如何避免被AI直接取代？靠「互補性資產」爭取時間

相較於無形服務，製造業和線下通路業因提供AI無法獨力完成的實體交付，被顛覆的風險較低。然而，若價值創造與差異化的核心從實體產品轉向軟體和演算法，傳統獲利空間仍會逐漸縮減。

AI和網際網路確實造不了汽車，但自駕車的附加價值中，製造汽車的比例會大幅降低。

供給面：互補資產？

從供給面思考，企業是否擁有能與AI相輔相成的互補性資產，也是評估被顛覆風險的重要依據。前述的實體交付即屬於此類資產。

此外，在AI時代，企業過去累積的高品質數據，亦成為最關鍵的互補資產之一。互補資產能為企業提供緩衝，爭取轉型空間。

媒體業是擁有關鍵互補資產的事例之一。過去，內容網站透過搜尋引擎吸引讀者、產生流量，再將流量轉化為廣告收入。現在生成式AI能從海量網站學習並整合出客製化資訊，用戶無需造訪網站。Similarweb 2025年7月的數據顯示，多家美國頂級新聞網站流量大幅衰退，年減率高達26%至50%。

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由於AI繞過廣告，內容業者依循「流量經濟」的傳統模式受到嚴重衝擊。內容公司開始對科技巨頭提告，指控其使用受著作權保護的內容訓練AI模型。科技巨頭隨後展現善意，付費取得高品質內容，頂級內容業者的授權年費高達數千萬美元。

對科技巨頭而言，內容授權金形成「提高對手成本」的策略性屏障。授權金愈高，小型AI新創公司愈難負擔，也就難以挑戰巨頭的市場領導地位。

然而，只有過去積累大量高品質內容的媒體龍頭，才能爭取到高額授權金。這些授權金也可能難以彌補傳統廣告收益的流失。長期來看，媒體業仍需超越流量經濟，探索適合AI時代的新商業模式。

專業人才的新角色

AI快速發展，使初階專業人才的價值臨嚴峻挑戰，而專業高階人才則承擔起更重要、且與傳統不同的新角色。

管理顧問業正經歷這樣的轉變。AI能以極高效率完成資訊整理、情境建立、初步假設建立與測試等傳統由資淺顧問負責的工作。

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麥肯錫與BCG等顧問公司的內部實驗顯示，結合公司內部資料庫訓練的AI代理人在執行這類工作時，表現可勝過新進MBA畢業生。這顯著降低了對初階人才的需求，導致人力裁減。

另一方面，顧問提案的落地涉及溝通、利害關係人管理和信任建立等要務。在這些AI難以執行的人際任務上，資深顧問累積的洞察能力、政治手腕和專業聲譽，具有高度互補價值。資深顧問能將AI的產出轉化為可執行的方案，扮演起AI的轉譯者與促成者角色。

各大管理顧問公司正積極運用歷史專案資料來訓練AI，透過AI賦能，增強顧問解決客戶問題的能力。然而，由於AI大幅減少了專業人力在整體價值創造中的佔比，顧問業的溢價空間及「按時計費」模式已受到動搖。

綜觀以上事例，企業必須強化AI無法獨立交付的顧客價值、厚植與AI相輔相成的互補性資產、發展人機共融的專業實力，並在這些基礎上探索新商業模式，才能避免被AI掀起的浪潮顛覆。 

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（湯明哲為麻省理工學院企管博士，曾任台大副校長，現為長庚大學校長。謝凱宇為倫敦商學院策略與創業學博士，曾任政大商學院教授、早稻田大學商學院長聘副教授、新加坡國立大學商學院助理教授等職，現為長庚大學管理學院教授。）

（責任編輯：張蕙蘭）