AI 時代的競爭力-「品味」_ 甚麼是品味? 又該如何定義 品味?

AI 時代的競爭力，不再是努力而是「品味」，如何定義品味，來自資深創新架構師汪周禮的深度解析

1. 前言：從「奇蹟材料」到系統重構的必然

Notion 創辦人 Ivan Zhao 在其萬言書《Steam, Steel and Infinite Minds》中提出一個深刻的洞察：每一個時代都由一種「奇蹟材料」所定義。工業革命是蒸汽，基礎建設時代是鋼鐵，而 AI 時代則是「無限的心智」（Infinite Minds）。

然而，觀察當前的產業現狀，多數企業與個人仍處於「水車階段」——僅僅是將強大的新引擎（AI）強行裝進破舊的木製馬車架構中，導致生產力提升極其有限。當 AI 讓創意、內容與技術開發的成本趨近於零，真正的瓶頸不再是材料本身，而是「藍圖」的品質。我們正從人類尺度的「佛羅倫斯」小城模式，邁向全天候、高複雜度的機器尺度「東京」巨型都市。

在這場文明級的結構革命中，核心競爭力已然位移。

2. 第一個衝擊：品味新定義——品味是你的「認知邊界」

在 AI 知識經濟 2.0 的背景下，大眾對「品味」（Taste）的理解仍停留在審美或設計感，這是一種認知上的誤區。真正的品味，本質上是一個人的「認知範圍邊界」。

「品味稀缺的底層邏輯是認知範圍邊界不同，從挑剔、獨特、不同凡響樹立品味價值，背後依賴的是超越一般認知範圍邊界的思維邏輯。」

這種思維邏輯之所以稀缺，是因為它代表了一種「系統選擇能力」。AI 擁有海量知識，卻缺乏「挑剔」的直覺。唯有擁有超越平庸的認知邊界，才能從模糊抽象的元素中，精準定義出什麼是「好的」、什麼是「值得被解決的問題」。品味，即是架構設計的先導指標。

3. 第二個衝擊：經濟權力的轉移——進入「創新架構」時代

回顧經濟發展史，稀缺資源的轉移決定了權力結構的翻轉。我們正站在從「數位時代」跨入「AI 知識經濟」的門檻上，核心角色已從編寫程式碼的工程師，演變為設計系統的架構師。

時代	稀缺資源	核心能力	代表角色
工業革命	肌肉&能源	生產效率	工廠主力(工程師)
數位時代	技術知識	編碼與系統開發	軟體工程師
AI 時代	認知邊界&品味	架構設計與指揮	創新系統架構師  Innovation System Architect

在 汪周禮這幾年透過AI輔助企業創新專案 的實踐經驗中，進一步發現技術堆疊已不再是護城河，能定義產業甚至生態系架構並驅動 AI 進行大規模協同的人，將會是未來擁有真正的核心競爭能力者。

4. 第三個衝擊：AI 時代的第一性原理——「架構能力 = 生產力瓶頸」

我們必須直面一個現實：AI 具備近乎無限的執行潛力，但知識工作之所以尚未爆發，是因為存在「上下文碎片化」與「驗證困難」兩大瓶頸。要打破僵局，必須回歸第一性原理。

「指揮 AI 完成的工作能力就是架構設計能力。」

AI 不缺執行力，缺的是「執行架構」（Architecture of Execution）。這套架構包含四個支柱：

1. 問題定義 (Problem Framing)：精準識別值得被解決的真問題。
2. 系統設計 (System Design)：規劃解決問題的邏輯路徑與模組。
3. 資源配置 (Resource Allocation)：定義能力的邊界與 AI 工具的組合。
4. 成果驗證 (Verification)：在內容過剩的時代，建立可驗證的品質回饋閉環。

5. 第四個衝擊：AI 時代能力金字塔——極稀缺的 L5 層級

在新的能力矩陣中，價值不再由「勞動力」決定，而是由「架構位階」決定。請審視你在金字塔的哪一層：

• L5：規則制定者（極稀缺） —— 定義新問題類型，創造新方法論，設計產業底層架構（如：創新系統架構師）。
• L4：架構設計者（最關鍵層） —— 負責系統架構設計、AI 工作流整合、商業模型落地。
• L3：指揮者 (AI Orchestrator) —— 擅長任務拆解與流程設計，驅動 AI 協作。
• L2：操作者 —— 基礎 Prompt 使用者，工具導向。
• L1：被替代層 —— 從事重複性、可預測的知識性執行工作。

