[創新篇] AI時代還要做「高級外勞」嗎？「從 Palantir 化」現象看產品為王的降維打擊策略

by angus | 2026-01-19

接著上一篇，在Marc Andrusko 的《The Palantirization of Everything》文章中，另一個令我心中波瀾起伏的是「Palantir化」這個提法。觀乎當下企業級 AI 初創圈正盛行一種「我們就是XX領域的 Palantir」（對標Palantir）的敘事模式——派遣工程師深入客戶內部，以高度定製化方式打通數據孤島、解決業務痛點。聽起來很cool，但若細心推敲，這股風潮背後隱藏著極大的誤區與資源陷阱。

對我們團隊而言，長期堅持一個核心信念：科技企業的成長路徑是「產品先行，定製為終」（Product -> Customization）。正如Andrusko所言，若一上來就奔著「全定製服務」而去，不是創新，而是把自己變為客戶的「高級外勞」，陷入永無止境的人力消耗之中。

Palantir 真的只是「派工程師進去」嗎？

根據 Marc Andrusko 的洞察，許多初創公司對 Palantir 的理解仍停留在表面——他們看到「前線部署工程師（FDE）」穿梭在政府與企業間，便誤以為只要「派對人」就能複製成功。

但他明確指出：Palantir 的真正護城河，不在「人事」，而在「產品平台」——一個經過長年打磨、具備明確設計哲學的「組織資料操作系統」（如 Foundry 和 Gotham）。它的核心不是「人多力量大」，而是「底座厚，能扛住千鎚百鍊」。

更關鍵的是，Andrusko 警示：「服務導向成長」（Service-led growth）雖能快速拉高收入，卻導致長期利潤率下滑與資本效率降低。 許多模仿者正是「先有服務、再建平台」，結果是疲於奔命，越做越虛弱，最後淪為人力密集型的「技術外包商」，而非科技創新者。

產品先行的真正意義：讓客戶少走冤枉路

為什麼一定要把「產品」放在第一位？因為對客戶而言，定製化本質上是一種風險承擔。

假如你沒有一套經過市場洗禮、多個客戶驗證的成熟產品，那麼每一次「度身訂造」都像在黑暗中開車——沒有車頭燈，只能靠撞牆摸索。數據不通、邏輯不穩、系統不可靠，最後賠上的不只是金錢，還有企業的信任。

反過來，如果企業有可靠的產品底座，客戶買的就不只是一段程式碼，而是一套被驗證過的「業務解決方案」。Andrusko 提到，Palantir 的 Foundry 內建「本體論（Ontology）」，能理解人與事件、部門與流程之间的真實關係。這種能力，絕非短時間靠堆人力就能複製。

這種認知，在AI時代尤為關鍵。用標準化產品去規範客戶的混沌，是高維度對低維度的教育；而用零散定製去服從客户的舊習慣，則是供應商對自身能力的放棄。

AI編程革命的真正紅利：從「碼農」轉向「架構師」

如今，LLM 的編程能力已可處理大部分基礎邏輯與接口開發，這正是關鍵的轉折點。我們再也不必耗費大量人力去「寫程式碼」。

根據 Andrusko 的觀察，未來「前線工程師」的角色將逐步轉型為 策略顧問、架構設計師、數據治理推動者，而非原始的執行者。

這意味著一旦產品底座牢固，AI 可迅速完成技術層的「骨架搭建」，團隊就能騰出空間，深入參與更高價值的工作——如企業數據治理、流程重構、決策系統優化。

這時候，我們不再只是替客戶「解決問題」，而是幫助他們「重構自己」。這種轉變，正是真正的降維打擊：你用產品+AI的雙重力量，輕易穿透別人需要多年試錯才能觸及的系統深度。

產品化的代價與回報：慢，才能快

這麼多年我們團隊也跌跌撞撞，踩過無數的坑，堅持「先產品再定製」的路徑，注定要坐一段時期的「冷板凳」。產品要打磨、要迭代、要打敗無數競爭者，才可能進入主流市場。爆款不會一夜而至，短期營收也難見突飛猛進。

