2026 AI臨界點：決策加速、商業重構與人類角色再定義｜專家論點【鄭緯筌Vista】
作者：鄭緯筌（專欄作家，「臺灣電子商務暨創業聯誼會」共同創辦人，前「APP01」網站總監、《風傳媒》產品總監和《數位時代》雜誌主編）
許多人覺得這兩年生成式AI的發展已經夠快了，但其實這只是剛剛揭開序幕。到了2026年，我們將看到多模態AI的全面普及，這意味著AI不再只能文字聊天，更可同時理解語音、影像與數據，並在同一個模型中處理跨模態任務。想像一場董事會會議，結束後AI不僅能自動整理逐字稿，還能生成視覺化的策略地圖、財報模擬圖，甚至立刻輸出三個情境預測，幫助董事會成員評估決策影響。這將大幅加快決策速度，也得以降低錯誤決策的成本，因為公司能用模擬測試先行驗證策略。
放眼國際，微軟、Google與OpenAI等公司都在推進多模態模型的商用發展，這些模型不僅能看圖、寫程式和生成影片，甚至能讀取企業內部的結構化與非結構化資料，直接充當知識管理助手。對企業而言，2026年比拼的不是誰先讓AI落地，而是誰先把AI嵌入決策流程。若能搶得先機，就能在市場上取得壓倒性優勢。
當然，這也意味著競爭會更激烈。舉例來說，全球頂尖的供應鏈企業已經在測試AI驅動的預測性採購系統，能夠在原物料價格波動前一週預測市場動向，提前鎖定採購合約，幫企業省下數百萬美元。金融產業則正在部署AI即時風控，不再依賴傳統模型，而是用生成式AI即時解讀新聞、社群輿情與交易數據，動態調整風險敞口。話說回來，這種速度優勢將成為新一輪贏家的決定性因素。
對個人而言，2026年的職場競爭也會更嚴苛。光是會用ChatGPT不再足夠，你必須能設計跨步驟的AI工作流（workflow），把一連串任務交給AI自動完成，而不只是得到單一答案。例如，行銷人員要能設計一個流程：先讓AI搜集市場趨勢、再生成不同定位的廣告腳本、最後再分析每個腳本的吸睛度，並輸出成一份簡報給主管審核。到時候，誰能把AI用得更熟練，誰就能用一人之力做出超越一個小團隊的產出。
大多數人用AI的方式，還停留在「請你幫我寫一篇文章」這樣的簡單指令階段，結果往往得到中規中矩、沒有驚喜的輸出，甚至充滿「AI感」。但如果我們把提示詞當成一門設計學，就能把AI的輸出提升到專業水準。提示詞工程（Prompt Engineering）的核心，不是設計單次指令，而是透過整個思維鏈（Chain of Thought）的運作，讓AI在清晰的脈絡下逐步產出結果。
- 分層提示（Layered Prompting）
分層提示的概念，就像把一個複雜任務拆成數個小步驟，先讓AI搭建知識框架，再請它一步步填充內容。這個技巧特別適合策略分析、研究整理、長篇寫作等需要邏輯鋪陳的情境。
實務案例：假設你是策略顧問，要替一家零售品牌規劃2026年的成長藍圖。你可以先讓AI整理「全球零售業2026年的五大趨勢」，接著再請它根據趨勢找出可能的成長機會，然後再生成三個策略方案，最後請AI用表格比較方案的投資報酬率、風險與執行難度。透過這樣的多輪對話，不僅能讓AI生成更完整的答案，也能讓你在過程中逐步修正方向，就像跟一個聰明的顧問進行策略會議。
技術要點： 分層提示能讓AI保持上下文連續性，降低「跑題」的機率。最好在每個步驟加入明確指示，例如「請用表格輸出」「請列出三個案例」「請用繁體中文撰寫」，確保AI輸出一致可用。
- 角色切換（Role Switching）
