烦不完了然后老板你还要叫我逼逼我用这个所以我 50%的人会觉得你在找麻烦等于是花额外时间并付老板不过你刚刚讲到这个让工作自动化好

我也想帮听众问一个问题其实工作自动化这个概念我们很年轻的时候就听过了比如说什么微软里面有什么可以写剧集对不对可以录制这些流程或者是我稍微写一些简单的程式设一些公式这不就是自动化这个不是二三十年前大家都这样做吗那这一次 AI 出现了大家又再度强调这个自动化现在的 AI 的自动化跟以前传统自动化你觉得到底核心的差异在哪里

好 就是以前的自动化其实还是比较偏向为了工程式设计大家如果还记得以前微软自动化你必须要学一个语言叫做 Visual Basic 对 那这个对于 90%的人来讲是很痛苦的因为他如果没有基本的程式概念要去学这个所谓的 BasicBasic 算是一个已经是简单的很高阶的语言对 但是还是很难学那所以随着这个整个自动化的产业的典范转移最近这五年来

由于这个 RPA 这个概念 Robotic Process Automation 这个概念开始慢慢变成主流那大家讲求的是所谓的 Local 或者是 No Code 也就是说使用者他不需要懂程式甚至

可能是懂一点点城市的观念甚至完全不需要懂城市他就能够透过 EUI 的拖拉能够去设计出来帮他打工的这个小机器人所以整个自动化的这个产业从当初还是很工程师导向到现在很一般人导向那这又回到我们刚刚讲的这个两年跟十年的概念就是说

自动化这个东西不是新东西的但前面两年大家对它过度兴奋而后面要花了十年二十年的时间好不容易把这个 UI UX 弄成一般人都可以上手了所以听起来好像是一个不是什么新的东西没什么了不起但它成熟了

过去这五年它成熟了然后我觉得值得推广给企业所有企业里面非工程师非设计师的员工而根据我们的研究 80%的人都能够从学习这个中去解放自己每天工作 10%到 30%的时间我自己举一个亲身的例子像以前很早以前我们就有这个语音辨识软体嘛

然后以前我很年轻的时候我就试着把这个重要的会议或是我自己演讲都把它录起来然后回去想说整理成一个文稿然后我也用了相关的软体其实我用了两次我就不用了因为第一个他的语音变是很不准而且当对话的时候他很难分辨这是谁讲

然后更别提叫他会诊可是我可以跟大家讲我现在天天都在用这个功能真的非常成熟我把我自己联讲或是我跟同事开会的会议的录音我丢进去他一下子帮我整理好整个会议的 outline

这个很不可思议你用了你就会觉得这样听起来你没有真的用过你可能觉得这没什么不是好像很成就以前只有这个工具可是真正你用了你就会知道它现在真的很成熟而且会让你觉得哇 amazing 怎么不早点开始用那我自己也想再多问一下就是刚刚讲的是上班族所以你们这次组是鼓励大家先从自己工作的自动化开始那如果是企业经营者呢他要怎么看待 AI 怎么运用它

好其实可能比较这个时候要戴台湾大哥大总经理这个帽子对于台湾大哥大来讲的话我们就是在像刚刚讲我们用五个层次去想 AI 这个事情所以我蛮鼓励所有的企业经营者你可以去思考在 AI 的应用里面在你的企业里面这五个层次你做到哪里了而到要升级到下一个层次的时候你现在卡关在哪里或者是你必须要

怎么样去部署才能够让你的企业在这个 AI 时代能够有最大的这个机会跟最大的成长潜力那除此之外呢我觉得也鼓励大家去思考 AI 最基本当然是降本增效就是降低你的这个成本增加你的这个效益但另外一个方面其实 AI eventually 一定会颠覆绝大多数的商业模式我最近常常在讲所有的 business 未来都会变成 B to AI to AI to C

或者是 B to A to A to B 也就是说不管是生产端跟消费端他们都会有一个 AI agent 而以后生产端跟消费端彼此之间不会直接联系而是 AI agent 跟 AI agent 之间的联系所以也就是说在这个过程中所有的商业模式都会天翻地覆而你怎么样准备好去迎接这个新的 B to A to A to C

