大家都用ChatGPT,不代表就是AI公司!「AI原生」讓12人頂80人,拆解轉型5步驟
大家都用ChatGPT,不代表就是AI公司!「AI原生」讓12人頂80人,拆解轉型5步驟

「AI原生」似乎成為了時下企業界最熱門的詞彙,為了跟上AI浪潮,許多企業展開數位轉型,紛紛宣佈自己已搖身一變成為AI原生公司。Late Checkout執行長、曾任Reddit與TikTok顧問的格雷格.伊森伯格(Greg Isenberg)在社群平台X上分享了究竟什麼才是AI原生公司,以及成為AI原生公司的5個實作步驟。

只是用ChatGPT、AI助理不算「AI原生」公司

伊森伯格指出,多數公司只是在瀏覽器開個ChatGPT視窗,或做個簡單的自定義GPT助理,這充其量只是AI輔助,稱不上AI原生公司。真正的AI原生公司並非僅僅使用技術,而是組織架構、工作流程經過重新設計,讓AI能夠真正發揮作用。

AI Native.png
伊森伯格指出,只是用AI增加效率,整體工作流程仍是以人為主的話,只算是AI輔助公司。
圖/ X

文章中提到,AI輔助公司主要運用AI來節省時間,而AI原生公司則會問,「如果前面80%的工作都是由AI處理,工作流程該如何設計?」

這代表企業必須將線上討論內容、個人收件匣或過期Excel中的模糊資訊,轉化為方便AI吸收的結構化數據,使機器能輕鬆理解工作流程及運作模式,進而實現自動化運作。在AI原生的公司裡,文案撰寫等繁瑣任務都將交由AI完成,人類負責處理複雜判斷以及和外部建立信任關係。

多人聽到AI處理工作就擔心被搶飯碗。但伊森伯格強調,現代企業其實把人類智慧浪費在許多應該由機器處理的任務上。在AI原生公司中,人類的角色反而有更大的效用,例如優秀的客服人員變成客戶體驗的設計師。

在這種模式下,AI原生公司是由小型專業團隊來管理龐大的AI代理,一個只有12人的公司,就可能完成過去80人才能處理的任務;一個40人的團隊,則可能有辦法與400人的競爭對手一較高下。每位員工創造的營收,會成為一間公司是否邁入AI原生的關鍵指標。

要怎麼成為一家AI原生公司?

在AI原生時代,創辦人不再只是專注於打造產品,而是要設計一家能被AI代理理解的公司。這究竟該怎麼做?伊森伯格在文章中給出了一套指南,強調這是一場枯燥但具決定性的基礎建設工程。

一、選擇具體且具有經濟價值的工作流程 :不要一開始就設定「讓公司完全轉向人工智慧驅動」這種過於抽象的目標,而是從一個具體的工作流程開始改造,例如客服問題解決、新客戶開發、新員工培訓或文件審核等。應該優先選擇那些處理量大、有明確規則可循,且目前仍需要大量人力協調的環節。

二、像理解機器一樣規劃工作流程 :挑選好想改造的工作流程後,仔細拆解工作流程的每一個細節,釐清是什麼觸發了流程、需要輸入哪些數據、會涉及哪些決策,以及哪些決策需要獲得批准或可以反悔。此外,也要明確定義成功的標準、容易出錯的環節,並釐清哪些是人類擁有但系統缺乏的知識。

三、對知識進行結構化整理 :為了打造系統的基礎架構,必須讓過去可能僅限於口頭上,或者不曾說清的規則明確化。如果系統需要某項策略、定價規則或客戶資料,就必須將其寫下來並整理乾淨;如果需要特定的語氣或範例,也要事先定義清楚。許多團隊會在這個階段放棄,因為這個階段需要撰寫大量繁瑣文件,但這其實是AI運作不可或缺的基礎。

四、將AI代理導入工作流程並設定界限 :讓AI代理參與流程,負責起草、分類、建議、整理資料及總結等工作。但必須設定明確的界限,只有在人類了解風險後,才能授予它們行動權,且遇到需要人類判斷的情況時,必須經過批准才能執行。同時要記錄所有操作、審核最終結果,以持續提升系統品質。

