[書介] 《原來，使用者才是老大》：用良好的使用者體驗，打造最佳魅力商品|數位時代 BusinessNext

這幾年職場裡招募許多相關使用者經驗（user experience）的職位，為什麼它成為近來炙手可熱的職缺之一？其實這一切都與網路和數位化密切相關。艾倫．夏皮洛（Aaron Shapiro）在《原來，使用者才是老大》中提到，20年前只有所謂的「顧客」，並沒有所謂的「使用者」，因為數位媒體的普及，改變了消費者購物的方式，以及他們和品牌之間的關係。

艾倫．夏皮洛就舉例，在網路時代以前，要去旅行渡假，顧客通常會選擇到住家或公司附近的旅行社，透過旅行社所訂出的配套方案挑選行程，旅行社會登入使用者無法使用的Sabre系統，幫顧客訂票。顧客當然也可以打電話到其他旅行社比價，但耗時又耗體力，所以，顧客多半都會以價格或以品牌忠誠度作為挑選的依據。但是，網路時代之後，Orbitz、Travelocity、Expedia等旅遊網站紛紛出現，顧客從只能依賴商家的「顧客」變成有能力自行比較的「使用者」，只要花一點時間就可以透過系統追蹤機票的漲跌，飯店訂房情況……等。

「網路徹底改變我們購物的方式，消費決策不再因缺乏資訊與選擇而受限，使用者可根據無限的價格與產品資訊決定消費，選擇幾乎毫不受限。」作者在書中指出，數位時代對業者帶來的新挑戰已經不只是靠低價就能吸引客人上門，更多的是「價值取勝」，所提供的服務要能真正改善品質或解決問題，才是贏得生意的制勝關鍵。

而這與使用者經驗有什麼關係？作者指出，凡是透過數位媒體及科技和公司互動的任何人，都是「使用者」。在數位經濟圈的環境裡，顧客早就變成使用者。就像台灣科技大學資訊管理系特聘教授盧希鵬，在這本書的推薦序第一句話就指出，「電子商務是由人組成的，人是有生命的，會自己啟動、修復、與成長，所以對於電子商務生命的經營，比起功能的製造重要許多。」那麼有生命的人就需要有同理心、有感受，因為體驗到的感受才是事實，同理心才能引起共鳴。

如果你做生意的對象是「人」，那麼以「人」為中心，就是以「使用者」為優先，也是HPX社群創辦人蔡明哲所指，使用者導向的設計思維，在這裡指得除了產品功能設計的面向，更是一種企業「經營」的觀念。

以「使用者至上」為出發點，能帶來什麼不一樣的效益呢？舉例來說，一位原本只是矽谷的工程師，他發現稱霸市場已久的理財軟體Quicken，使用起來有些繁複，許多交易還要手動更新，緩慢又難用，可是卻沒有人解決這個問題，於是這位矽谷工程師自行開發，透過演算法讓交易分類更為精確，發展出新的理財軟體Mint。

從一開始放在網路上免費提供大家使用，到最後Mint居然可以擊退微軟Money，並讓原本稱霸市場Quicken的公司買下Mint，而這位矽谷工程師在三年間就從區區一名軟體工程師變成身價逾30億美元的軟體巨擘。而他只不過是做了一件事：讓個人理財變得輕鬆省事。

作者說，Mint贏了Quicken一事，也反映出過去10年來科技上的一大改變：易用性致勝。製作大家覺得好用、將來想再使用的東西，自古以來就是一種產品與服務的賣點。

在本書中有許多易用性致勝的例子，2003年之前美國成衣品牌Gap的零售店業績並不出色，甚至下滑嚴重，直到2003年電子商務業績開始出現明顯的起色，原因是他們請來一位網路創業家，大大提高了線上購物的易用性。例如：重新設計Gap網路商城讓使用者體驗更像實體購物的經驗，滑鼠移上去就能放大產品圖片、把Gap旗下的所有品牌，包括Banana Republic、Old Navy等都集合在同一個網站上，使用者只要在網站上就可以一次購足Gap旗下所有的品牌商品，此舉讓Gap網站流量馬上增加8，每筆交易的商品數也增加10％。

《原來，使用者才是老大》一書以使用者至上為出發，將企業營運的架構分為：依使用者導向管理、同心組織、隨時應變的技術，以上三個內部趨動力。全書八大章節中，透過大量的成功案例故事導引讀者一步步了解，如何以使用者直上、易用性為出發點，讓經營邁向成功獲利的一端。作者在最後也提醒，要讓使用者有感之前，自己需要先變成使用者，先創造自己愛用、會讓自己快樂的數位體驗，而不是用一些行銷手法或文案去矇騙使用者，才能發展出具有魅力的商品。

(作者Jasmine,曾擔任科技媒體記者，現為Readmoo特約作者。)

《原來，使用者才是老大》

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AI 智慧代理人時代來臨！三大導入階段， AI 落地企業不卡關

生成式 AI 帶動企業數位轉型浪潮持續升溫，各界不再滿足單一任務型的 AI 應用，而是期盼 AI 能真正成為具備主動決策與多工能力的「智慧代理人」。

生成式 AI 帶動企業數位轉型浪潮持續升溫，各界不再滿足單一任務型的 AI 應用，而是期盼 AI 能真正成為具備主動決策與多工能力的「智慧代理人」（Agentic AI），在最少人為干預的情況下，自主推進工作流程、完成複雜任務。

