介紹一下海總理，從工程師一路做到總經理，帶領平台成長 20 倍。他現在是 USPACE 的 AI 長，從兩人的團隊來推動 150 人的組織 AI 轉型，並且在一年內就長出了 10 個 Vibe Coder。特別值得一提的是，這 150 個人長出了 10 個 Vibe Coder 裡面，從來沒有一個人以前是會寫程式的。
緣起：大家都會用 AI 之後，還需要 AI 嗎？
大家好，我是小海。會有這個題目，是因為今年初受到數位時代的邀請去 Miraf 小聚，講了企業在導入 AI 的題目。當時他們的記者問我說，如果大家都會用 AI 之後，那你需要 AI 嗎？
我覺得他問的這個問題蠻好的，當時我也沒有想得太清楚。那我就覺得好像大家會了之後就不需要我了，我就可以走了。可是在接下來後續這幾個月，我開始研究得更深之後發現，其實還有非常多事情要做。
那我今天會來去講後續怎麼做、做什麼。那我會跟大家分享一下，我怎麼在 USPACE 去建立這樣的 AI 文化。
Top down：給工具、給辦法、給可以部署的平台
相對應的工具、相對應的辦法，甚至比如說我們給大家可以部署的平台。順便 shoutout 一下，我直接在公司用 Zeabur 這個服務去幫大家做 deployment，那可以省下很多部署上的問題。
那為什麼？因為身為一個 AI 部門的負責人，其實我要借接技術部跟非技術部的同仁，其實會有很多技術的東西要處理，但是其實你沒有那麼多量能。
所以你除了補助辦法讓大家可以用之外呢，如果有部署的平台，其實公司內部有很大機會可以長出非常多的工具跟平台讓大家一起使用。
第三個也是很重要的就是，我在很多顧問或是朋友的公司，都聽到很多問題，就是很多 Vibe Coder 開始開發工具出來之後，技術部門就會開始有點抗拒。能不能讓技術部門直接提出 API，解決了所謂 performance 跟 security 的問題？那但是實際還有很多細節，我就不方便在這邊說。
那再來就是，如果我今天可以讓這些 Vibe Coder 去接上公司的系統，那才是能真正的有效果喔。OK，所以我先從這樣的 top down，讓大家有機會很快的去開始可以開發自己的產品，開發自己解決手上問題的工具。
降低門檻：不要全員強迫用 AI
這件事情很重要，那要讓這件事情門檻很低，而不是今天就是全員開始用 AI，那大家就會想說我為什麼要？我發現這是一個很大的問題，就是我身為一個員工，我今天加速之後我只會獲得更多的工作嘛。
我每天稍早 Peggy 提到我們會提供一個與團隊的顧問時間。
像我每個禮拜都有三天，也會提供一到兩個小時，給同事來找我問問題，問題不一定是 AI。再來就是我隨機會找大家聊天，還有每週全體的週會會去展示一些 AI 的案例。
那我們會在做什麼？我其實也沒有希望大家一定要帶著 AI 的相關問題來找我，因為實際上大家因為不會用 AI，所以就對 AI 沒有想像、沒有正確的想像，所以他們其實不知道用 AI 可以解決什麼問題。
讓同仁自己擁有成就感
我會做一件很重要的事情，就是我希望大家帶手上的東西來，然後我有一個很重要的任務，是把這個問題給解決，並且讓這位同仁覺得是他解決這個問題。我希望他自己 own 50% 以上的成就感，因為這樣他才有可能是覺得這是我做的、我可以教別人、我可以去說這件事情。
那有個重點是，我想要讓他來週會分享。可是每次我問要不要來週會分享一下厲害的東西，他就會像畫面這樣開始冒汗：「海哥不要啊不要，那個沒什麼。」往往那些沒什麼的東西，其實就是其他同事所需要的內容。
第一個框架：週會要分享什麼
所以我第一個框架，就是那週會要分享什麼？我有時候可能會分享一些新的資訊，比如說 Nano Banana 2 出來的時候作圖很厲害，我就會分享。
可是我大部分希望分享的是同仁的案例，所以希望去讓他們知道，A 同仁、每個部門碰到的問題可能不一樣，但是中間核心的思維其實差不多。
碰到什麼問題，他用了什麼 prompt，大家都可以從中去學習。碰到什麼坑，也是一個學習很好的重點，因為像我碰到最多的問題，就是很多人其實沒有跟 AI 進行一個對齊的動作。