AI代理人示意圖
AI代理人示意圖
圖/ ChatGPT生成

五、衡量對業務的實質影響 :不要只看試算表上虛假的「節省了多少時間」,而是要從真正的營運指標進行衡量,包括解決問題的時間、轉換率、毛利率、每名員工創造的營收、錯誤率、客戶滿意度、銷售速度與續約率等,因為真正的AI原生公司,會將轉型成果直接反映在這些業務數據上。

伊森伯格強調,目前全球年營收超過500萬美元,且真正稱得上AI原生的公司恐怕不超過1,000家,雖然AI原生公司稀少,但這也正是機會所在。那些能將原本混亂的服務變為系統化、可拓展的工作流程,成功轉型AI原生的公司,將會是真正的贏家。

這也代表著,未來的贏家不一定是表面上專注於AI技術的軟體公司,可能更像是傳統的服務業,雖然乍看之下不太性感,但內部卻經過AI大幅改造,團隊規模精實、高度自動化,有著軟體產業水準的獲利能力。

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資料來源:X
本文初稿為AI編撰,整理.編輯/陳建鈞

關鍵字: #AI #數位轉型
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從 CDP 到 Agent,beBit TECH 如何打造懂企業、懂行銷的 AI 代理人?
從 CDP 到 Agent,beBit TECH 如何打造懂企業、懂行銷的 AI 代理人?

當眾多 AI 新創仍將焦點放在追求更強大的模型能力,或尋找下一個成功案例時,beBit TECH 已開始思考另一個層次的問題:如何打造一家能夠持續成長、且具備規模化複製能力的企業級 AI 公司。

近期,beBit TECH 完成與日本 beBit 集團的戰略分拆,不僅確立台灣為全球總部,也同步完成逾億元首輪募資,並預計不久後啟動在台 IPO 規劃。然而,真正值得市場與投資人關注的,不單是分拆或募資本身,而是這一連串布局背後所釋放的訊號—— beBit TECH 已正式跨越產品與市場驗證階段,邁向規模化擴張的新成長階段。

而產品、產業應用及海外市場,就是驅動 beBit TECH 下一階段成長的三大引擎。beBit TECH 創辦人暨執行長陳鼎文表示, 未來將聚焦三大布局,包括持續深化企業級 AI 產品、擴大跨產業應用版圖,以及拓展日本與東南亞等海外市場。首先,在產品面,將持續強化 AgentBit 智慧代理人的能力,結合 OmniSegment CDP 的數據底座與產業 Know-how,打造真正懂企業、懂行銷的 AI Agent。

beBit TECH 創辦人暨執行長陳鼎文
beBit TECH 創辦人暨執行長陳鼎文
圖/ 數位時代

產品布局:從理解數據的大腦,進化為「自主執行」的虛擬員工

陳鼎文進一步說明,近年企業紛紛導入各種 AI 或 AI Agent 應用,希望提升營運效率與員工生產力,但 AI 能否真正創造價值,關鍵並不在模型本身,而是資料品質。若企業的會員資料分散、格式不一致,甚至充滿錯誤,即使導入再先進的 AI 模型,也難以產出可靠的分析與決策。換句話說,企業唯有先建立穩固的數據底座,才能真正發揮代理式 AI 的價值。

正因如此,beBit TECH 選擇將 AgentBit 建立在 OmniSegment CDP 上,形成以 CDP 為數據底座、Agent 為執行核心的新一代企業級 AI 架構。陳鼎文形容,OmniSegment 就像一顆智慧大腦,可以完成跨通路數據整合,並進行資料清理與標準化,而 AgentBit 則是智慧代理人,它可以根據 CDP 大腦所提供的數據做出決策,自主完成受眾分群、內容生成、活動執行、成效監測與優化建議等行銷工作。

更重要的是,OmniSegment 多年來已累積眾多不同產業的實戰經驗與行銷 Know-how,使 AgentBit 不只具備內容生成的能力,更理解不同產業的會員經營模式與行銷邏輯,能依據企業情境挑選最適合的受眾、生成更精準的溝通內容,並持續優化策略。