B to AI to AI to B 的整个产业的变革这个是我觉得除了现在此时此刻先让同仁们降本增效除了去追求五个 AI 的层次之外作为经营者当你想到比较 long term 的时候你必须要去思考我在以后 B to AI to AI to X 这样的一个时代我怎么样让我在那个时代是更有竞争力的而不是更没有竞争力的在接下来的五到十年每一个企业

不管是大中小型都必须要有能力让 AI 来帮你做生意那这个是门槛所在所以不要觉得说我此时此刻在这个 AI 的过程中我只是让我的同仁们用上了 AI 增加点生产力我就完成了我的工作其实必须要准备好迎接这整个巨大的商业模式的大典范专业

而且我觉得你刚刚讲到台客大面临这个 AI 的五个重点,我觉得第五个重点我也很有感,我们现在都是用别人帮我们准备好的模型,可是第一个这个模型可能不好用,第二个可能有一些企业隐私的问题,我可能不能在上面问太多问题,这样我会担心企业的资讯外流,所以大家建立一个自己的模型,我觉得也是实在必行,像我们公司现在很多客服,我们就想要试图,

建一个自己的模型那我们是用这个 Notebook LM 可是它其实还是有一些限制啦它比如说只能放 50 个文件有些它回答问题的方式不是我们要的那我觉得这个也是一个未来企业很现在就要开始准备了对不对

对不对要不然的话这个东西等大家都 ready 好了那时候我们再来追可能就已经 miss 掉很多的很多的商机好夹在的是说模型这个产业会越来越成熟所以就像现在您用的是 Notebook LM 那这个未来可能会 2.0 3.0 版本甚至未来会有跟它竞争的产品出现所以供给模型这个产业会越来越竞争越来越成熟越来越多元化所以在

未来时间里面每一个企业都可以蛮容易的在市场上找到一个 base model 让他来 find you 或者找到一个 ready 的 solution 可以让他圈自己的模型比较难的是把你企业所需要的资料收集好那很多人会以为说我企业需要的资料就是我企业内部的资料我的客人的 CRM 的 data 什么整理好就好其实不是

你企业需要用到的资料是所有跟你的这个企业要去服务你的客人或服务你的这个对象所相关需要的资料这就有点像在股市了在股市你如果在买卖股票你只是闷着头看自己没有看到

没有看到联准会没有看到外资进出那你其实是一个很容易受伤跟失败的因为有更大的力量在你没有办法控制的地方所以如果你要做一个很优秀的股市交易的 AI 你不能只有自己的资料不能只有单一公司的资料你必须要有总经的资料有这个市场的资料有联准会的资料你才能够变成优异的

股市的交易那未来所有的产业都是类似这样的情况所以当你要把你的企业需要用到的资料整理好的时候这件事情是难得因为要去定你要去理解自己的企业在什么样的 scope 里面运营在这个 scope 里面我需要什么样的资料

然后整理好之后你可以几乎可以笃定未来的 AI 的模型会越来越优秀可以来让你使用所以我一直在讲说其实要有 AI 之前要有 data 的 DNA 就是每一个企业要去能够理解资料是什么然后什么对我来讲是有用的资料而怎么样把它整理好那这个是一个 AI 的基础建设的工程如果有了这样的东西你可以笃定说未来

你一定能够越训练越好 AI 那如果没有这样的东西即便外面的 AI 模型越来越成熟你也没有办法把它运用得很好所以整件事情对企业来说它真正的瓶颈还不是取得这个 AI 的模

因为现在看这个速度它成本会越来越低会越来越普遍反而是我们自己你 garbage in garbage out 对不对你说我开一家餐厅我只是把我自己的菜单丢进去这有什么用呢你还要了解整个消费者的市场对用餐这个环境的渴望这些东西你都要准备好你去训练这个模型才会有意义这个倒是以前很少往这个方向去想好

那我再好奇问一下刚刚讲的是企业经营者的角度如果今天对象是本来就在做 IT 的工程师你会给他们什么建议我想其实本来在做 IT 的工程师这一群人现在是最没有问题的可是他们很紧张我认识的大部分都开始使用 Copilot 了然后都用得蛮好的然后他们大概都跟我分享说他们的生产力多了两倍三倍然后