比如說他丟一個 Excel 進去，就「AI 幫我整理出什麼樣的格式、什麼樣的內容」。那實際上 AI 讀到的跟你想像的可能是不一樣的。所以我就在幾個案例當中我抓出來，其實有很大部分都是他們沒有先對齊。其實你可以先跟 AI 說，我今天這個 Excel 長什麼樣子，然後你確定 AI 看到的跟你看到的是一樣的。
同仁長出自己的系統：用了 AI 就像獲得超能力
很多東西是公司現在所缺乏的，甚至停車的營運也都開始生出來他們自己的系統。現在就會有一個很明確的狀況，其實這些系統市面上並不是沒有，可是它很難完全符合你們公司或者是使用習慣。甚至比如說停車場，沒有一個 SaaS 為了停車場寫一個這樣的管理系統。
可是當大家開始去做出來這些東西的時候，就是我常常碰到一個狀況是，大家透過幾個 prompt 生產出來他們的系統之後，他的臉都像是這樣，他們都覺得很開心。那甚至他們就說，還能不能加入 AI 部門。因為我覺得他們有點像是這樣，用了 AI 之後就獲得了某種超能力。有沒有，這個畫面，真的就是我看到很多同事都是這樣。
150 人會用，跟公司會用是兩件事
那接下來進入到重點就是，那也想問一下大家喔，是不是當公司所有人都會用 AI 之後，就不需要 AI 長了？覺得不需要的幫我舉一下手。當然沒有，謝謝。我們還有存在的價值。
OK，我覺得路還很長，因為其實大概，比如說我們公司大概 150 人，150 人會用，跟公司會用，我覺得完全是兩件事情。
一張圖：User、Legacy Infrastructure、AI OS
我在上半年沉澱了很久，思考了這張圖。我大概分成三個 section，從 user 這邊開始，其實我同時一直在做一件事情，我把公司的 legacy infrastructure 也另外拉出來，再來我同時在做一件事情，AI OS。
我原本在做的事情，是一直在教會大家去學會用 AI，但是我一方面在思考，是不是大家都會需要用 AI？我發現其實有些職能不一定需要，所以不要去強迫每個人都會要用 AI。
我今天可能有一部分人，也許我今天是產出內容的，我可能是產出程式、行銷內容、文案等等的，這些透過 AI 可以去產出創意、產出內容的人，我把它稱作 AI 的操作者。可是有一部分的人，比如說我今天是客服好了，其實我只要給他一個 AI 的客服系統，他學著去用它就好了。他不應該去從客服的對話裡面產生出創意的回答。
人類會變成被 AI 指派工作的人
OK，那再來就是，我最後思考出來一個，就是我們人類可能會變成被 AI 指派工作的人，又或者是被 AI 指定要回答問題的人。
OK，那這很重要。為什麼會有這樣的想法，是我在整理整個公司的 Legacy System 之後，我最早一開始就跟他說，公司要開始把很多東西 API 化。因為很多東西就是在管理系統裡面，要人去點，但以後要 AI 去點的話怎麼辦？要把 API 化。
剛才也提到停車營運的主管，他自己完全沒有技術背景，他開發了一個派工系統，他想要把這件事情自動化。比如說台灣的北區、中區、南區各有一個負責人，那如果今天北區有什麼東西壞掉了，負責人要去處理。
可是有一天，像我們 USPACE 最早是以地鎖起家的嘛，你用 APP 就可以去預約地鎖，讓它降下來或起來。那有些地方因為環境限制，所以它必須要用電池，所以電池需要換的時候怎麼辦？它會發一個警報。所以這個主管有一天就跟我說，海哥有沒有可能把這個地鎖的警報跟它的派工系統接在一起。
我突然靈光一閃，我就發現，這樣人類不就是被機器指派了嗎？今天有一個 Alert，可能是 AI 偵測出來的，它就直接把打訊號這個派工系統，派工系統會自動指派人類去修東西。所以我才想到這個圖，我們可能最後都會是被 AI 指派的被呼叫者。
整理 Legacy Infra：API 化與更換老舊系統
OK，那在整理剛才所謂的 Legacy Infra 的時候，接下來很多公司都會碰到這個問題喔。你必須要去把 API 化，甚至很累的一件事情，是更換老舊的系統。
知識很重要，但沒有動作就派不上用場
OK，那接下來進到一個很重要的步驟，就是知識這件事情。我覺得我一開始就碰到一個大魔王，就是停車場。你常常碰到就是車子出不去，所有的客戶都有點生氣打電話說，我不能講電話，差一點就講出來，為什麼我出不去，幫我開門這樣。有時候可能等個十分鐘啊等等。