但企業導入AI並非一蹴可幾，而是需要對AI有正確認識，並制訂循序漸進的導入流程，才能真正發揮AI功效。在2025台灣人工智慧年會中，cacaFly 聖洋科技技術副總吳振和提出三大導入關鍵階段，深入剖析企業如何從概念驗證（PoC）階段，逐步推進到實際上線（Production），並分享實務經驗與觀察。

延伸閱讀：生成式AI可以怎麼用？cacaFly現身說法，助企業應用GCP服務智慧轉型

解鎖 Agentic AI，企業邁向多任務智慧代理

「很多公司會問，One AI 要做什麼事？但實際上，若要讓 AI 回答公司內部政策或新法條的相關問題，僅靠基礎模型並不足夠。」吳振和指出，要讓 AI 真正成為能「做事」的智慧代理人，前提是它必須理解企業內部的脈絡與知識，並即時掌握外部變動的資訊。

企業必須先釐清內部規範是否與最新法規相符，這意味著系統必須具備持續爬取與解析最新資料的能力。為此，企業必須先截取與整理內容，再建構成專屬的知識庫（Knowledge Base），確保資料品質達到可用標準後，再透過檢索增強生成（Retrieval-Augmented Generation, RAG）技術，使 AI 能夠即時動態查詢並生成符合企業語境的回答。

延伸閱讀：從資料清洗到 RAG，大型語言模型的必需品，做出專屬企業的 AI 知識庫！

吳振和強調，這是一個動態循環的過程：從資料蒐集、品質控管、知識庫建構到生成應用，每一環節都息息相關，任何一處鬆動都會影響最終產出的準確性與可信度。

破除「一次到位」迷思，從驗證到落地的三大關鍵階段

許多企業對 AI 寄予厚望，因此常將 PoC 視為年度計畫的重點，希望能「一次到位」做出具體成果。但吳振和提醒，若缺乏清楚的系統工程思維，PoC 容易淪為「概念展示」，難以真正走入組織的日常營運。

他將導入 Agentic 系統工程的歷程，分為三個關鍵階段：

1.第一階段：可行性評估（Feasibility Study）
企業必須在投入資源前，先明確界定「最需要被 AI 解決的關鍵問題」是什麼，並進一步設計可量化的驗證指標。這不僅包括評估技術實作的可行性，更要從商業目標出發，釐清導入 AI 的具體使用情境、預期成效與風險邊界，如此才能確保後續模型選型與資料蒐集方向正確對齊業務需求。

2.第二階段：系統設計與驗證（Design & PoC）
在確定導入方向後，必須規劃清楚資料蒐集與整理流程，確保知識庫的內容具備正確性、完整性與時效性。吳振和特別強調，這個階段不能只追求展示效果，而應以「產品化思維」來構築 PoC，使其具備可擴充性、可維護性及安全性，才能為後續上線打下基礎。

3.第三階段：產品化與營運（Production & Operation）
當 PoC 驗證完成後，進入正式上線階段，挑戰也隨之而來。除了需要整合企業內部系統與流程，還必須建立持續監控與維運機制，確保模型表現隨時間演進不會劣化，並能快速回應法規變動或資料更新的需求。吳振和指出，這往往是最容易被低估、但也是最考驗企業組織能力的關鍵環節。

建立模型優化根基，打造高品質的黃金資料集

吳振和特別強調，要讓 Agentic 系統工程真正發揮效益，企業必須先建立一套高品質的「黃金資料集」（Golden Dataset），作為模型評估與優化根基。他指出，黃金資料集的價值在於能為模型選擇與前測提供客觀依據，讓團隊能針對不同任務挑選最適合的模型，避免導入初期就誤踩方向。

同時，黃金資料集也能協助團隊辨識模型的常見錯誤與脆弱點，進而快速回應「模型飄移」（Model Drift）的風險。吳振和說明，所謂模型飄移，指的是即使模型本身未經改版，效能也可能隨著環境與資料變動而突然下降，導致原本表現良好的模型出現偏差。透過持續比對模型預測與黃金資料集結果，團隊才能即時察覺效能衰退，並進行迭代更新，確保系統長期穩定運作。

從小規模應用起步，漸進擴展至核心業務

吳振和分享，在實際輔導企業導入 AI 的經驗中，最常見的挑戰來自於「期待落差」。許多企業誤認為概念驗證（PoC）階段即可呈現完整的產品原型，然而實際情況顯示，若企業未能建立完善的資料架構與流程基礎設施，即使短期內展現亮眼成效，也難以確保長期營運的穩定性與可持續性。

也因此他建議企業在規劃 AI 導入時，應採取漸進式策略，從小規模應用場景著手，逐步擴展至核心業務領域。企業應將 PoC 定位為整體產品開發生命週期的重要環節，而非獨立的一次性專案。

AI 的導入不僅是一場技術升級，更是企業組織文化與決策流程的轉型工程。唯有從資料治理、流程優化到人才培訓同步布局，才能確保 AI 能在企業內部真正「落地生根」，創造長期商業價值，成為真正的智慧代理人。