以下是伊雲谷策略長譚子聰分享，公司如何從內部落實AI First，AI如何啟動數據飛輪、推動產品銷售模式轉型的第一手觀察。
【我的預測】AI First將重新定義企業的競爭格局。未來勝出的公司，不是導入最多AI工具的公司，而是用AI重建商業模式、讓系統透過數據持續精進產品的公司。數據飛輪一旦轉動，成長就不再靠人推動，每一次服務、每一筆數據，都會成為下一輪競爭的優勢。
【我們正在做】將工程師過去手動執行的維運與資安任務，逐步轉化為AI Agent，透過平台讓客戶看得見、訂得到、算得清，為原本的服務加值；同時在內部推動builder（動手做的人）文化，讓每位員工都成為AI First的實踐者。
【我的建議】推動AI轉型，先別急著改流程，要先問兩個問題：這個環節如果不靠人，AI會怎麼做？以及，員工有沒有準備好擁抱這個改變？技術可以找人協助，員工的心態、組織文化塑造需要時間，這才是AI First能否真正落地的關鍵。
趨勢一：AI First不是加法，是整個商業模式的重建
很多企業導入AI的方式，是在現有流程上加速——行銷用AI產文案、業務用AI整理報告、工程師用AI寫程式。每個環節快了一點，但整體工作流程沒有改變，不會帶動營運模式變革，也不會帶來新的商模。
問題出在思考的起點。我們以前問的是：如何用AI加快現有流程？
但AI First問的是：如果這個環節不需要人參與，AI會怎麼做？這兩個問題看似相近，帶出的答案截然不同。
我常用東南亞的數位銀行來說明差異。傳統銀行做一筆銀行辦理放款、透支、貼現、保證、承兌及其他經中央主管機關指定之業務項目。，需要人工層層審核，大約需要一、兩週，成本高達250美金（約新台幣7,852元）。就算部分過程導入AI，只要每個關卡還是靠人審核，加速幅度終究有限。
但有些數位銀行選擇換一個角度思考：如果沒有人做，都交給AI來做，會怎樣？他們讓AI串接用戶的社群數據，即時計算信用評分、自動給出額度與利率，全程無人介入。
成本從250美元（約新台幣7,852元）降到1美元（約新台幣31元），還接觸到過去從未服務到的客群，業務量因此大幅擴展。
這背後的關鍵，是數據飛輪開始轉動。
當AI持續蒐集數據、優化預測模型，每一筆申請、每一次還款，都會回頭強化下一輪判斷；系統越跑越準，民眾愈來愈信賴服務，業務成長不再靠人去推動。就像Google、Facebook用數據模型驅動廣告業務成長一樣。
與停留在線性流程的公司相比，我認為，能用AI First思維的企業，才能真正享有數據飛輪的紅利，成為頂尖企業。
趨勢二：AI打破業務天花板，產品導向開發才能帶動成長
我做了20年業務與行銷，過去資訊服務業者是「業務導向」的擴張邏輯：海外建立分公司、培養業務、拜訪客戶、簽單交付；客戶滿意了，再請他介紹下一個客戶。
這套模式有效，但很容易遇到天花板：成長取決於業務人數與能擴展的區域。
伊雲谷在11個國家布點，很多人覺得厲害；但我反而會問：另外180個國家呢？那些客戶難道不需要被服務嗎？這個限制靠人很難突破，但AI可以。
AI讓產品規模化、遠端服務品質提升，為資服業者打開了新的成長路徑。Facebook不靠業務賣廣告、微軟的服務按一按就能訂閱——這就是產品導向成長（PLG）的邏輯：讓帶著AI能力的產品直接服務客戶、自動完成交易，不受時區與人力限制。
在這個模式裡，業務不是成長主力，而是放大器，負責深化客戶關係、提供更高價值的服務。
因此，伊雲谷從兩年前開始，一邊維持業務導向的成長，一邊在雲端託管（MSP）、資安維運（MSSP）、客戶盡職調查（KYC）加入AI能力。未來企業成長比的不是誰有更多業務夥伴，而是誰能把AI能力做成產品，直接觸及更多市場。
行動一：把服務能力平台化，讓AI看得見、算得清
企業的AI能力再強，如果客戶看不到，就很難產生信任與價值。