未來的核心挑戰，在於如何從被動的操作者，進化為具備系統思考能力的「架構設計者」。

6. 第五個衝擊：「落地能力」是檢驗品味的唯一標準

在 AI 時代，想法的邊際成本趨近於零，這使得「創意」本身變得廉價。如果你只能產出想法而無法落地，那僅僅是空談。未來的價值核心在於「架構化落地能力」（Architected Execution Capability）。

這是一種將抽象想法轉化為可執行系統，並能獲得「外部回饋」的能力。它包含五個子能力：

1. 認知邊界突破：看見他人看不見的系統性機會。
2. 問題建模：將模糊的需求轉化為清晰的架構邏輯。
3. 系統架構設計：建立穩健、可擴充的執行框架。
4. AI 指揮與協同：像指揮樂團一樣駕馭多個 AI Agent。
5. 外部回饋整合：在執行過程中動態修正，將 AI 輸出轉化為真實商業價值。

7. 結語：一場關於架構設計的文明競賽

我們正經歷的不是一場工具更新，而是一場文明級的經濟結構革命。未來的競爭不是比誰更努力，而是比誰的架構設計更精巧、誰的認知範圍與決策邊界更深遠。

「AI 時代不是創意競賽，而是創新架構設計競賽，比的是決策方案能力與決策速度。因此，能將抽象想法轉化為可執行系統並產生外部回饋的人，將會是未來擁有真正競爭力的關鍵人物。」

技術不再是門檻，你的「品味」與「認知範圍邊界」才是。

最後，有一個可以思考的題目就是：

當 AI 可以無成本地幫你完成所有執行時，你是否有足夠的品味，去定義一個真正值得解決的問題？以及完成此值得解決問題的架構設計能力？

(本文由AI根據原創作者汪周禮提供資料生成後，經過原創作者編輯後公布)

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MSM_AI輔助創新六大模組 甘苦小故事(短文)

【會話中迷失：大語言模型在複雜任務中的瓶頸與突破】

在使用大型語言模型（LLM）進行多輪對話時，經常會遇到一個難以忽視的問題：「會話中迷失（Lost in Conversation）」。這代表一旦模型在某一輪回答中出錯，錯誤便可能如骨牌般連鎖發生，使得後續回到正軌變得困難。這類問題在處理複雜的技術創新與知識整合任務時，特別明顯。

👉 參考文獻：arXiv:2505.06120

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2025.06.26 首發, 2025.07.07更新
2025©汪周禮

在兩年前(2022Dec~2023May)設計 MSM（Multi-Shots-Models AI 輔助創新方法）時，我也深刻感受到這個挑戰。為了確保模型在多次提問過程中仍能維持高品質與主題聚焦的輸出，除了進行內容的結構化設計，我也導入了多種提示工程技術（Prompt Engineering Techniques）作為模型導向與錯誤校正的關鍵手段。

但即使如此，仍會出現模型陷入迷失或產生幻覺的瓶頸，因此我當時啟用了兩個付費 GPT 帳號進行對比測試與路徑重導，終於建立起完整的 MSM 六大模組架構，並設計出超過 20 組關鍵提問模型（Key Prompt Frameworks）。

MSM AI輔助創新多代理人(Multi-Agents)整合的代理式AI 工作流(Agentic AI workflow)這個架構融合了多項跨領域工具與流程：

• 新產品開發流程：Cooper、PDMA、Crawford、IPD 等。

• 問題解決技術：KT法、RCA、FMEA、FA等。

• 創新方法：Design Thinking（三種版本）、TRIZ等。

• 專利分析技術：FTO、專利地圖、佈局與迴避設計等。

• AI提示工程策略：模組化提示描述、錯誤鏈斷點設計、多輪對話導引技術等。

這套系統的設計過程花了我三個月、研讀超過百篇 AI 相關研究文獻，才整合出這套能真正導入企業實戰的 MSM_AI 輔助創新流程 (PS. 那時候還特地寫了一篇部落格短文紀念)。兩年來已在多家企業的創新專案輔導中，證實其實效，特別是在R&D、專利布局與AI技術應用開發領域，對比過去使用的傳統模式，根據企業專案輔導的統計結果，完整的MSM_AI輔助創新流程平均縮短研發50%開發時間。

