人物報導 
如果你是一家木材廠的老闆，手下有一群老師傅。他們知道哪一段木頭該留、哪一刀要慢，從伐木到出貨，都靠多年磨出來的手感。然後有一天，電力來了，電鋸也來了。你會怎麼做？
多數老闆做相同決定：替每位師傅買一把電鋸，讓他們繼續照原本的方式工作，只是工具變快了。這聽起來合理，也是今天許多企業導入AI時，最常走進去的陷阱。IT部門採購工具，HR安排訓練，員工開始用AI潤稿、摘要會議紀錄、整理資料。季度報告上多了一句「積極擁抱AI」，效率或許提升了幾個百分點，但走出會議室，所有人心裡都知道：真正的工作方式並沒有改變。
問題不在AI，也不在員工不努力。問題是工廠還是那座舊工廠。
從矽谷新創到台灣中小企業：真正在 AI 浪潮裡實戰的引路人
這兩年，談AI的人太多了。有人教你該裝哪個外掛、買哪個訂閱；聽眾抄滿筆記，回到公司，卻還是不知道明天該先改哪一個流程。
而蘇欽豐不一樣。他在矽谷待了超過二十五年，大半時間都在新創公司裡，做的是把產品從零做到一；他也待過大企業、小公司，除了長期投入機器學習，更帶過科技巨頭的機器學習轉型。
他不是站在場邊觀察AI浪潮的人，而是在浪裡工作了很久的人。
回到台灣後，他以顧問的身分陪伴中小企業。他看見的不是簡報裡光滑的AI案例，而是新時代下傳產二代的焦慮、老師傅的抗拒以及舊經驗與新技術的摩擦。也因此，他談AI時的角度特別不一樣。他一腳站在技術前沿，一腳踩在台灣企業最真實的地面上。他不急著回答「該用哪個AI」，而是先問「為什麼那麼多企業用了AI，卻沒有真的變強？」
新工具，老方法？AI 轉型的真實盲區
蘇欽豐告訴我們，AI導入第一種失敗，是「影子應用」。員工偷偷用ChatGPT把報告修得更漂亮，但那只是個人的效率提升，組織本身沒有動。第二種失敗，則是「單點解決」。一條流程有五個環節，你只改其中一個，其餘四個照舊，最後瓶頸只是換了一個地方出現。
「都是用新工具，但是老方法。」他說。
蘇欽豐曾遇過一位機械製造業二代。對方一開始想談的，是如何讓自家的機器變得更「智能」，讓產品看起來更像AI時代的產品，但一路聊下去，蘇欽豐發現最該被AI改造的，反而不是機器本身，而是公司內部那些每天都在消耗判斷力的流程，因為這些工作長期掌握在少數老師傅手裡，有經驗、有手感，卻也脆弱，流程才是首要優化重點。
蘇欽豐強調，企業太習慣從「產品」思考AI；一旦發現AI暫時幫不上產品，整件事就被擱下。可是公司裡的營銷、管理、設計、排程、報價等都是資訊流與決策流。AI不該只是賦能員工，更該賦能組織，重新理解整間工廠如何運轉，進而全面優化。
導入AI前，管理者應該先問：」如果AI可以做到它聲稱能做的事，我現在有哪些流程，其實不應該再長成今天這個樣子？」而這個問題，遠比選哪一套工具重要。
先拿 Quick Win！告別無效的 AI 導入
「CEO是企業導入AI的天花板。」如果領導者自己沒有真正用過AI，沒有卡住、誤判過，就很難做出關鍵判斷，比如什麼時候該加速、該煞車；哪個提案值得投入或重新設計流程。這些決定看似簡單，執行上不容易。它們需要近距離使用才會有感覺，而這種感覺不能外包。
蘇欽豐坦承，自己剛用AI Agent時也犯過錯。一開始，他急著把Agent當工具塞進團隊，期待它立刻替大家完成任務，結果到處是斷點。後來他才想通，AI Agent不像一把工具，更像一位進步很快、但仍需要被培訓的數位員工。你要告訴它該學什麼、怎麼學、做到什麼程度才算合格。
因此，他給中小企業的建議很務實。第一，CEO的心態要先打開：承認AI不可逆，也承認導入AI有風險；但更大的風險，是競爭者先學會；第二，找出一位Champion。這個人未必是技術最強的人，卻必須懂公司流程，有好奇心，也有足夠的學習力。他是舊組織和新工具之間的橋；第三，讓Champion帶一個小實驗室，挑真實、有意義的流程做實驗，目標不是一次改革全公司，而是做出一個Quick Win。
打敗你的從來不是 AI，而是善用 AI 的人
蘇欽豐認為，真正需要擔心的，不是AI本身取代你，而是那些善用AI的人，先一步取代你的位置。更精準地說，被取代的是任務裡的Intelligence——有SOP可循、有前例可查、有模式可套。他以客服為例，公司還小的時候，每一次客訴都要有人花心力判斷，那是Judgment；但當規模變大，處理方式被寫成SOP，範本資料庫也建起來，遇到什麼情況就照什麼方式回應，這件事就從Judgment變成了Intelligence。
如果你每天大部分時間都花在可被標準化、可被複製、可被教會的工作上，那你應該主動把那一塊交給AI，而不是等組織替你做決定。
他的建議不是焦慮地去學一個新技能，而是更根本地盤點自己每天花最多時間做的，是Intelligence還是Judgment？如果答案多半是前者，就該把AI拉進來，把自己空出來，去做那些更需要判斷、取捨與承擔的事。這不是被取代，而是主動升維。你這樣做，可能得到雙倍的生產力；你不這樣做，而別人做了，距離就會被拉開。
拉開差距的從來不是工具，而是你的「判斷力」
那麼，人在AI時代到底該練什麼？蘇欽豐沒有給一張課程清單。他只點出三件事。
第一，是方向感與判斷力。這需要經驗累積，也是年輕工作者最容易被衝擊的地方。書本知識AI學得比人快；如果一個人的優勢只剩下課本裡的答案，就很難和機器正面競爭。
第二，是提問力。在AI時代，找對問題比找到答案更稀缺。蘇欽豐觀察到，當過主管的人往往更會用AI，因為他們習慣把需求講清楚，把任務拆開，把期待的結果交代明白。這些過去用來管理人的能力，現在也成了管理AI的能力。
第三，是敏銳的學習力。好奇心只是起點，真正的差別在於願不願意動手用、用到卡住、卡住後修正，直到自己長出手感。
AI是放大器。
它能放大你的判斷力、領導力、策略與經驗。你的判斷力好，它會放大；你的判斷力差，它也照樣放大。你和競爭者之間的距離，不是被AI拉開的，而是被你的判斷力拉開的。所以此刻最值得投資的，是真的去使用AI，讓它把你卡住，讓錯誤逼你看見自己真正不懂的地方。在那個過程裡，你會慢慢分辨：哪些工作只是你過去習慣親手做，哪些能力才真正不能被你輕易交出去。這門功課，沒有人能替你完成。