然后他们工作很愉快因为以前有很多杂事然后现在可能就是叫 AI 帮他处理掉甚至他一次可以用两三个 AI 看哪一个人写的版本最好来用所以他们有点像突然有一个团队然后这个团队里面有两三个 Junior 任他们猜钱然后他们突然变成主管了

对那如果说是对于这群人的话我觉得就是既然你从 low level 的工作解放出来了那你要往 high level 去可是过去我觉得对于工程师来讲在想精进自己想的都是我怎么在技术面精进自己但其实在这个新的时代刚刚讲的整个企业要从传统的商业模式进步到 B to AI to AI to X 的商业模式那也就是说接下来你的企业会希望你

帮助他怎么样去运用 AI 把客人服务的更好所以把客人服务的更好这件事情是

更重要的那或许你多解放出来的时间你可以多去了解什么样才是好的行销什么样才是好的销售流程什么样才是好的用户体验怎么样让客人更愿意买单怎么样让客人愿意多花点钱对不对那我觉得如果你能够多对这些跨领域的事情有更多的理解可能在接下来这整个

产业变革的时代你会是一个更有价值的人如果你只是在技术方面一直不断地去精进其实 AI 也在技术方面不断地去精进所以说不定说明 AI 的速度会比你快那你一直几乎是肯定比他快那你会觉得你一直往这个上游移动可是 AI 也一直往上游追着你那如果你能够跨领域的去学习那我想这个跨领域的这件事情可能

当然 Eventually AI 也会学会但它的速度可能相对来就没有那么快了所以不管是从产生价值的角度去想或者是从防御的角度去想可能对于工程师来讲解放的时间我会建议大家去了解不同领域的知识而不要一直觉得自己只需要在 IT 或者是这个 Computer Science 的领域去钻研

我们刚刚讲了这个经营者的面向 IT 工程师的面向那当然更多人他可能这两者都不是他就是一个非 IT 的专业工作者那刚刚讲了一定要拥抱自动化那你除了这个点之外你对于非 IT 领域一般的工作者该怎么拥抱 AI 你的看法是什么

我觉得首先就是不要焦虑啦就是说我觉得现在大部分人很焦虑因为觉得好像这个 AI 马上就要取代他的工作了那就像我们刚才讲电商嘛电商发展了二十几年也就才 10 到 30%的渗透率而已的确在整个零售的世界大家的就业的状况有很大的改变但其实整个零售产业没有任何一个人的工作是说完全被电商所取代所以这个典范转移是慢的

所以你不会明天睡醒没有工作但是你可以明天睡醒工作更快乐也就是说你如果去拥抱这些自动化工具拥抱这些 AI 的工具你可以把自己放在一个位置是更有成就感更舒适觉得自己更能够掌控自己的未来然后觉得这个每天的工作有更多你觉得有兴趣有成就感的事情那如果你从这个角度去想的话你可能会比较

快乐的去拥抱接下来这个五到十年你对于熟悉使用跟经常使用的工具的改变那跨出的第一步很有可能就是可以来思考一下是不是比如说我们接下来这个 AI Works 也会跟知识卫星推出一个线上的课程大家也可以来思考看看是不是也可以考虑来报名

那先跨出第一步然后先去享受到哦原来学习这些自动化工具可以让我的工作每天这个 10 到 30%的无聊的工作解放出来那我可以有多的时间我可以去读一些我真的一直以来就想读的这些新知识学到一些新东西那你就会进入这个正循环了

所以我觉得可能第一步就是先不要焦虑第二步是去想象一下感受到一下美好的未来然后你跨出了第一步之后让自己进入这个正循环的过程我觉得有一个新东西起来的时候大家真的会焦虑因为我想学我愿意学我也知道我该学可是不知道从何学起你看

这个社群网络打开一下有人教你画图然后一下有人教你写程式什么都有所以刚刚你提到这次这个 AI Wars 跟知识卫星合开了一门课你可不可以多给大家讲一讲这门课的内容还有你为什么想开这门课它主要是针对什么样的对象好 这门课其实就是在针对我们刚刚讲的非工程师 非设计师这些另外 90%的