伊雲谷從 2023 年起以「AI First」為核心，把過去工程師手動執行的任務，逐一變成AI Agent輔助，並階段性透過可視化平台 Atlas，讓客戶能夠從單一平台就能控管由伊雲谷提供的相關服務，無需轉換不同系統進行管理。
以雲端託管為例，過去一位工程師大約能負責10個客戶，100個客戶就需要10個工程師，他們每天反覆檢查、巡視，工時大量消耗在重複性工作上。
現在，這些任務交給雲端檢查助理、記憶體助理、磁碟助理等Agent處理；Agent發現有問題，工程師再介入處理，節省了30%～50%維運工時。
資安託管服務也是同樣邏輯——後門檢查、木馬偵測、加密貨幣威脅監控，全數由負責初步篩選與情境分析，現在資安事件處理時間縮短了八成。
目前，伊雲谷在雲端與資安託管兩項服務，提供客戶的Agent已超過百支，除了相關部門使用，也提供客戶透過可視化平台Atlas做好成本管控，可自行查詢由伊雲谷AI Agents提供的所有服務與工作紀錄，客戶一看就懂自己訂閱了什麼、獲得哪些服務。
這套模式也呼應「產品導向」的成長邏輯——服務本身就是產品，Agent好用，客戶自然持續訂閱服務。
除了面向客戶的服務平台，伊雲谷也在內部建立AI Agent管理平台，監控每支Agent的運行狀況、token使用量、成本與權限。
Agent愈多，愈需要像管理員工一樣管理：即時確認運作狀況、評估實際成效、適時調整上下架，才能讓每一支Agent真正為企業帶來加乘效應，而不是成本浪費。
這套管理能力也從內部延伸為對外產品，幫助客戶統一管理自己開發的AI Agent。
伊雲谷的AI Agent治理平台一站滿足 AI Agent 監控、管理、守護需求。圖片來源：伊雲谷官網
行動二：員工從執行者變成builder，AI First文化才能真正落地
AI來臨時，每個同事都擔憂：「我的工作會不會被取代？」我認為，企業推動AI First的第一步，不是決定從哪個流程開始改，而是先給同事安全感，讓他們願意擁抱這個改變。
我們在全球的分公司，每個月都舉辦教育訓練，不只是教員工使用AI工具，更要讓他們理解AI將帶給世界哪些改變。我們要讓每個人都成為用AI的builder、持續走在自我改變的路上，而不是等著被取代。
我們也花了至少六個月，說服工程師放下對AI的過度要求。
他們常說：「AI會有幻覺，會講錯話，我不敢把工作交給它。」我的回應是：「你剛畢業的時候，有沒有做錯事？為什麼你可以被給機會，AI就必須100%正確？」
正確的心態應該是：把AI Agent當成新進員工，給它時間迭代、產生更精準的結果；人的角色則像主管，定期抽樣檢查、調整模型，讓AI愈來愈好。
我很喜歡Anthropic創辦人阿莫迪（Dario Amodei）在近期演講提到：
擁抱AI的關鍵，是專注在成果與產出，而不是執著於過去的做法。
因此，工程師必須放下對程式碼的執著；對我來說，則是重新審視做了20年的業務與行銷邏輯：如果不靠人，用AI會怎麼做？
如果伊雲谷從下而上都有這樣的思維，AI就不只是輔助個人工作工具，而是促進公司成長、擴展國際業務的加速器。
未來城市＠天下｜伊雲谷數位科技公司策略長譚子聰的2026年AI趨勢觀點：
A：把AI當加速工具，在舊流程上加快速度，但沒有改變商業模式的本質。真正的AI First，是重新問：如果這個環節不需要人參與，AI會怎麼做？
A：數據飛輪是一個自我強化的循環——AI 根據數據做決策，每一次服務與交易又產生新數據，回頭優化下一輪判斷，讓服務越來越精準、成本越來越低。能建立數據飛輪的公司，成長不再依賴增加人手，而是靠系統自身的累積持續壯大。
A：從給員工安全感開始。AI來臨時，每個人第一個問題都是「我會不會被取代」。企業要先建立正確心態：把AI Agent當新進員工，給它時間迭代，管理者的角色是定期檢查成效、持續優化，而不是要求AI從一開始就100%正確。
