AI 時代下的決策能力

當前管理學的知識積累與成熟度已達到相當高的水準，那麼 AI 是否能夠基於既有的資料與數據，提供一系列的管理決策呢？

舉例來說：

• 透過商業模式九宮格分析，AI 能夠找出當前產品的缺口，並提出下一步行動建議
• 搜尋市場競爭者、消費者行為等數據，結合五力分析，發掘潛在的成長機會
• 透過「人、貨、場」的剖析，制定具體的行銷發展路徑

我將這些決策能力歸納為三個層面：

• 框架（Framework）：提供系統性、邏輯化的檢視方式。
• 定位（Positioning）：評估企業或個體在框架中的當前位置與資源狀況。
• 方向（Direction）：基於框架與定位，確立最有利的發展路徑。

最終，這些策略思維會形成完整的故事脈絡，進而變成一系列的決策。

📐 框架

以台積電在美國投資 1000 億美元為例，其決策的背後可能涉及資本擴張、需求增長，或是國際政治風險分散等考量。

我認為，AI在這種複雜問題的決策，整體來說是相對有優勢的，因為它的運算細緻度、處理量，遠在人類之上，但這些複雜問題應該形成怎樣的框架，人類反倒是有優勢的。

框架是一種本質式的思考，但不單純是現有資料的延伸、歸納、彙整，更像是現實世界的拆解，但要拆解一個不曾被拆解的事物，AI目前是做不到的，也就是「創建新的框架」而言，人來還算是有優勢，但運用框架可能會是AI更占優。

📍定位

在商業個案分析中，我們能夠透過資料整理與分析來描述企業的現況，雜誌與報導也常透過「事後諸葛」來解釋企業興衰。我認為這都是定位的特一環，但真正的挑戰在於：

• 如何判斷哪些因素是關鍵？
• 哪些問題值得深入探討？
• 企業決策應考量哪些變數？

在這些方面，人類反倒有些許優勢，這個優勢在於經驗、思辨、感官與情緒所累積出的判斷力，我們需要的定位，它並不是一個「被塞入」的資訊內容，而是一個符合感官、實際狀況、契合框架的內容。

因此，如果框架屬於消費漏斗、定價模型…等計算式的，那麼在定位階段AI也將更有優勢；但如果是其他面向，人類的定位則有可能更為精準。

⚖️ AI 決策 vs. 人類決策

我認為最終的決策，相對於AI，人類的決策優勢並沒有大多少，因為我們的決策仍然是在框架、定位清楚後做出來的，當這些資料最後仰賴我們的判斷提供給AI時，它能考量的細緻度、完整度可能勝過人類。

但卻仍有難以跨越的鴻溝。

AI現在的自我訓練，在清楚長期目標的情況下，有能力設定短期的策略方向，並且經常性調整，修正後再來看看有沒有成功，失敗了之後會再設定下一個。整個過程都是自體完成，完全遵守指令、程序、以結果導向。

💭 那人類世界呢 ? 我們會願意讓AI當公司老闆嗎 ? 我們會願意聽從這個方向嗎 ?

從某些層面來看，AI 確實可能勝過人類，例如：

• 食品管理：決定過期食品丟棄並補貨。
• 廣告優化：自動替換表現不佳的廣告標語。
• 動態定價：根據市場數據調整產品價格以提升利潤。

然而，在涉及高風險、利益複雜的情境時，人類並不容易被說服。例如，經過好幾年的發展，自動駕駛技術已顯示其安全性高於人類駕駛，但我們仍然難以完全信任 AI 接管所有駕駛決策。顯然，決策不僅僅是效率問題，還涉及信任、風險與權力分配。

我們繼續深入來看，同樣一個好決策，我們可以透過「AI」、「領導者」來作為最終決策者。

需要AI決策，多半是因為這件事情無傷大雅、過程反鎖、例行公事，我們願意將決策權交給它。但會發現由於AI並不負責最終責任，因此決策者和承擔責任的人分離了，也就意味著我們將決策交給AI、不如預期的結果由自己負責。

那「領導者」的出現，顯然有一個AI難以替代的好處，就是
「有人幫忙決策，我可以享受部分成果，但不用負責」。

人類的決策指揮鏈之所以能成形，除了能力、戰功、權力結構、權力結構以外，要能讓大家都心服口服，還涉及更多的日常情感培養、尊重、啟發...等互動因素。方向要能落地，關鍵仍然在於催生行動。而目前透過一位「讓人願意跟隨領導者」決策，顯然是目標要達成的重要基礎。

所以，透過人類領導者來決策，相較於AI，更能滿足人類「減少責任、激勵行動」的兩個需求，這是在企業管理中較難以被取代的部分。前者關乎於角色的本質、後者則是要成功的關鍵。

因此，我想至少在 5-10 年內，在情緒、金錢、權力、領導、責任等多重因素交織的環境下，AI 仍難以完全主導複雜的商業決策。

你認為在AI的影響下，還有什麼管理價值短期難以被取代呢 ? 歡迎分享你的觀點 ~