一位老朋友、也是中型企業的顧問，丟給我一篇外電報導，只留下一句話：「Accenture 要把 AI 訓練推到三萬人，你怎麼看？」

那一刻我其實沒有太多驚訝，反而有點熟悉的無力感。
這幾年，我看過太多人對 AI 充滿期待，也看過更多人，在學了一堆工具之後，反而更焦慮——忙、亂、卻沒有一個真正能交付、能賣、能量化的成果。

而這則新聞，剛好把問題的本質攤在陽光下。

Accenture 與 Anthropic 的合作，表面上是「技術聯盟」，但細節一看就知道，真正的重點從來不是模型多厲害，而是：他們打算一次把三萬人，拉進同一套 AI 運作邏輯裡。

這不是實驗室。
這是戰場。

為什麼大企業用得起 AI，你卻越用越卡？

很多人會以為差別在資源、預算或技術，但我看得很清楚——差別在層級。

我曾輔導過一位講師型創業者，內容專業、課程口碑不錯，卻始終卡在「忙但賺不多」。
他學過寫 Prompt，也會用 ChatGPT 產文案，但每次專案結束，東西就散了，下次又重來一次。

那次他跟我說：「我是不是不夠會用 AI？」

我反問他一個問題：「如果今天你多接三倍客戶，你的流程撐得住嗎？」

他沉默了。

那一刻，其實答案已經很清楚了。
不是工具問題，是你沒有把 AI 放在『營運層』，而只是放在『助理層』。

Accenture 為什麼要一次訓練三萬人？
因為他們要的不是每個人都會用 AI，而是——每個人都用在同一套工作流裡。

我第一次真正「用對」AI，是在放下炫技的那天

坦白說，我自己也走過彎路。

早年做 SEO、做遊戲金幣撮合時，我也曾迷戀各種技巧；後來轉進教育培訓，一度以為只要內容夠多、夠完整，就能解決問題。
直到罹癌那段時間，我被迫停下來，開始思考：如果體力、時間都有限，我還要怎麼放大影響力？

答案不是更努力，而是更會借力。

那時我重新定義 AI 的角色，不再問「它能幫我做什麼」，而是改問：「如果 AI 是團隊成員，它的職責是什麼？」

我開始把所有工作拆成角色——
有負責研究的、有負責結構的、有負責檢核的、有負責把成果變成商品的。

有趣的是，當我這樣重來一遍後，原本需要兩週的課程藍圖，三天就跑完；原本反覆修改的銷售頁，第一次就能上線測試。
不是因為 AI 變強了，而是我終於讓它站對位置。

企業級 AI 落地，其實有一個「縮小版公式」

看 Accenture 的做法，你會發現他們沒有急著追新功能，而是先確立三件事：

第一，他們先統一「問題怎麼被定義」。
不是叫員工隨便問 AI，而是讓大家知道，什麼才是對業務有價值的問題。

第二，他們把任務拆到「可交付」。
不是一句「幫我想行銷策略」，而是明確知道，最後要交付的是簡報、腳本、流程或決策依據。

第三，他們有一套評審與回饋標準。
產出不是用感覺好不好，而是能不能用、能不能賣、能不能複製。

這三件事，我後來發現，個人創業者其實也完全用得上，只是規模小一點而已。

我曾帶一位自由工作者，把他原本零散的顧問服務，重新跑了一次流程：
先用 AI 幫他重構問題，再拆成任務，接著設定「如果我是客戶，我會怎麼挑毛病？」的評審角色。

七天後，他手上多了一份清楚的交付模板，第一次報價就比過去高出三成，成交卻更順。
他跟我說，那是他第一次感覺到「AI 不是幫忙，而是在替我撐場」。

真正的差距，不在會不會用，而在有沒有「可賣的成果」

很多人學 AI，最後卡在一個很尷尬的位置——
知道它很強，也花了很多時間，但生活沒有明顯改變。

我現在看得很清楚，關鍵從來不是你學了多少，而是：
你手上，有沒有一個明確、可量化、別人願意付錢的交付物。

Accenture 投入 AI，不是為了省人力，而是為了讓每個人的產出，更快變成企業價值。
個人也是一樣。當你能用 AI 把專業封裝成模板、流程、藍圖，你就不再只是賣時間，而是在賣系統。

那是一種完全不同的自由感。

我對 AI 的態度，其實很簡單

我始終相信，自由來自選擇權，而選擇權，來自你能不能創造結果、並且為結果負責。
AI 只是放大器，它會放大你的混亂，也會放大你的結構。

所以我寧願慢一點，也要把思維對齊；
寧願少學一點工具，也要先跑出一個能賣、能複製的成果。

如果你最近也有一種感覺——好像什麼都懂一點，卻始終差臨門一腳——那你不是孤單的，只是該換一個層級思考了。

那段時間，我把自己走過的企業級 AI 落地邏輯，整理成一套一般人也跑得動的版本，後來不少人跟我說，第一次覺得 AI 不再是壓力，而是後盾 👉 https://www.w7line.com/u/aWQ9TWpJek5BPT0mcHU9X0x1RndkSjBH