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MSM_AI × Agentic LLM 平台 PoC 實戰整合

從2023六月完成開發MSM後的兩年的時間裡，在四大領域 (手機、半導體、新能源、AI技術開發) 累積38 個 成功案例！
近期(2025.07.17update)更新添化工產業，共五大領域，企業應用項目已累積 48個 有效案例。

目前，MSM_AI 模組已可結合如 Dify 等 Agentic AI 平台，作為企業導入大型語言模型的 PoC 驗證方案，協助：

• 提升企業 自建 LLM 平台的內部使用率

• 導入具結構性的創新思維模組，增加思考模式並提高思考效率

• 解決 LLM 在複雜任務中的常見迷失與輸出品質劣化問題 

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📌 大語言模型真正的挑戰，才正要開始。

面對複雜問題的知識組織與創新應用，若無清楚架構與提問引導，LLM 容易失準。這正是 MSM 設計的核心價值：讓 LLM 成為創新引擎，而非失控變數。

後記：

知識經濟2.0- 工作流程 x AI x 專業經驗：下一波知識經濟商模產品誕生地

行業的改變從來都不是由內部開始，而是外部的影響，只是目前可能的影響會出現在ai創造的知識經濟發展模式，新的知識經濟商模正在孕育中，這也是我體驗過悲觀的環境但卻依然樂觀的理由。

或許可以這樣思考，知識經濟系統裡面的每一個構成組件中，幾乎所有的組件都會收到ai影響，這樣的影響隨技術發展與應用模式而動態變化，傳統的認知將會被改寫，簡單說，我們習慣的單點工作站模式，將會被工作流模式改變，以前要五個人（五個工作站）可以完成的事，現在可能ㄧ兩個人就可透過ai工作流完成，所以，比如說，新的價值方向會出現在不同工作站的整合上，誰能處理好新工作流的整合與輸出品質，就會創造新的知識產權商機，現在很多人都把眼光聚焦在被取代掉的工作站，這是沒有意義的事。

沒有價值或低價值的工作一定會被ai取代，這個是趨勢，時針在轉，真正要關注的焦點在於，如何從新出現的ai工作流中找到知識產權的商機。

這樣的變化用過去的思考模式一定難以理解，因此要把自己站在10年後來看過去五年的發展，就可以推測未來五年的變化與機會了。

站在10年後回看今天，我們會看到什麼？

或許我們將會驚訝地發現，不是哪個人被AI取代了，而是哪個產業沒能及時整合AI工作流，最後被時代淘汰了。

#AIx專利迴避設計

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MSM AI輔助創新 企業研發系列- 創新式專利迴避設計工作坊，歡迎企業包班～

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AI輔助創新- 生成式AI 在軟體開發的應用層、架構層與核心層解析與成功專案心得 (生成式AI加速產業技能典範移轉)

背景：

#生成式AI加速產業技能典範移轉

改變從軟體產業開始

AI加速coding automation的發展，也因此軟體技能將開始出現典範移轉現象，這也是為什麼可以常看到大老們呼籲現在小朋友不要學寫程式，但我認為程式開發還是需要人來進行，CODING可以由AI幫忙。

#軟體技能典範移轉

前言：

2024年，今年，最令人震驚的就是諾貝爾物理獎和化學獎分別頒給了AI的科學家以及使用AI工具的科學家！從頂尖領域來看，這說明了AI不僅是輔助工具，更是推動科學突破的重要力量。學習如何利用AI來輔助創新，已成為當前迫在眉睫的需求。掌握好應用AI的技能，將使我們得以在各領域的創新中保持競爭力，迎接充滿未知的未來挑戰。

隨著 AI 技術的重要性刺激AI巨頭們的競爭而飛快加速了全球AI的技術發展，無疑地，生成式 AI 在軟體開發中的應用逐步拓展，根據筆者目前的成功專案經驗，發現生成式AI尤其在提升效率和縮短技術應用開發週期方面成效顯著。然而，不同層次的開發需求對 AI 的依賴程度也有所不同。