但這正是「真創新」與「偽創新」的分水嶺。

• 「偽創新」靠的是「接單」，靠的是「快錢」；
• 「真創新」靠的是「定義」，是「建立可重複、可擴增的系統能力」。

當你的產品已在市場中站穩馬步，後續的服務與定製，將如「搭車」般輕便自然。若用張Sir的AI養生哲學來比喻，就是我們帶著解藥去幫助病人，而非在病人身上不斷試新藥。

換個思維：別被「快速交付」綁架

今天很多企業急於「看到成果」，於是直接選擇定製方案。但真正的成果，不是「某週交出一份報告」，而是「系統能自我演化、流程能持續優化」。

Andrusko 的觀察給了我們一個警醒，Palantir 是「一類唯一的公司」（One-of-a-kind category），不是靠模仿就能複製。它的成功，建立在產品、人才、跨領域知識與高風險客戶的長期信任之上。 他不是一家「軟件+顧問公司」，而是一個「軟件+顧問+政治項目+極度有耐心的資本」的複合體。

如果你缺乏這樣的底座，卻想借著「派人」去走捷徑，更大可能是在用體力勞動去補償技術上的平庸。

【張Sir講白話：創新不是讓公司變大，而是讓複雜變得簡單。 既然 AI 已幫我們外包了體力活， 我們就該把資源，投注在數據與流程的真正重塑上—— 做回自己業務的「CEO」，而不是別人的「高級外勞」。

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[創新篇] 讓AI變成企業的「第二個腦」：如何鼓勵員工從「地下走向地面」？

by angus | 2026-01-18

前天發了關於「影子AI」的反思文章，有朋友問：「假如真想鼓勵同事從『偷偷用』走向『大聲用』，應該怎麼做？」

正好昨天讀到 a16z 上 Marc Andrusko 那篇《The Palantirization of Everything》，深有同感——很多企業只關注在教人怎麼用AI，卻很少教人怎麼「重新思考工作」。

多年來帶隊做科技創新與數據治理，我這頭「開荒牛」最深刻的體會是：技術從來不是最大障礙，認知與安全感才是。如果同事覺得 AI 是「作弊工具」，他就會隱藏使用；如果他覺得 AI 是「外行」，他就不會信任。

自2022年ChatGPT爆發以來，我一直在問：

「我們能不能讓AI，從私人手機裡的『地下秘密』，變成辦公室裡的『集體思考夥伴』？」

答案不只在操作教導，而在於：給同事一個懂本地及企業語境、有據可查、且絕對安全的「地面環境」。

大多數人對AI的第一個念頭，仍是「幫我寫份稿」、「摘要一下會議記錄」——這背後是一種「工具依賴思維」。Andrusko 談 Palantir 的核心時，認為其實不是算法有多厲害，而是「如何把個人的思維，構築成系統的邏輯」。

這與我過去兩年的實踐一致：若想鼓勵同事主動用 AI，不能只教 prompt（當然prompt很重要，我稍後會在「學習智人」欄目分享怎樣用好AI），更要問：「你的工作流程，哪一部分可以『被重新定義』？」

令AI 從「會寫字的機器」升級為「懂業務的專家」

為了讓 AI 真正「落地」，我們必須將它從一個「會寫字的機器」升級為「懂業務的專家」。當 AI 結合了檢索增強生成（RAG）與知識圖譜（KG）技術，能確保輸出「有據可查」，改善幻覺，同事才敢大方地將它擺上桌面。

這裡我舉三個比較常見的場景。

1、地道市場文案流程｜從「修補翻譯腔」到「在地風格策展」

• 舊場景：市場部某同事私下用公共 AI 寫文案，結果充滿「翻譯腔」或不地道的用語，主管一眼看穿，該同事既尷尬又怕被責備不專業。
• 改造後：引入一套具備多年本地數據沉澱的「私有化 AI 協作流」。
• 新流程：某同事不再要求 AI「寫文案」，而是輸入目標受眾（如香港年輕人），讓 AI 調用內部經過人工標注的地道詞庫。
• 降維打擊點：AI 生成 5 種不同風格（如港式幽默、專業公文、社媒流行語），某同事的角色從「打字員」轉為「風格審查員」。因為 AI 具備「在地智慧」，他敢大方展示：「這是基於我們本地資料庫生成的初稿。」

2、公關危機應對流｜從「肉眼監控」到「30分鐘預警響應」

• 舊場景：公關同事每天手動刷新網頁看評論，等到危機爆發才開會反應，往往錯過黃金救災期。
• 改造後：建立一套 24/7 全天候的「全域聆聽與推演」流程。
• 新流程：AI 實時識別粵語環境中的微言大義與網絡情緒。一旦發現異常，AI 立即比對企業歷史知識圖譜，推演出可能的負面路徑，並草擬初步的同理心回應。
• 降維打擊點：公關經理不再是「救火員」，而是「掃雷師」。這種「地面化」的 AI 應用，讓處理危機的時間縮短至 30分鐘內。