所以關於知識很重要。知識固然非常重要，但是你沒有動作，你其實這個知識是派不上用的，特別在我們的場景。所以我那時候就幫我們做這件事情，我能不能透過 AI 去開停車場的閘門？
這個是我們真的停車場。待會兒我會看到左上角有一個人會走過去，幸好我沒有拍到他的臉，不然我要重拍。大家請鼓掌。
最近我也在讓我們的地鎖可以透過 Claude、OpenAI 去預約。你今天有可能是在說我要停車的時候，跳出來問你要不要來這裡預約我們停車場這樣。
每家公司都需要一個 AI OS
最後我覺得要把這些知識、動作都串起來，讓會用 AI 的人來操作。所以我最後開始在思考一件事情，其實每家公司都需要一個 AI OS。有可能是 Claude、有可能是剛才提到的無為，又或者是比如說今天 Dcard 接下來要推出的產品。
那很重要的部分就是 context，我們其實應該要去把這些 context 收集起來，那我們可能要知識、可能要資料，還有剛才看到的動作。
Context 的重要：AI 活在你的 To-Do App 裡
最近的重心完全是在 context，所以剛才 Jackle 非常非常的重要。我也是在思考，有一天我就在想說，我在記錄我的代辦事項的時候，我就想說，如果 AI 活在我的代辦事項的 To-Do App 裡面，那這個 AI 是不是在我的 To-Do App，To-Do 寫下來的時候，它就應該幫我完成了這件事情。
比如說我有一個這個想法是因為，有一天我在我的 To-Do List 裡面寫下一個代辦事項，叫做買車子的雨刷。那我就想說，AI agent 是不是應該可以直接幫我買完，可不可以？
我發現其實還不行。為什麼？因為他不知道我的車子是什麼牌子、什麼型號、我的價格 range、我的偏好是什麼、喜歡在哪裡買。可是如果這些東西他都知道了呢？
所以我想要借這個例子來跟大家說明，其實 AI Agent 已經都可以做到這些事情了，可是他不知道你的各種偏好，他沒有你的各種知識，甚至資料。在明年開始，會議記錄出來，大部分的事情都可以被 AI 所解決了。
回到這張圖：Road map 與人類決策
回到這張圖，我覺得這個題目對我來說，大家都會用 AI 之後，我現在的重心完全是在怎麼讓一家公司會用 AI。這張圖就是我希望最後的 road map 長成這樣：有操作者接上我們公司所有的 legacy infra，有足夠的 context，可以讓 agent 在這個 AI OS 上面去執行、去跑。那看起來就會像是這樣。
這些我希望它都是 agent，可是他們應該要在關鍵的時候去請人類決策。但大家有沒有覺得熟悉，有些人在工作的時候去問主管，主管有時候會說我再想想。又或者是，人類之後可能在 agent 運作的時候在睡覺，人類成為一個最大的瓶頸喔。
所以我覺得接下來 AI Agent 其實就會像是這樣的運作，就是我希望在所有東西都接上之後，它應該可以有足夠的知識、資料跟執行動作，去幫我們解決各種問題，甚至互相呼叫，但是重要的問題會來問人類。
理解 AI 的三個層次
那我也整理出來理解 AI 的三個層次。我們現在其實通過人類的理解，人類在會用 AI 的頂多只是加速而已，但是很多人類在把一個工作流的東西每個節點都 AI 化之後，有機會變成一個工作流。
但是我們真正可能要思考的事情，是我們怎麼去做以前做不到的事情，因為 AI 讓我們很多之前的成本降低了。我們現在可以去思考，哪些事情以前做不到，但是現在因為 AI 的關係，我們可以去做到，挑頭出現在商業模式的事情。
所以，從個人會用到組織會用，其實我們會需要很多知識、資料接得上，讓 AI 有動作可以去做。那什麼東西該給程式，什麼時候該給人，那大家會用 AI 其實就只是一個起點而已。
結語：現在卡在哪一層？
所以我覺得這些分享讓大家可以去思考，就是如果你公司有碰到同樣的狀況、問題，那也許今天的分享可以幫到你。那我們現在可能卡在哪一層？那這些知識、資料、動作到底缺了什麼？
我們可以讓 AI 可以跳進來幫我們解決日常，幫公司做整體的加速。好，以上，謝謝各位。謝謝大家。