角色切換，是一個被忽略的強大技巧。我們不該滿足於AI給的第一個答案，而是要讓它扮演不同角色來挑戰自己的結果。先請AI扮演作者生成內容，再請它扮演嚴苛的編輯，挑出所有漏洞，最後請它扮演受眾，告訴我們哪裡讀不懂、哪裡可以更吸引人。
實務案例：如果你要寫一份對外提案，可以先請AI生成一版初稿，再請它切換角色：「現在請扮演風險投資人，挑剔這份提案的商業模式、財務預測和市場假設」。接著，再請它以品牌顧問的角度，優化文案的說服力與情感張力。這樣得到的結果，不只是更完整，還等於經過多重視角的交叉檢驗，比人類單打獨鬥快得多。
商業價值： 這種做法相當於用極低成本進行「預審」，在送出提案或企劃前，就先經過AI模擬的多角度審查，大幅降低錯誤與遺漏的風險。
- 工具調用（Tool Use）
2026年的AI，將不再只是文字生成器，而是任務執行者。愈來愈多的平臺允許AI透過插件或API去調用外部工具：查詢即時數據、生成圖表、甚至直接寫入資料庫。這讓提示詞設計不再只是問問題，而是可以觸發實際行動。
實務案例：假設你是產品經理，要追蹤競品的價格變化。你可以寫一個提示詞：「請查詢臺灣三大電商網站上競品A的最新價格，整理成表格，並輸出為CSV檔」。AI可以直接抓取數據、生成報表，甚至自動更新到Google Sheet供團隊即時查看。這比傳統人工搜集要快數十倍，還能確保資料一致。
風險與治理：工具調用固然可帶來強大生產力，但也意味著更高的風險，例如資料外洩、API誤用。企業必須設置安全沙箱，限制AI只能調用授權工具，並保留日誌以供追蹤。
- 提示詞最佳實踐（Prompt Best Practice）
進階應用還包含「範例驅動」（few-shot prompting）和「溫度控制」。範例驅動指的是在提示詞中給AI一兩個示範，幫它校準輸出風格。例如，你可以先提供一段你喜歡的品牌文案，再請AI模仿語氣寫出新內容。溫度控制則是調整AI輸出的隨機性（通常在0到1之間），溫度高會生成更有創意但不穩定的內容，溫度低則較穩定但較無新意。對需要創造力的場景，可以提高溫度；對精確性要求高的報告，則應降低溫度。
- 風險意識與人機迴圈（Risk and Human-in-the-loop）
最後，進階提示詞應用必須搭配風險意識。即便提示詞設計得再精細，AI仍有可能產生幻覺或輸出錯誤資訊。因此要在流程中設計「人機迴圈」（Human-in-the-Loop），由專業人員對AI輸出進行審查。這不僅是品質保證，更是倫理責任，避免錯誤資訊流入商業決策或對外溝通。
誠然，各家企業如果要建立競爭優勢，不僅要用AI，還要會管理AI。我建議，至少包含三個步驟：
- 內部教育與意識提升：讓所有員工理解AI的機會與風險，建立統一的使用準則。
- 技術與流程治理：導入「人機迴圈」（Human-in-the-Loop）審核、輸出日誌紀錄、偏見偵測工具。
- 對外溝通策略：把AI治理作為品牌資產，主動公開AI使用政策，強化市場信任。
當這套治理機制漸趨成熟，企業甚至可以把它外部化，變成對客戶的價值主張。想像當某家金融機構說：「我們的AI決策全部可追溯、符合國際標準，且經第三方審核。」這不只是降低風險，而是直接成為品牌差異化的武器。
如今，AI已經不再是遙不可及的技術話題，而是正在重塑每一個產業的基礎規則。我們能否在2026年保持競爭力，取決於我們能不能用好AI、用快AI以及用出差異化。從今天開始，我們不該只是被動觀望，而要主動設計屬於自己的AI成長路徑，讓AI成為個人與企業能力的放大器。