大部分的工作者那这里面的我们刚刚讲的就是百分之八十就九十 percent 里面的八十 percent 就是说大概七十 percent 的人口工作的人口里面每天大概都会有十到三十 percent 的工作是可以自动化的那只是他需要有人帮他跨出这第一步那我们 AI works 跟知识卫星聊完之后知识卫星也觉得他也看到了市场上有这样的需求

所以我们决定跟他们一起合作把这个课程做出来那这个课程大概就是主要就是在帮助大家了解这些基础的自动化的工具包括我们刚刚聊到 RPA 包括 email 的这个自动化包括有一些简单的生成 CI 的应用那

它会是一个非常科普的方式非常手把手的方式能够让大家在学完这个课程之后能够上手能够真的实做出来一些 RPA 实做出来一些 email 自动化实做出来一些生成式 AI 应用真的能够帮助这个我刚刚讲的非工程师非设计师的

工作者他能够真的能够让他解放他的双手去做一些更有意义的事情所以这个大概是我们设计这个课程的目的那其实我们这个课程制作之后我也觉得这个课程真的做得非常好其实如果我现在是这个可能二十几岁然后觉得这个哇这个 AI 浪潮来然后我觉得很焦虑我如果上了这个课我想我真的会对我来讲很大了

所以我觉得我们这个 AI Works 跟知识卫星合作真的把这个课程我觉得设计的很符合我刚刚讲的这 90%的工作者的需求

其实有些时候啊我们为什么我们会需要上课不管是实体课程或是现场课程其实就是因为有一些专家他已经研究好帮你整理好成为一个 package 你就好好跟着他的步调走虽然不可能任何一个课程 cover 所有 AI 你要学的东西可是当你把这个基本功练好你就有能力自己去吸收更多的 AI 的进步嘛

那我也好奇想问一下这门课程主要的讲师是哪些人呢这门课程主要的讲师其实就是我们 AI Works 的讲师群了那他们其实非常有经验我们过去这一年多来其实辅导了二三十家的企业

里面数百位的同仁去学习这些 AI 自动化的工具包括我刚刚讲 RPA 这个 email 自动化还有生成式 AI 然后真的有实际的效益其实我们比如以台客大来讲我们总共有将近 150 名的同仁上过 AIworks 的课程然后这 150 名的同仁绝大多数回去之后都把它

这个 10 到 30%的工作 all source 给了 AI 然后过去可能他一天要花这个三个小时在做这个事情现在就是每天睡醒按个按钮看 AI 做就好然后他们其实我有时候私底下跟他们聊天他们都说那个总经理你不要跟我的主管讲说我现在很轻松我怕我的主管知道之后觉得我在偷懒其实我听到的时候是很高兴因为他们是很快乐的他们很快乐的在跟我分享说

当他学完这个课程之后当他实际开始使用 RPA AI 之后他的工作变得开心了变得幸福了那我听到的时候我是非常非常为他们高兴的因为他经历的这个过程从焦虑然后到变成他现在可以主导

主控然后让 AI 去帮他做事所以其实我们 AIworks 的校长 Jernie 还有包括他们他的同仁都是这样有经验能够实质的帮助企业的非 IT 非设计师的同仁真的走过这一段然后把他实质的工作交给 AI 所以我非常高兴他们其实能够勇敢的站出来他们其实过去也比较害羞勇敢的站出来然后可以跟知识卫星合作然后把这个课程做出来来帮助大家

我自己来说其实我从去年到现在我断断续续上了很多的 AI 的应用课大部分都是讲一个主题讲怎么画图怎么做文案

文章的写作可是我确实还没有看到市场上有一个像这门课一样很完整的一个针对职场自动化的一个成套的课程所以我觉得这个大家如果你有点不得其门而入我觉得你这门课程是一个你优先可以参考的一个产品现在这堂线上课程在知识卫星平台上还有预购优惠结账的时候输入大人的 smalltalk 专属折扣码 SMTK

AI350 还可以再折 350 元有兴趣的听众可以把握这个机会哦那最后一个问题我也想问 Jamie 假设今天有一个大学生他刚毕业他还没有任何工作经验他念的又不是理工科系

