過去談數位轉型，企業關心的是如何導入技術；如今提到AI，焦點已逐漸轉向如何創造價值。當工具與模型能力日益普及，真正決定企業能否脫穎而出的，已不再是技術本身，而是成長策略、組織能力與市場定位。
AI普及之後，企業競爭力正在重新洗牌
過去兩年，從生成式AI到各類智慧協作工具，企業無不希望透過技術提升生產力與優化流程，AI也因此快速進入核心營運流程。
現實是，當導入規模愈來愈大，許多企業卻發現，期待中的效益並沒有同步出現。原因並非工具不夠成熟，而是企業仍習慣以過去的效率思維看待AI。KPMG 安侯建業顧問部營運長賴偉晏觀察，不少企業將AI視為降低成本的工具，希望透過技術減少人力投入，但實際情況往往是授權費用、系統整合與資料治理成本同步增加，人力卻未必因此縮減。
「很多企業以為自己在降本，但最後往往變成增本。」他指出，當企業花費更多資源導入工具，卻無法清楚回答AI究竟創造了多少新價值時，轉型便容易陷入停滯。當市場上大多數企業都能取得相同工具，單純依靠效率提升已難形成長期優勢。
賴偉晏認為，企業真正該思考的，不是省下多少成本，而是AI是否能協助創造新的收入來源、新的服務模式，甚至開啟新的市場機會。因為AI帶來的，不只是效率提升，更是商業模式的重構。
當工具不再稀缺，企業差異化從何而來？
如果效率不再是唯一答案，那麼企業競爭力又該建立在什麼基礎之上？賴偉晏認為，關鍵應該在於：「企業希望成為什麼樣的公司？」
許多企業擁有明確的經營目標，卻未必具備足以引導AI轉型的願景。當AI開始改變工作方式與組織結構，企業需要重新思考未來要創造什麼價值，以及希望在產業中扮演什麼角色。「企業要先想清楚，AI到底是為誰而戰、為何而戰。」
他表示，願景不是掛在牆上的標語，而是資源配置與策略選擇的依據。當方向明確，人才布局、技術投資與商業模式調整才能朝同一目標前進。
只有當工具不再稀缺，願景與策略的重要性才能更加凸顯。因為真正能夠拉開差距的，是企業如何運用工具創造獨特價值。
下一場競爭，不在模型而在應用能力
隨著大型語言模型持續進化，AI產業也逐漸進入新的階段。
過去幾年，市場焦點集中在模型訓練能力。然而，當GPT、Gemini等模型逐漸成熟後，對大多數企業而言，自行打造大型模型已不是最重要的課題。
真正的挑戰，是如何把模型帶進營運現場。無論是客服系統、生產管理或決策支援，企業需要思考的不再是模型有多厲害，而要讓AI真正融入既有的工作流程。
賴偉晏認為，AI的發展重心正從訓練走向推論。模型能力將愈來愈普及，但如何運用模型創造價值，才是未來競爭的關鍵。企業若能將AI結合自身的產業知識、流程經驗與資料資產，就有機會把原本的工具轉化為組織能力。「模型愈來愈普及，但真正稀缺的能力，是把AI變成營運能力。」
創新之外，治理能力正在成為新門檻
此外，當AI逐漸深入企業營運，治理能力就成為關鍵課題。過去企業談數位轉型，多聚焦於系統建置與流程優化；但在AI時代，模型透明度、資料來源與資訊安全的重要性，已提升到與技術能力同等的層次。
近年來，歐盟AI法規持續推進，各國監管要求也逐步成形。從資料來源是否清楚、模型是否可追溯，到高風險應用場景的管理機制，企業未來都必須建立更完整的治理框架。因此，對企業而言，AI轉型其實是一場進攻與防守並行的戰役。
進攻的一端，是新產品、新服務與新商業模式；防守的一端，則是資安與治理能力，兩者缺一不可。賴偉晏形容，許多企業目前最需要避免的，就是「前面全力進攻，後面卻一直漏水」。
技術終究會普及，需求洞察才是真正優勢
談到AI未來的發展，賴偉晏分享了自己的觀察：在新加坡機場裡，有一座不需要插電的彈珠台，卻總能吸引許多孩子排隊遊玩。原因很簡單：旅客離境前口袋裡往往剩下一些零錢，而孩子總想試一試。「設計者看見的不是技術，而是一個未被滿足的需求。」他認為，這是AI時代最重要的提醒。
企業面對AI浪潮，與其追逐最新技術，不如回頭思考客戶有哪些需求未被滿足、哪些流程仍存有歧見。因為技術終究會普及，工具終究會被複製；而真正難以被複製的，是企業對市場的理解與價值創造的能力。
當AI逐漸成為所有企業都擁有的基本能力，下一輪競爭的勝負，或許不再取決於誰擁有最強大的模型，而是誰能更早找到屬於自己的第二成長曲線。