3、活動策劃流｜從「填表式執行」到「數據驅動決策」

• 舊場景：策劃產品發布會活動後，收集數百份參與者的反饋，員工要花幾週手動分類寫報告，費時失事。
• 改造後：引入「即插即用」的AI文本分析與感知閉環工作流。
• 新流程：活動現場實時收集反饋，AI 秒速進行話題聚類，針對如「產品性能及競品市場效果比較」等評價進行自動差異與歸因分析。
• 降維打擊點：策劃同事可以直接向管理層提交一份「全景績效看板」，精準定位產品特性及市場痛點。這不是多算一筆帳，而是重新定義了「產品」與「需求」的關係。

從「個人秘密使用」到「團隊公開協作」：建立「企業文化防護牆」

例如，為了推動AI使用地面化，我在團隊內實行「半小時咖啡時光」和「AI Innovation Awards（AI創新獎）」計劃。

在每週的咖啡時光中，我會鼓勵同事分享他們的使用案例，例如：

「這週我如何讓 AI 幫我重寫了一個超級煩人的從銷售到客服的流程？」

「我發現 AI 在處理中英夾雜的行政公文時，哪些 Prompt 最能防止幻覺？」

我們的重點在於：

• 沒有好壞評估：只有「想法暴露」。
• 沒有績效壓力：只有「腦力探索」。
• 以身作則：我會親自在會上展示如何用 AI 重構我的演講敘事邏輯。

給員工「定義權」：讓他們成為「流程的設計師」

現金獎勵是另一種鼓勵參與的方式。真正能讓 AI 成功落地的，是那些每天在流程邊緣打轉的人——市場、銷售、客服、行政、人資。我們要做的，是把「AI 改造流程」的主權，從「上層指令」下放給「前線創造者」。

例如，我們的做法是：

• 設立「AI 創新獎」：獎勵那些敢於提出「激進重構方案」的同事，而不僅是看AI輸出結果。
• 開辦「AI 創意對決」：每季讓跨部門組隊，提出如何用 AI 解決一個長期存在的「樽頸位」。
• 提供「安全通道」：明確制定使用守則，告知哪些資料是可以提交第三方模型和平台，哪些是數據不得出企業，必須使用內部的模型和工具，畫好「安全區域」，以消除員工對洩密的恐懼。

當同事發現，「我可以定義新流程，而這套懂本地、熟悉企業文化的 AI 可以幫我執行」，他就不再是被動使用者，而是變成流程的設計師。

從「效率工具」到「價值創造者」：AI 幫企業找到「新可能」

正如 Andrusko 提到 Palantir 的成功來自「組織建模」，我們也可以說：AI 最大的價值，不是減少人員，而是幫我們問出「新的問題」。

當同事從「偷偷用」轉向「地面化、系統化」使用 AI 時，他們會驚訝地發現：原本以為是「效率」問題，最後發現其實是「邏輯」問題。雖然AI 讓你更快寫完報告，但鮮有機會讓你有勇氣停下來，思考這個流程是否真的合理。我們鼓勵同事用 AI，不只需要一套強大的技術底座（地道化、有據查、夠安全），更需要一場「企業文化解放」，讓大家不再怕「用錯」，而是怕「沒想過」。

【張Sir講白話：真正的創新，不在於同事能把 AI用得有多好，更重要是把他們變成企業的第二個大腦。】

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[創新篇] 影子AI的暴走潮：你知道員工都在偷偷用AI嗎？

by angus | 2026-01-16

【引子】沒想到第一篇關於創新的文章是講影子AI？為何？因為近日我們團隊正在做這方面的調研，同時不斷有朋友談及這個問題，而且現實情況確實很滑稽：老闆要我快D手，人手又唔夠，仲要唔好錯，公司又孤寒，唔肯買AI，買翻來嗰個，仲蠢過隻豬，咁你話我點會唔用自己手機去豆包，Deepseek，Gemini或ChatGPT做嘢呢？

何謂影子AI？

在現代辦公室，一段看似平靜的日常背後，正上演著一場隱秘的技術革命。員工不經批准，私自使用ChatGPT、DeepSeek、Gemini等全球通用的生成式AI工具處理工作，將公司機密、業務計畫甚至客戶資料輸入第三方平台。這種行為被稱為「影子AI」——一個企業IT部門無從監控、數據流向完全失控的數碼幽靈。

它不是黑客入侵，也不是惡意竊取，而是員工在官僚流程與技術落差夾縫間，為求速度與效率而自發啟動的「地下行動」。根據IBM的研究，81%企業至今仍未能建立足夠的影子AI監控能力，顯示這已非個案，而是系統性盲區。更令人驚心的是，有調查指出，高達68%的管理層本身也在使用影子AI，只因官方工具「太差、太麻煩」，難以滿足即時需求。