關鍵字：AI, 生成式AI, GAI, 創新, 技術應用開發, TRIZ, 動態系統分析, 軟體技能, 典範移轉

根據筆者參與軟體產品開發10多年的經驗，我們可以將軟體技術應用開發粗分為三大類：

應用層、架構層和核心層。

後面將分別針對應用層、架構層和核心層三大領域進行說明，根據實際的專案成果，介紹生成式 AI (GAI)在軟體開發中的潛力與挑戰。

1. 應用層：

這一層主要包括前端和後端的業務邏輯實施呈現，如網頁開發、應用程式的功能實現、以及簡單的API串接等。

這裡面的工作通常包括許多標準化、重複性的程式撰寫任務，也因此GAI的應用較為成熟。例如，GitHub Copilot、Tabnine等AI輔助程式設計工具已經能根據提示或現有的程式碼片段，生成具體的程式碼。這不僅提高了應用程式的開發效率，還能減少程式撰寫中的錯誤。

在應用層中，GAI具備逐步取代人類工程師的潛力，但這通常是針對一些簡單、重複性高的任務，#並非全面性替代。

整體來看，在這一塊，#生成式AI僅能有限度的提高程式撰寫的效率。

2. 架構層：

架構層涉及軟體技術系統的設計規劃，如微服務架構設計、資料庫結構選擇、伺服器配置，以及系統模組的整體執行步驟流程整合。

這些工作牽涉到較多的專業知識和判斷力，需要根據業務需求和具體場景來設計最佳的系統架構。例如，針對高流量應用，設計一個具備伸縮性的系統架構，而針對低延遲需求的應用，設計低延遲的數據處理流程。

目前GAI在這方面的應用目前仍受限，因為它很難理解複雜的不同情境的實際業務需求，因此很難也靈活地產生應對方案。

架構層的設計需要工程師根據經驗和業務需求進行決策，因此目前仍難以被GAI取代。

#生成式AI在架構層的輔助未來將會越來越重要！

根據筆者目前輔導成功的最佳應用案例指出，GAI結合TRIZ動態系統分析工具應用，在輔助軟體技術系統應用架構設計開發時間，相對傳統系統架構設計開發，目前已經可以提高至 5倍(500%!!) 的效率，可以縮短將近一年半的時間！

3. 核心層：

核心層涵蓋了底層技術的研發和系統的基礎架構支持，例如操作系統開發、資料處理引擎、人工智慧模型優化以及高效能計算等。

這一層次的工作具有高度的技術性和創新需求，往往涉及大量的專業知識和對新技術的探索。

例如，開發一個新的深度學習架構、設計高效能的處理算法，或是優化資料庫的查詢效率，甚至優化現有的預測模型，這些案例出現在筆者今年完成的GAI輔助創新的企業客製化專案中！

這些工作實際上需要深入理解相關技術和引入創造性思維與工具(TRIZ, 設計思考, 軟體產品開發流程等等)。然而，目前GAI技術難以在這些方面與人類專家相提並論，完全不同層次。

#核心層的技術開發仍然需要人類工程師的主導。

GAI已經無庸置疑可以輔助程式撰寫，但仍然需要專業技能與創新能力足夠的工程師進行檢視與改善。

總結而論，#生成式AI的應用效果隨工程師能力而指數提升，筆者今年企業輔導成功案例指出，在六個不同的專案中，分別至少可以縮短75%到500%的時間。

在AI持續猛進發展的基礎下，目前可以肯定的是應用層的程式撰寫，GAI的輔助比例越來越高，甚至在可預測的未來很有可能不排除會完全被GAI取代，而架構層和核心層，需要人類工程師根據情境需求設計！

#整體來看在可見的未來AI仍難以取代同時具備專業與創新能力人類工程師。

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以上這些都是2024年筆者應用TRIZ系統創新工具結合生成式AI輔導的AI軟體開發專案輔導的成果心得，客戶學員們在10月成果發表的時候，確實獲得客戶高層領導主管們認可，也讓筆者對未來AI輔助創新的發展更有信心!

