這次受邀上東森新聞，聊的是 AI 浪潮與台灣產業的機會。在節目裡，我分享了兩個當下的趨勢觀察。但鏡頭外我更想說的，是企業面對這波 AI，具體可以怎麼做——特別是從專案管理的角度來看。
AI 的 IC 積體電路佈局已跑完一個完整的部署周期。現在進入的是大量建置算力硬體需求的階段——不是設計新晶片，而是把已設計好的東西大量製造出來，建成支撐下一代 AI 應用的基礎建設。以前都在做一些基礎的建設，現在這些建設要開始真正發揮作用了。台灣在這裡的位置非常清楚：供應鏈的核心節點，不只是短期的股市題材，而是未來三到五年基礎建設擴張的長期訂單保障。
很多人還停留在「AI = Chatbot」的認知框架，但這個視角已經落後了。AI 真正能夠改變生活的落地應用，是無人機與機器人——這兩類產品需要在真實世界做決策，不是在螢幕上輸出文字。感知、決策、執行的完整閉環，是 AI 能力的最高驗證。農業、物流、製造、軍事，每一個垂直場景都是獨立的大市場。ChatGPT 改變了人與資訊的互動方式，但無人機和機器人改變的是人與物理世界的互動——後者的市場規模，會是前者的數倍。
「以前都在做一些基礎的建設。現在這些基礎，要開始真正撐起下一代的應用了。」——走心教練歐文
趨勢知道了，然後呢？這是我每次受訪後，最常被問到的問題。以下三個切入點，是我從二十年專案管理實戰的角度，能給企業的具體建議。
風險管理、進度控管、資源管理——這三件事是專案管理的核心命題，也是每個企業每天都在消耗大量人力的領域。它們有一個共同特徵：都包含大量的「重複性判斷」，而重複性判斷正是 AI 最擅長的事。過去，這三件事靠的是資深 PM 的直覺與記憶——但直覺無法複製，記憶會隨著人才流失消散。AI 能把這些隱性知識轉化為可查詢、可傳承的系統。
這不是要 AI 取代 PM 的判斷，而是讓 PM 從「收集資訊」的工作中解放出來，把時間用在真正需要人的地方：做判斷、建關係、解決例外情況。
過去，很多中小型企業和新創來不及、或是刻意忽視了一件事：建立自己的專案管理知識庫。每個案子做完就結束，沒有系統性的紀錄，沒有經驗的沉澱。下一個類似的案子，還是從零開始踩一樣的坑。現在，AI 讓「建立知識庫的成本」大幅下降。一個剛起步的新創，可以在三個月內建立起過去需要三年才能積累的專案知識庫。這是彎道超車大型競爭對手的真實機會窗口。
大型企業有歷史資料，但也有歷史包袱——流程固化、導入阻力大。新興企業現在做對這件事，三年後就是護城河。
大型企業的優勢很明確：他們有豐富的歷史專案資料。問題是，這些資料大多數沒有被「用起來」——它們散落在舊系統、Email 附件、退休員工的記憶裡，從來沒有被系統性地整理過。解法是：找到一個具備豐富專案經驗背景的人，搭配 AI 工具，系統性地整理這些歷史專案資料。這個組合能做到的事，是過去靠人力幾乎做不到的。
這不是 IT 建設專案，不需要幾百萬的系統導入費用。它需要的是：對的人、對的工具、以及讓這件事真正被執行的決心。
AI 的趨勢不會等人。IC 算力在建、無人機機器人在落地——這些不是未來，是現在正在發生的事。對企業來說，現在要問的不是「AI 值不值得投資」，而是「我的專案管理系統，準備好接住這波浪潮了嗎？」
訪問播出連結：
https://youtu.be/Q6QcC5BMjM0
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