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AI First 自我升級革命

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內容簡介

第一本經理人公開親身實踐歷程的AI進化攻略!
解決「聽得懂、想得到、卻不知如何做到」的AI焦慮,
從掌握邏輯,到Vibe Coding自然就上手,
打造自己的AI代理部隊,看見商業模式新機會!

身為工作者或經理人,你是否也曾陷入這種困境?
腦中有很多創新提案,卻因為不會寫程式、缺乏技術支援,只能在既定框架裡原地踏步;
或是因為團隊產能有限、排程遙遙無期,最終只能縮減目標,難以突破瓶頸!

與其抱怨沒時間、沒資源做重要的事,
不如打破傳統的產能天花板!
現在開始 AI First,別讓「手工業思維」,限制了你的職涯想像。

本書作者陶韻智,具備20年網路與數位轉型經驗,卻在AI浪潮中看見了過去「高級手工業」的侷限。因此,他決定 All in AI,親自示範一個「程式廢材」如何轉身成為「AI指揮官」,在一年內獨力做出超過 100 個應用產品,實現了過去需要整個團隊才能達標的產出。

不只是技術升級,
更是一場「再也回不去了」的實戰進化
當技術門檻消失,看待商業、管理甚至專業的邏輯都將隨之改變。這本書,將陪伴你跨越技術恐懼,學會把繁瑣執行交給 AI,讓自己從疲於奔命的執行者,進化為帶領AI軍團、定義新價值的「超級管理者」。當你學會做AI的老闆,將不再是被進度追著跑的齒輪,而是能重構未來的領航者。

四大升級核心,開啟高效產能的新日常
★思維覺醒:拿回職涯的主動權
告別「等待資源」的舊慣性,建立 AI First 思考直覺。在規則改寫的時代,領先一步定義自己的工作方式。

★效能爆發:讓AI分身處理例行公事
運用 3A 模式讓 AI 成為最強部屬。產能躍升不再來自埋頭苦幹,而是讓智慧分身接手繁瑣流程與決策支援。

★實戰落地:隨時隨地實踐每個創意
這是對非技術背景者最友善的時代!用「對話」指揮AI,一個人就能完成從靈感到產品的快速轉化,讓創意不再只是空想。

★未來佈局:在變局中建立長遠競爭力
不只是學習工具,而是重構與未來的關係,將 AI 轉化為個人與團隊的文化基因。在變動的環境中,保有不可取代的優勢。

不必等到萬事俱備,現在就是 All in AI 最好的時刻。
讓 AI 成為你的最強後援,開啟專屬於你的 AI First 旅程!

作者

陶韻智(Sting Tao)

前 LINE 台灣總經理、LINE Pay 董事暨總經理,現為臺大創意創業學分學程兼任教授。長期活躍於企業數位轉型、新創輔導與創新策略領域,曾指導超過 500 家新創與上市企業,包括 Dcard、Whoscall等。

Sting 擅長將複雜商業問題化繁為簡,快速提出可落地的創新解法,並帶領組織建立高成長思維與實作能力。過去一年,他透過 AI 完成超過100個網站與 App,打造公司獲利新引擎,展示「從執行者到 AI 老闆」的實戰範例。無論是高階領導力課程、AI 實作策略,還是創新方法論訓練,他的核心價值始終是將學習與行動力結合,幫助個人與組織在快速變動的商業環境中脫穎而出。

目錄

作者序 All in AI !踏上自我升級之路

PART Ⅰ 覺醒:從程式廢材變身AI 神人

1紅色警戒: All in AI 不是口號
2就業海嘯:年輕人的機會正在消失
3開發實驗:從許願者進化為 AI 工作設計師
4腦力重構:提問×判斷×學習
5規則改寫:極速實踐「想到就能做到」

PART Ⅱ 修練:AI 新手村的打怪攻略

6角色升級:從工具人到AI的老闆
7拒絕讓渡權力:AI老闆的當責修練
8擴張軍團:打造 1+N 的混合團隊
9 AI代理人時代:奪回商業模式主導權

PART Ⅲ 效能:代理人軍團驅動價值倍增

10 性能對接:從底層邏輯到實踐精準指令
11意圖即戰力:Vibe Coding與指揮官思維
12 降本重構:AI 自動化流程實戰演練
13 增效實作:AI 代理人驅動生產力爆發
14 開拓新商機:AI 賦能的極速開發與落地

PART Ⅳ 重構:新時代的競爭護城河

15 佈局未來:借鏡歷史與算力革命的真相
16 超級管理者:從「帶人」到「帶AI」
17 價值定錨:驅動 AI 原生的組織革命
18 實戰遠征:跨越組織瓶頸的轉型攻略