Jou-Li Wang 2024©汪周禮@智合創新

GAI輔助創新與技術應用開發

如有任何問題，歡迎與筆者聯絡：

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MSM方法：AI LLM 引領未來創新生態的關鍵力量

 

關鍵字：MSM, AI, LLM, 創新, 軟體創新, NPD, 專利迴避設計

MSM方法：AI LLM 引領未來創新生態的關鍵力量

隨著全球市場競爭加劇，企業在技術創新方面的壓力日益增加。如何高效、精確地進行創新成為企業保持競爭力的關鍵。MSM（Multi-Shots-Models）方法作為一種結合生成式AI和多種創新工具的全新創新支持系統，正在迅速成為技術創新領域的核心力量。本文將深入探討MSM方法的價值與重要性、未來發展趨勢，並提出基於此方法的產品服務與商業模式設計，最終勾畫出MSM產業生態系的藍圖。

MSM方法的價值與重要性

1. 縮短學習曲線與加速創新

MSM方法 整合了生成式AI與TRIZ、KT、DFSS、設計思考、專利技能與提示工程應用技巧等多種創新工具，極大地縮短了複雜工具的學習曲線。傳統的創新工具往往需要長時間的學習和訓練才能有效應用，而MSM方法通過AI的支持，使得非專家也能夠迅速掌握這些工具並應用於實際問題中。這不僅加快了創新過程，還提高了創新結果的可靠性。

2. 提高專利分析與佈局的精確性

專利是保護技術創新的重要資產，MSM方法通過AI技術的輔助，幫助企業在專利分析和佈局方面取得顯著成效。這種方法能夠快速識別專利中的關鍵技術特徵，並在創新過程中提供技術迴避策略，降低了企業在技術創新中的法律風險。同時，MSM方法還能夠幫助企業更戰略性地規劃專利佈局，保護其技術優勢。

3. 整合多種創新工具與方法

MSM方法的一大優勢在於其整合了多種創新工具與方法，提供了一個全面的創新支持系統。無論是技術創新還是商業模式創新，MSM方法都能夠靈活應用，滿足不同領域的創新需求。這種多工具整合能力，使得企業在面對多維度問題時，能夠從不同角度進行分析，並找到最佳解決方案。

4. 支持跨領域應用與創新

隨著技術不斷滲透到各行各業，跨領域創新成為企業突破發展瓶頸的重要途徑。MSM方法不僅適用於技術領域，還可以在醫療、金融、製造等多個行業中發揮作用，為不同領域的創新提供定制化支持。這種跨領域的應用能力，為企業開發具有廣泛市場潛力的新產品和服務提供了堅實基礎。

5. 支持數據驅動的創新流程

在數據驅動的時代，企業需要基於數據做出明智的創新決策。MSM方法通過AI的數據分析能力，提供基於數據的創新決策支持，幫助企業在不確定的市場環境中做出更準確的判斷。這不僅提高了創新成果的成功率，還使得企業能夠更靈活地應對市場變化。

MSM方法的未來發展趨勢

隨著技術的快速發展，MSM方法也將不斷演進，並在未來發展出更多元化的應用場景。以下是幾個關鍵的未來發展趨勢：

1. 深度整合生成式AI與專業知識

未來的MSM方法將更加深入地整合生成式AI與專業領域知識，使AI能夠更好地理解和處理複雜問題，提供更加精確和具有針對性的解決方案。這種整合將使MSM方法在解決跨學科和多層次的問題時更加得心應手。

2. 加強跨學科應用

隨著各行各業對跨學科創新的需求增加，MSM方法將進一步擴展其應用範圍，涵蓋更多的領域如醫療、金融、能源等。這種跨學科的應用將需要MSM方法不僅結合不同領域的知識，還需要靈活應對多維度的挑戰。

3. 增強人機協作能力

隨著人機協作技術的進一步發展，MSM方法將更加強調AI與人類專家的協同工作。未來的MSM方法將發展出更智能的交互界面和學習機制，使得AI能夠更好地理解人類專家的需求和偏好，從而提供更符合實際需求的創新建議。

4. 優化數據驅動的創新流程

隨著大數據技術的發展，MSM方法將更加依賴於數據分析來驅動創新流程。未來，MSM方法將整合更多的數據來源和分析技術，如自然語言處理（NLP）和計算機視覺技術，使創新過程更加智能和高效。

5. 加強系統思維與可持續發展的融合

未來，MSM方法將更加注重系統思維和可持續創新的結合。這將涉及如何在創新過程中考慮環境影響、資源利用效率和社會責任等因素，幫助企業在推動技術創新的同時實現可持續發展。

6. 擴展到全自動化創新系統

隨著自動化技術的進步，MSM方法有可能發展成為一個全自動化的創新系統，能夠自動進行問題分析、解決方案生成、專利分析、迴避設計等創新活動，並且僅在關鍵決策點上需要人類介入。這將顯著提高創新效率，尤其是在大規模創新項目或快速迭代的產品開發中。

