人工智慧被討論的方式，彷彿商業世界從未經歷過技術變革一般。但事實上，它已經經歷過。

每個世代都會帶來自身的突破性創新——那些承諾重新定義企業營運、競爭與成長方式的創新。技術本身會改變，但企業的反應卻遵循著令人驚訝的熟悉模式。企業爭相採購新系統、聘用專家，並宣布大規模的轉型計畫。注意力集中在選擇哪個平台、能多快部署，以及競爭對手是否動作更快。

在這股熱潮中，人們很容易將採用技術與擁有策略混為一談。

這種態勢以前也出現過——從 1990 年代的企業軟體熱潮到 2010 年代的雲端遷移浪潮。新技術問世時總伴隨著它們將重塑競爭格局的預測。組織投入大量資金並圍繞它們進行重組，假設搶先採用就能轉化為持久優勢。然而，隨著時間推移，取得門檻逐漸降低。競爭對手獲得了許多相同的能力，曾經看似革命性的功能也成為基本標準。

此時，企業之間真正的差異化因素才變得清晰：取得工具與建立一個能善用該工具的組織，是截然不同的兩件事。

AI 可能確實比先前的技術更為強大。它的速度可能更快，滲透到企業各個職能的深度也可能更深。變革的幅度毋庸置疑。但潛在的商業教訓並不新鮮——單靠技術無法創造持久優勢。人才可以。更精確地說，學習速度比同儕更快的組織可以。

這正是企業在 AI 討論中可能忽略的層面。各公司爭相評估模型、比較供應商並部署工具。這些決策確實重要，但它們不太可能成為決定哪些組織最終勝出的關鍵因素。取得管道將持續擴大，能力將不斷擴散，而今日的突破將成為明日的標準功能。

更關鍵的問題是：組織的員工是否準備好隨著技術演進持續學習。

因此，企業能做的最重要 AI 投資，並非僅僅投資於技術本身。而是在於培育一支充滿好奇心、適應力強、且願意質疑既有工作方式的員工隊伍。這種文化無法從供應商處購得，必須經過時間累積而建立。

在 Bausch + Lomb——一家擁有約 170 年歷史、在眼部健康領域引領產業與技術變革的公司——企業致力於將學習融入日常營運，而非僅僅將其作為偶爾的培訓活動。

去年，Bausch + Lomb 與 Coursera 合作推出了全企業的 AI 學習計畫，其理念是 AI 素養應成為核心商業技能——而非小眾的技術能力。公司還將這些課程列為知識工作者的必修課。此一做法反映了大型企業的更廣泛趨勢，從金融服務到製造業，越來越多公司將 AI 能力視為必不可少的工作場所技能，而非專門技術。

這項決定引發了一些反對聲音，這是可以理解的。必修培訓並非總是受到歡迎，而且完成一門課程並不等於成為 AI 專家。然而，如果 AI 將影響幾乎所有企業職能，那麼為員工提供使用 AI 的基礎認知就不應被視為可有可無。

當然，培訓只是起點。學習的真正價值在人們開始應用時才能產生。

Bausch + Lomb 推出了 VisionAI 挑戰賽，邀請全公司的同仁——不僅限於 AI 專家——找出 AI 可以改善營運的實用方式。提案來自製造、研發、商業營運、財務、人力資源及其他業務單位。

最令人印象深刻的是提案的多樣性。有些提案規模宏大。另一些則著手解決那些耗費時間、為日常工作增添不必要複雜性的小型但持續性的低效率問題。雖然這些較小的想法可能不會成為頭條新聞，但累積起來，它們能讓組織變得更快速、更高效。

這次經驗印證了在漫長職業生涯中觀察到的一個原則：最接近工作第一線的人，往往對如何改善工作有最清晰的見解。領導層面臨的挑戰是，為他們提供知識、授權和機會，讓他們能夠付諸行動。

同樣重要的是，確保好點子能夠傳播。

這正是 AI in Action 的宗旨——一個內部平台，讓同仁分享使用 AI 解決問題、消除重複性工作及改善客戶服務的具體案例。有些案例每月節省數十小時；有些只節省一兩小時。每一個都有價值——尤其是當某位員工的解決方案為組織其他部門的同事提供了應對類似挑戰的更好方法時。

隨著時間推移，這些漸進式的改善會不斷累積。同樣重要的是，提出這些改善的個人會從問題解決者進化為教導者。

這也是一個遠早於 AI 就存在的教訓。企業經常將轉型視為由中央主導的事務：一小群人選擇技術、定義流程，然後指示組織其他成員如何使用。中央協調確實有其作用——特別是在標準、安全和負責任的部署方面——但持久的變革很少僅靠企業命令就能實現。

最有可能從 AI 中受益的組織，將是那些賦權各層級人員負責任地實驗、分享所學並協助同事進步的組織。這種轉變也需要領導者重新思考自身的職責。

多年來，領導者被期望提供明確的答案。如今，職責日益轉向營造一個讓人們提出更敏銳問題的環境。領導者必須設定明確的期望和規範，同時也要坦然承認，目前沒有人確切知道這項技術將走向何方。

AI 將持續演進。今日的領先模型終將被取代，而現在看似非凡的能力將變得司空見慣。沒有任何公司能僅靠在某一時刻選對工具就確保持久優勢。

能夠延續的是好奇心、適應力，以及將持續學習視為工作不可或缺一部分的組織文化。

常見的論述將 AI 定調為取代人類潛能的力量。實際上，它可以放大人類的潛能——但前提是企業在準備員工方面投入的心力，必須與評估技術平台時一樣多。

當前的狂熱終將退潮，正如以往的技術變革浪潮一樣。AI 將變得更深入嵌入、更為熟悉、也更為普及。當那一天到來時，優勢將不屬於最先購買最新技術的公司，而屬於那些員工從未停止學習如何運用技術的組織。

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