終章 擁抱 AI,決勝未來

行動清單
1 All in AI 前可以做的三件事
2 給年輕人,也給主管的AI 技能履歷
3 四週做出你的第一個 AI 專案
4 提升團隊的AI 提問力
5 30 天實作,養成「想到就先做」的習慣
6 領導代理人AI 的策略指南
7 AI 新手村90 天行動清單
8 九步驟實戰路徑,從微型痛點走向產品化
9 六個月AI 轉型遠征計劃

試閱

作者序
All in AI!踏上自我升級之路

離開LINE之後,在很多場合,都會有人問我這個假設性的問題:「Sting,如果讓你帶著現在的能力,穿越回 2012 年,重新擔任 LINE 與 LINE Pay的總經理,你的策略會有什麼不同?」
每次,我的答案都是:「不會有任何不同。」
這個回答聽起來似乎顯得我毫無長進。但經歷過實戰的人都明白,商業競爭與「從0到1000」的過程,除了看得對,還要做得到。即使帶著「豐富的經驗能力」回到過去,有更清晰的思路,也知道什麼策略與模式會更好,但在當時的技術條件、人才密度與產能限制之下,單位時間內能完成的事依然極其有限。
那個年代,我們自認在做軟體、做高科技,現在回頭看,其實更像是「高級手工業」。
當時在市場上要迭代產品功能,或是開發新服務以驗證用戶需求,通常遇到的問題不是數據分析力不足,就是人手不夠,開發功能要等排程。導致無法看清用戶行為的全貌,最終能出手的次數,往往只有腦中想法的百分之一。即便是「正確的遠見」,也會因「執行的能量」不足而被卡住,難以快速取得成功。
我還記得,當年為了監看其他遊戲平台的即時玩家人數,我得設鬧鐘在半夜爬起來登入遊戲,手動把數據填進Excel。針對新功能、新產品,也會有無數次的「優先順序」討論會議,但本質上不是在討論「想做什麼」,而是在痛苦地決定「必須放棄什麼」。
因為優秀的數據分析師、工程師與 PM 是稀缺資源,團隊產能的天花板就在那裡。在生產力沒有質變的前提下,缺乏執行效率支撐的遠見,終究只是白日夢。當時的團隊已經拚盡全力、試了各種方法,時間運用幾乎達到極限,所以我認為即便重來一次,策略也無法改變。

直到 AI 出現

現在不一樣了,如果我能獨家帶著今天的 AI 能力回到 2012 年,我會告訴當年的自己:「把過去的經驗法則與策略思維,全部丟進垃圾桶,現在你可以用全新的做法,產生百倍的結果。」
有了 AI,我不會再糾結於如何優化既有的工作流程,而是直接重新定義 AI 時代下應提供的全新用戶價值。
這場變革的核心,首先體現在「體驗不再受限」。當時因為人力成本太高、技術實作太難而被迫放棄的前衛設計,在 AI 時代,我會毫不猶豫地將這些想法推上線。因為開發與實驗的邊際成本已經發生質變,過去被視為奢求的創新,如今已成為觸手可及的標配。
接著是「數量級躍升」。目標不再是提升 30% 的效率,而是讓團隊產能放大百倍。當知識工作被 AI 百倍加速後,限制企業成長的將不再是人力,而是領導者的決策速度與想像力。更進一步來看,如果我有 AI,我會進行「版圖的重新劃定」,絕對不會只滿足於打造一個成功的 App。當軟體的生產效率達到如此驚人的高度時,傳統的市場邊界已蕩然無存。我會選擇重新思考整體的戰略佈局,毫不猶豫地打造一套完整的生態系,挑戰行業的巨頭。
為什麼我敢這麼說?
從2025年初開始All in AI,我每天使用AI超過10小時,用AI開發超過100個軟體應用。我深刻感受到這次的AI不只是「工具升級」,而是在完全不同的維度上,對現行規則進行全面打擊。
過去我們像拿著十字鎬與鏟子在挖隧道,緩慢卻別無選擇;今天的 AI 則是具備智力的變形金剛,能獨立規劃、充滿力氣地執行。它不是單純改進效率,而是在重寫商業流程與產業想像。
當研究、解題、完成報告、產出軟體的成本急劇下降,當知識工作者的供給不再是瓶頸時,你唯一真正的限制,只剩下想像力與判斷力。

AI 不是工具,而是商業革命

這本書的誕生,不是為了教你 Prompt 技巧,也不是為了教你如何用AI節省寫報告、寫論文、生圖、開發軟體的時間。那些影響都太微小了。
真正驅動我寫下這本書的原因,是因為當我「All in AI」之後,我發現自己再也回不去了。
我看待商業的方式變了。
我思考管理的邏輯變了。
甚至,我對「專業之所以為專業」的理解,都發生了不可逆的化學反應。
AI 不只是效率工具,它更像一群超級知識工作者的屬下。
你必須學會「做AI的老闆」,把自己升級成「超級管理者」,帶領這支 AI 大軍拆解問題、重組思維、挑戰假設,並放大你的創造力。
我們無法回到 2012 年。但幸運的是,我們正站在一個遠比當年更巨大的轉折點上。
這本書,記錄了我如何學習做 AI的老闆 ,如何讓它參與我的自我升級、產生新價值與決策系統重構。
如果你也感覺到舊有的生產力方程式正在瓦解;如果你也認同,商業上的AI巨浪已經襲來;如果你不只想適應新時代,更想在變革中領先——那麼,這本書就是我為你準備的All in AI經驗與實戰分享。
別再用過去「手工業時代」的知識稀缺思維,去對抗AI帶來的知識通膨時代。
讓我們開始這場自我升級的旅程。