然后面对台湾现在 2024 年这样的一个变局所谓的变局就是理工科挂帅哇 钱赚了好多然后我们非理工科的一下不但找不到好的工作而且薪水也很低然后大家又说 AI 很重要可是我完全不会写程式假设面对这样的一个年轻的上班族你会给他什么样的建议好 应该这样讲就是

如果你觉得你现在想要很短的时间能够大幅提升你的薪水的话其实这市场上有很多很多的工作是可以达到的举个例子来讲如果你认真骑这个摩托车送 Uber Eats 跟 Food Panda 当然日晒雨淋了但是一个月收入十几万的大有人在

如果你愿意去做这个泥作土木等等一个月收入十几万二十万的也大有人非常缺工对所以说其实我觉得我看到的这个市场不是收入低的问题

是选择的问题也就是说这些年轻人他可能不是重点不是想要 maximize 他的收入因为他如果想要 maximize 收入还是有选择这些选择为什么会这么缺人就是因为大家不是想要 maximize 收入所以他想要 maximize 应该是他的人生的成就感

想要做自己有兴趣的事情然后想要在过程中能够学习到自己想学习到的东西那我会觉得其实如果你朝这个角度去想事情的话在这个市场上几乎没有一个领域如果你能够做到 top 2%不要说做到 top 1%只要做到 top 2%几乎没有一个领域你如果能够做到 top 2%你没有办法变成一个 career

只要你能够做到 top 2%几乎任何一个领域都可以变成 career 我以前小时候本来想要当漫画家然后父母跟我说当漫画家饿死后来就没去做了但我后来发现如果你好好画你画得好它是一个 career 它也是 career 那任何一个事情如果你要做到 top 1%或者是全世界有名那你需要天分但如果你需要做到 top 2%的话其实不需要天分你只要有兴趣努力学习就好所以

所以更重要的是你必须要去了解自己你必须要去知道自己对于什么东西

真的有兴趣那这个是很难的因为我们的教育体制花了十几年的时间在训练忘记自己真的跟着老师走就好了然后考试成绩最重要你自己是谁不重要你真心喜欢什么不重要那以至于其实我们的年轻人最大的焦虑是他不想去做这些 Uber Eats 水泥泥做这些能够最大化收入的事情但是当他要去做其他的事情

似乎想要去找他真正有兴趣的事情可是他又不知道自己要什么不了解自己他不知道自己真正的兴趣是什么所以他通常都得花一个五到十年的时间去 detox

去忘掉我们的教育体系对他的荼毒然后到了可能我的观察都是到 20 岁的末期 30 岁的初期才真正找到自己人生的兴趣跟职业所以如果你现在是刚毕业非理工科系的重点是你可能要去探索这个世界然后透过探索这个世界的过程中去了解你自己

去找到你自己真心有兴趣的事情那当你是你真心有兴趣的事情的时候他就会让你更愿意去学习各种不同的技能跟工具来把这个事情做好那就像刚刚讲的这个 AI 相关的工具其实如果你是真的有兴趣想要把它做好的事情像 Brian 嘛你在做的事情是你真心有兴趣的所以你自主的就会去上课因为你想把它做好所以当你找到你自己真的有兴趣的事情的时候这个事情就变正循环你会很努力的想要

进步学习然后当你越进步越学习这个事情就做得越好你的这个收入啦等等也会越好那你就会更投入那你的人生就会进到一个正循环所以如果你是刚毕业的学生其实最重要的重点我觉得就是花很多很多的力气去更快的找到自己的灵魂对探索自己因为你的人生是从你找到灵魂之后才开始的

大家听好了最后一个问题我们没有套招我是不是常跟大家讲找到你工作热情很重要 Jemmy 也是这样说的所以我希望大家可以透过这一集虽然这一集我们谈的是 AI 我们也推荐了知识卫星一个非常棒的很完整的一个系统化课程可是最后一段也很重要你一定要探索自己你才会真正把你的心放在学习跟工作上得到你要的东西

很高兴今天终于访问到 50 多年前就想访问的人好果然很有料谢谢 Jamie 谢谢 Brian 好相信思考勇于改变那我们就下次见了拜拜