基於MSM方法的產品服務與商業模式設計

為了充分發揮MSM方法的潛力，企業可以設計出一系列產品服務與商業模式，這些設計不僅滿足市場需求，還能夠創造出持續的價值。以下是基於MSM方法的幾個重要產品和服務：

1. 智能創新平台：集成MSM方法的智能創新平台，提供創新分析、專利佈局、技術迴避等功能。採用SaaS訂閱模式，根據用戶需求提供不同層級的服務套餐。

2. AI輔助專利戰略顧問服務：利用MSM方法幫助企業制定專利佈局和技術迴避策略，並提供實時專利趨勢分析。按服務項目或小時計費，並提供年度顧問合同。

3. 跨學科創新工作坊：組織跨學科的創新工作坊，利用MSM方法整合不同領域的知識和技術，幫助企業進行跨領域的創新探索。按工作坊次數收費，並提供企業內部定制課程和長期創新支持計劃。

4. 數據驅動的創新診斷服務：針對企業的創新流程進行數據驅動的診斷，利用MSM方法和大數據技術分析創新過程中的瓶頸和優化機會，並提供具體的改進建議。按診斷次數或診斷範圍收費，並提供後續創新流程優化顧問服務。

5. 可持續創新評估工具：開發一個可持續創新評估工具，結合MSM方法與綠色創新指標，幫助企業評估其技術創新項目對環境和社會的影響。按使用次數或評估範圍收費，並提供企業綠色創新顧問服務及報告訂閱服務。

6. 自動化創新系統：開發一個全自動化創新系統，利用MSM方法自動進行問題分析、解決方案生成和技術迴避設計，支持企業的快速產品迭代。一次性購買系統或採用按需付費模式，根據使用頻率和功能模塊收費。

7. MSM方法培訓與認證：提供專業的MSM方法培訓課程，並推出MSM應用認證計劃，幫助個人和企業掌握這一創新工具。按課程收費，並收取認證考試費用；提供企業內部培訓計劃和認證。

8. 企業創新數據庫服務：建立一個包含多領域創新數據的企業創新數據庫，結合MSM方法進行智能數據挖掘，幫助企業挖掘潛在的創新機會。按數據庫訪問次數或訂閱制收費，並提供定制化數據挖掘服務。

9. AI輔助創新工作流管理工具：開發一個AI輔助的創新工作流管理工具，集成MSM方法來管理創新項目，跟蹤創新進度，並自動生成創新報告。採用訂閱模式或按用戶數量收費，並提供高級功能升級包。

10. 創新風險管理系統：推出一個創新風險管理系統，利用MSM方法和DFSS工具，幫助企業預測和管理創新過程中的風險。按系統功能模塊和風險管理範圍收費，並提供風險管理顧問服務。

MSM產業生態系的整體設計

基於上述產品服務與商業模式，可以進一步構建一個MSM產業生態系。這個生態系統不僅整合了不同類型的產品和服務，還創建了一個互聯的網絡，使各種利益相關者（企業、創新者、投資者、專家等）能夠在這個平台上協同工作，共同推動創新。

1. 核心組件

核心組件包括智能創新平台、垂直行業應用平台、以及AI驅動的個性化創新孵化器，這些組件為生態系統提供了創新分析、專利策略支持和孵化服務的核心功能。

2. 互聯的服務模塊

互聯的服務模塊涵蓋專利導航、數字孿生技術、創新風險管理、全流程智能創新支持、以及創新資源管理等功能，這些模塊相互聯接，為企業提供全面的創新支持。

3. 跨領域協作與資源共享

創新網絡平台連接全球創新者、研究人員、企業和資本，促進跨領域合作與創新資源共享。創新分析師工具和資源管理系統則支持創新過程中的協作與高效資源利用。

4. 增值服務與增長引擎

增值服務包括創新評估與診斷、創新孵化與投資基金，以及MSM方法培訓與認證，這些服務不僅增強了生態系統的價值鏈，還推動了生態系統的可持續增長。

5. 商業模式

生態系統內的商業模式多樣化，從訂閱模式、按需付費、到資本投資與收益分成，這些模式確保了生態系統的靈活性與適應性，滿足不同市場環境下的需求。

結論

目前MSM方法已經在多家上市上櫃企業產生顯著效果，化工企業讓一線員工用來提高員工分析問題的基礎能力、資通訊電子集團讓不同經驗的研發工程人員能夠快速分析並記錄產品技術特徵、化工集團用來讓企業管理層可以更快速的聚焦企業問題產生概念方案、甚至新能源集團讓AI團隊可以讓軟體產品技術應用開發對比過去可具體有效縮短一個月的時間以上！