5規則改寫:極速實踐「想到就能做到」

過去我們的思考模式總是會被「人數」困住,認定「要多做一件事,就要多請一個人」。現在,你可以用另一個問題看世界:這個任務,用十個AI加一個主管做不做得完?
如果你再把「一個人+一台電腦+一套AI工具」這個畫面放大到整間公司,就會看到我前面提過的 3A 架構和「慣老闆理論」如何在組織裡落地。


自動化(Automation):交給 AI 的,不只是原本的 SOP

在過去的工作流程中,能自動化的多半是「規則清楚、例外很少」的項目。現在可以交給AI 自動化的是「需要看資料、做判斷、選範本」這種要用「腦」的工作。例如:客服的第一線回應;基礎財務對帳、發票開立提醒;簡單的報表整理、格式統一;內部系統帳號申請、權限調整,都可以交給AI 處理。
在這個層次,你可以問自己的問題是:「這一整條流程裡,有沒有百分之三十至五十的工作,可以被 AI Agent 接手?」你的目標不是一次就做到百分之百自動化,而是逐項鬆綁人力。

強化(Augmentation):讓 AI 當你的超級助理,而不是花瓶玩具

強化的意義是,你不再擔心 AI 像人一樣「取代你」,而是把AI當成「超級助理」。不是把決策外包給 AI,而是讓AI幫你「蒐集資訊、整理選項」,並且做到極致,讓你的判斷力比別人快狠準。例如:
 做新市場評估前,請 AI 幫你整理三大市場所有公開數據、權威報告、主要競爭者、商業模式、用戶聲音列表。
 設計新方案時,請 AI 幫你列出十種不同價位組合、收費方式、常見風險、市場進入策略(GTM)。
 檢討營運問題時,請 AI 幫你從數據裡找出異常點、可能的原因。

代理(Agent):讓一群 AI 自己跑流程,你只定方向、做審核

當自動化與強化上手後,就可以進階到「代理」,這個階段的AI不只是工具,而是一個可以「自己跑流程」的半自動員工。例如:
 入職流程 Agent:自動發送歡迎信、幫新人開通系統帳號。
 客戶成功 Agent:定期檢查客戶使用數據、標記「需要關懷」的帳戶、草擬聯絡信件。
 內容運營 Agent:自動蒐集市場話題、草擬每週內容排程、生成初稿。

在這個世界裡,人類的角色變成「慣老闆」:自己做得到的,交給 AI 自動化,釋放時間;自己做不到的,讓 AI 幫你強化與補位。你只需要做兩件事:定方向+審核。

在 AI 的加持下,啟動新實驗的邊際成本變得極低;真正有價值的,不是單一版本的產品,而是歷經一輪又一輪實驗後,所累積的「市場理解」。當你逐漸弄清楚客戶真正願意為什麼買單、對哪些變化最敏感、在什麼節點容易流失,這樣的洞察,比任何一行程式碼都更值錢。

技術門檻在下降,真正的門檻在你自己身上

如果說以前的問題是:「我有想法,但我做不出來。」那在 AI 普及的今天,你應該換兩個問法:
 我願不願意花時間,學會用 AI 把想法變成原型?
 我願不願意用這些原型,勇敢地跟市場做真正的對話與實驗?

真正的門檻,正在從「會不會寫程式」,轉到「你敢不敢想、敢不敢試、敢不敢一直改。」
在這個世界裡,你不用變成工程師,但你必須變成一個懂得用 AI 當團隊、懂得用實驗學習、懂得從 0 到 1 的人。
AI 正在重寫的,不只是商業規則,也是管理者的工作定義,從「開會講策略的人」,變成「會帶著一群 AI 真的做出東西的人」。
你可以選擇繼續當只會點頭說「AI 很重要」的主管,也可以選擇開始用AI,在30天內,做出你人生的第一個「想到就先做出來」的產品。


(摘錄自CH5 規則改寫)

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    • 語言
    • 中文繁體
    • 裝訂
    • 紙本平裝
    • ISBN
    • 9786267713822
    • 分級
    • 普通級
    • 頁數
    • 288
    • 商品規格
    • 25開15*21cm
    • 出版地
    • 台灣
    • 適讀年齡
    • 全齡適讀
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