前幾天受邀到聯想（Lenovo）分享『LINE 的經驗與 AI』。QA交流時，一位同仁拋出了一個我沒想過的問題：
按現在您對 AI 的所有理解與能力，如果能穿越回到 2012 年或 2016 年，重新負責 LINE 或 LINE Pay 的事業管理，您的策略經營與管理做法會有什麼不同？
這個問題很有趣。事實上，過去我常被問到類似的假設性問題，但通常題目裡沒有「AI」這兩個字。
在沒有 AI 的前提下，我過去的標準答案總是：「不會有什麼不一樣。」
為什麼？因為回顧當年的商業戰場，即便我是帶著「已知的未來」回去，即便我已經知道未來幾年會發生什麼事、知道哪些瓶頸會困住發展，我當時所嘗試的所有做法，已經是該時間與資源限制下的最佳解。
限制我們發展的，往往不是「遠見」，而是消費者的行為習慣、事業開發的 「執行速度」 以及 「經濟成本」。
在那個時空背景下，我沒有方法能在同樣的時間內做出更 Wow 的用戶體驗，沒有方法做到 100 倍的產出，也想不出新招來改變當年的生產力方程式。即便我有從 2026 年帶回去的高瞻遠矚與超強計畫，團隊的產能就是那樣，知識工作者的供給就是那樣。
若沒有實質提升解題、執行與產出的效率，光有遠見，不過是癡人說夢。
當變數加入了「AI」：從手工業到核武器
但這一次，當問題加入了「我擁有現在的 AI 能力（Access to OpenAI & Gemini）」這個變數時，我愣了一下。
我重新釐清了這個思想實驗的假設：
1.我擁有現在的經驗與記憶。
2.我能在 2012 年獨家使用今天的頂尖 AI 模型。
想了一下，我的回答完全變了：「如果是這樣，我原來的做法會全部換掉。」
過去我們引以為傲的「當代最佳」工作流程、經驗法則，我會全部捨棄。有了 AI，我會直接設定完全不同維度的目標：
- 極致的體驗： 我會直接考慮提供當年技術看來「前所未有」的絕佳用戶體驗，而不受限於當時的人力開發瓶頸。
- 百倍的產出： 我會直接考慮如何讓團隊產出 KPI 提升 100 倍。不再是改善 10% 或 20%，而是數量級的跳躍。
- 重繪的版圖： 目標不再只是做一個成功的 App，我會直接挑戰 Google、Meta、Amazon，去畫一個大1000 倍的餅。
為什麼敢發這樣的豪語？
用現在的角度回看，10 年前的科技業，雖然名為高科技，但骨子裡「手工業」的成分佔了極高比例。
我還記得當年為了監看某個平台在不同時段的用戶數，我得自己設鬧鐘，定時起床登入後台，肉眼看線上人數，然後手動 Key 進 Excel 檔做分析。 我也曾花費無以數計的時間在與團隊談：什麼功能可以做？什麼要先砍掉？不是因為不想做，而是因為產能不足。
那些年，我們談了很多願景，看到了很多機會，但永遠無法啟程去驗證。因為所有的執行都需要「知識工作者」去做，而優秀的工程師、PM、數據分析師在當時（甚至現在）都是昂貴且稀缺的資源。
如果我能在 10 年前擁有今天的 AI，而且只有我能 Access 的話，那我毫無疑問會考慮「稱霸世界」。
Vibe Coding 的實踐：資訊就是力量
這個問題讓我反思了我現在為何「All in AI」。理由很簡單：我親身體驗到了它的威力。
AI 就像是現代商業戰爭中的核彈，用得好，競爭力的護城河將深不可測。這也是為什麼我近期積極開課推廣 Vibe Coding（自然語言寫軟體） 的原因——我希望台灣能持續擁有這份競爭力。
這不僅僅是理論，而是每天發生的實踐。
昨天我有感而發，用 Vibe Coding 的方式，寫了一個針對 PChome 跟 momo 的特賣商品監測爬蟲。
過去： 我可能要請工程師排程、或是自己花好幾天研究 Python 庫、處理反爬蟲機制，還要設鬧鐘盯價格。
現在： 我用自然語言指揮 AI，一個小時就完成了可用的雛形。
結果立刻有了發現：我看到一顆 My Book 22TB 的 3.5 吋外接硬碟，定價兩萬，特賣 1.7 萬，然後，我的爬蟲抓到它突然降價到 1.3 萬。
「資訊就是力量」。
如果當年我自己就能隨手做出這類服務，我就不用設鬧鐘半夜起來填 Excel 了。我可以監測更豐富的資料量、覆蓋更廣的競品面，做出的商業決策自然會比對手清晰無數倍。
AI 帶來的不是「改進」，而是「維度」的跨越。這就是為什麼回到 2012 年，我會選擇推翻一切重來的原因。
我們回不到過去，但好消息是，我們正處於這個「未來」的起點。
本文授權轉載自陶韻智