MSM方法作為一種創新支持系統，憑藉其強大的整合能力、靈活應用性以及對未來技術趨勢的適應性，正在成為技術創新領域的關鍵力量。通過構建一個完整的MSM產業生態系，企業將能夠在全球競爭中保持領先地位，並實現可持續的技術創新。未來，隨著MSM方法的不斷發展，其在推動全球創新進程中的重要性將越來越顯著。

目前 MSM 已經成功運用在軟體技術開發，特別是AI產品技術應用開發中，效果驚人！

如果您對MSM方法或其產業生態系有更多的興趣，歡迎與我們進一步探討！

2024©汪周禮@智合創新
service@iiiinnovation.com

在未來的AI時代，我們需要甚麼能力?

 

在未來的AI時代，我們需要甚麼能力?

AI時代需要甚麼能力? 提問能力? 專業能力? 完成任務能力?

這些都是表象，根據目前應用成果，我認為未來在AI普及的時代來說，人們的 設計能力 最重要！

這種能力不僅僅指傳統意義上的設計（如圖形設計、產品設計），而是更廣泛的設計思維和能力，能夠綜合各種知識和技能，創造出符合未來需求的解決方案和產品。例如：

1. 設計思維（Design Thinking）：

1A. 定義問題：設計思維的核心在於深入理解問題的本質，結合問題分析、問題挖掘與需求挖掘賦予重新定義問題的能力。

1B. 創意思維：突破慣性思考模式，培養成能夠打破常規思維模式，並且進一步提出新且有效的解決方案。

1C. 用戶中心：以用戶(目標對象)需求為導向，規劃設計出符合複合用戶的市場需求的產品和服務。

2. 跨學科整合能力：

2A. 知識整合：AI時代，知識的汲取將會越來越容易，因此如何能夠將不同領域的知識和工具進行整合，形成全面的解決方案，提高知識應用效率。

2B. 協同合作：跨學科盲點往往出現於不同專業深度應用上的限制，因此在跨學科團隊中工作，善於溝通與合作，有利於克服這樣的認知限制，加速推動合作進展。

3. 數據素養：

3A. 數據分析：培養並強化理解並運用數據進行決策並藉此設計出能夠從大量數據中更快速提取有用的信息的方法。

3B. 數據視覺化：在數據分析環境薰陶下，有能力將複雜的數據轉化為直觀的視覺表達內容，輔助決策和建立溝通基礎。

4. 技術理解與應用：

4A. 基本程式撰寫知識：對AI技術有基本的了解，能夠進行簡單的程式撰寫，甚至可以運用現有開源資源根據需求應用進行程式規劃設計。

4B. 技術應用：熟悉如何將AI技術解決實際應用問題中，進一步提升AI應用技術發展的智能化應用範圍。

5. 批判性思維與倫理考量：

5A. 批判性思維：隨時對AI技術應用保持批判性思考，避免過度盲目依賴AI 技術，反過來說，透過對AI的認知盲點創造出更符合社會需求的AI 應用並適當的擇取或淘汰AI技術。

5B. 倫理考量：這也是AI是否能夠合理且廣泛的被社會大眾接受的關鍵心理因素，如何理解並考慮AI技術在應用中的倫理問題，確保技術的負責任使用，將會是AI技術應用普及的關鍵。

6. 創新能力：

6A. 持續學習：利用AI技術應用擴展學習的新技術、新方法，對新興技術或領先技術保持敏感度。

6B. 創意實踐：這個是最重要的創新技能關鍵門檻，如何將創意轉化為可行的設計方案，並在實踐中驗證和迭代，也就是如何加速創意到創新的過程，將成為未來AI時代的創新競爭關鍵。

上面提到的這些能力可能在未來的AI時代變得越來越重要，隨著 AI技術的快速發展和普及，人們需要具備更強的設計能力來應對複雜的挑戰和機遇。

設計能力不僅僅是技能的提升，更是思維方式的轉變，從而在AI驅動的未來中找到自己的價值和定位。

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