以中秋節的節慶行銷活動為例,當過去行銷人員必須自行篩選受眾、撰寫文案,再依據活動成效反覆調整策略,整個促銷活動期間都要處於備戰狀態;如今,只要以自然語言輸入活動目標,AgentBit 即可串接 OmniSegment 的數據,自主完成後續工作。當行銷成效未達預期目標時,它還會持續分析結果、修正策略,直到找出轉換率更高的路徑為止,真正讓企業累積的數據,轉化為持續創造營收的智慧資產。

讓數據自己跑出營收!AgentBit 結合 CDP 乾淨數據與實戰 Know-how,只需輸入指令即
讓數據自己跑出營收!AgentBit 結合 CDP 乾淨數據與實戰 Know-how,只需輸入指令即可全自動執行行銷並自主優化成效,打造不斷線的 AI 營收引擎。
圖/ beBit TECH

市場布局:以電商護城河,打造 OMO 與金融雙成長引擎

其次,在產業應用面,beBit TECH 將持續擴大在實體零售、生活服務與金融業的市場布局。「電商是 beBit TECH 的核心基本盤,而實體零售與金融業則是我們下一波的成長引擎。」陳鼎文說。

beBit TECH 成軍初期聚焦於品牌電商,透過客戶數據平台 OmniSegment CDP 協助客戶整合並應用手中的第一方數據,提升會員價值與營收。至今,beBit TECH 已累積上百家品牌電商客戶,並在不同產業情境與應用需求中,持續驗證及優化 OmniSegment CDP 的產品能力。這些豐富的導入經驗,讓 beBit TECH 更深入掌握企業在數據應用上的實際痛點,進而推動產品與 AI 模型持續迭代成熟, 築起一條競業難以跨越的數據護城河。

有了電商戰場的成功經驗,beBit TECH 開始將目光投向線下與實體場域,運用 OmniSegment CDP 協助零售品牌打通線上與線下的會員數據,真正做到跨通路的數據即時整合,讓 OMO 經營不再只是口號。

過去一年,beBit TECH 更成功將觸角延伸至同樣擁有龐大數據的金融業,包括國際保險集團及指標金控,皆已導入 OmniSegment CDP,由系統依據客戶在不同通路的行為,即時判定其意圖並推薦最合適的金融產品。這意味著金融業也能運用電商「千人千面、即時觸及」的行銷模式,一改過去亂槍打鳥、只能照著名單一一撥電話的傳統做法。

「金融業的 AI 個人化行銷現在才剛開始,beBit TECH 能與多家指標性金融客戶合作,代表我們的數據安全和隱私合規性,已經通過了市場上最嚴格的標準,這對於未來跨足其他產業有非常大的幫助。」陳鼎文強調。

海外布局:立足台灣,加速拓展日本與東南亞市場

第三,在海外發展上,則是加速拓展日本與東南亞市場。陳鼎文表示,相較於多數台灣新創進軍日本市場,往往需要一、兩年才能站穩腳步,beBit TECH 憑藉與日本 beBit 集團的緊密合作,已經成功「逆向」打回日本市場,短短兩年多便累積超過 30 家大型企業客戶,涵蓋航空、餐飲集團等不同產業,未來日本仍將是 beBit TECH 拓展海外營收的核心關鍵。

除了日本之外,beBit TECH 也將東南亞視為下一階段的戰略要地。一方面,看好當地人口結構年輕與數位應用快速成長所帶來的商機;另一方面,隨著全球 AI 人才競爭白熱化,東南亞更是重要的人才庫,有助於 beBit TECH 持續推動產品全球化與技術迭代。

「我們希望將 beBit TECH 打造為『亞太區企業級 AI 的領導品牌』。」陳鼎文感性表示,這也是團隊確立將全球總部設在台灣的初衷。未來,beBit TECH 將持續以台灣為核心,向外輻射至日本、東南亞、甚至更廣泛的國際市場,讓世界看見來自台灣的 AI 技術實力與商業價值。

從台灣品牌電商起家,一路跨足實體、金融、日本與東南亞市場,beBit TECH 想做的不只是一套好用的 AI 工具,而是一個能讓企業把數據轉化為營收的企業級 AI 平台。當全球 AI 競爭開始從模型能力,轉向商業化與規模化,這家台灣新創正用清晰的策略布局,寫下屬於自己的下一個成長故事。

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