效率渴求催生地下AI風潮

當企業仍在討論要不要引進AI，前線員工已開始用AI搶時間。香港生產力中心《2025年企業AI應用趨勢調查》顯示，88%員工已在日常工作中使用AI，但僅45%企業提供正式平台，意味著近乎一半的AI使用「灰色操作」。

想像這樣一幕：某公司市場部的同事，臨門一脚卻差一句爆點文案， deadline倒數兩小時。桌上那套「企業級AI」平台卡到像古董收音機，而手機裡的GPT卻三秒生成五版說詞。一時興起，手指一滑，把項目名稱、競品分析、目標客群全塞進去。五分鐘後，滿頭大汗地把「最佳方案」交上去，結果下一秒，老闆問：「這句『全城首創』在哪兒查證的？我們根本沒提這概念啊？」

也有人在深夜加班，想快速整理一萬字會議紀錄。不如自己開個AI，把逐字稿丟進去，心想：反正只是潤個稿，總比熬夜改得好。結果AI順手給出了「高階策略建議」，含括幾項不存在的資源配置，還配上一套聽起來像真的市場推廣的SOP。隔日晨會，主管看完直接問：「我們不是沒這預算嗎？這計劃誰批的？」

另有某位技術員，為了優化一段程式碼，把專利申請草稿中的一段核心邏輯貼進AI，只想確認語法是否通順。AI回應「已優化」後，他竟沒意識到——那段代碼，已經被當作訓練素材，送到遠方的伺服器裡，默默學了整整一天。

這些都不是奇談，而是影子AI最真實的日常。員工不是不守規矩，而是太想快一點。他們不是不怕風險，只是怕被「流程」拖到明天，被老闆怪罪。

政府與企業該如何做：從禁止到建構

目前，類似上述情況比比皆是。政府機構與企業若只靠「禁止」來管影子AI，就像用鐵籠關住風一樣滑稽。真正出路不是壓抑，而是「建構」——用一個比外面工具更好用、更安全、更懂本地需求的官方版本，讓員工心甘情願放下手機。

機構和組織應根據實際情況制定清楚的內部AI使用守則，釐清「能用」與「不能用」的紅線。比如：可以讓AI幫你潤飾公文，但絕對不能把財報草稿喂給它；可以叫AI畫示意圖，但不能輸入未公開的產品設計圖。

更關鍵的是，要大力扶持本地AI供應商，鼓勵開發符合本地需求、能安心存放數據、支持私有部署的企業級工具。不用再仰賴外國平台的「即時便利」，而要打造「可靠安心」的本土解決方案。

試想：如果哪天公司發出一個內部AI平台，界面清爽、回應快、能直連內部資料庫，可共享提示詞，並可追踪，可溯源，可質檢，還能自動打上「原創性」水印——那你還需要用那個「免費的、神奇的」外星工具嗎？

從影子走向光明：以需求驅動的AI健康生態

影子AI的出現，不是員工叛變，而是他們在用指尖投票：「我需要更快，我也想要安全。」

企業若還把這當作敵人，就會失去前線的創新火種。真正的智者，不會罵員工用不該用的工具，而是問：「他為什麼要用？我們的工具，究竟哪裡讓他想逃避？」
當政府和企業願意聽、願意改、願意建，那原本藏在角落的「影子行動」，就能被照亮，變成組織裡真正高效的「陽光力量」。

AI的未來不在封鎖，而在賦能。讓每個員人都可以用得快、用得安、用得理直氣壯——那時，影子就會消失，留下的，是一群樂在其中、步步踏實的數碼前鋒，並未組織降本增效，提升競爭力。

#影子AI #企業AI治理 #AI本地化供應鏈 #員工效率與安全平衡 #數碼轉型風險與因應

參考資料：
什么是影子AI？ https://www.ibm.com/cn-zh/think/topics/shadow-ai
什麼是影子AI? 81%企業的監控盲點 https://www.hkt-enterprise.com/tc/blogs/what-is-shadow-ai
你的員工比你更想用AI！忽視「影子AI (Shadow AI)」 https://www.frasertec.com/zh/blog/employees-want-ai-more-than-you-shadow-ai-devouring-company-data
香港生產力局《2025年香港企業AI應用趨勢調查》https://www.hkpc.org/zh-HK/about-us/media-centre/press-releases/2025/ai-readiness-in-workplace-survey-2025
@張Sir的AI養生館