顧客不再走你的流程：AI 時代的服務設計，從「旅程」轉向「任務」

前言

今年 Google I/O 開發者大會上，我們發現 AI 不再只是輔助工具，而是成為顧客完成任務的第一線夥伴。Google 不只推出了更強大的 Gemini 助理，更透過 Project Astra 展示 AI 如何以協作方式，結合語音、影像與上下文理解，從辨識實體物件、搜尋影片到回應郵件內容，一氣呵成完成多項任務。

在我看來，這不只是技術的突破，更是服務互動邏輯的翻轉。對於服務設計者與企業主來說，真正重要的提醒是：在 AI 時代，你的顧客不會再「按部就班地走你的流程」，而是直接對 AI 下指令完成任務。你的網站、App、客服流程設計得再精緻，若無法被 AI 接入並即時回應需求，它就很可能被整個顧客決策過程「略過」。

這樣的變化，不只是改變顧客體驗的起點與終點，更直接挑戰企業的競爭力來源與可持續營運模式：

當服務被拆解成「任務模組」，你能否成為其中之一？
當品牌變成 AI 助理推薦的一句話，你還能保有辨識度與選擇優勢嗎？
當消費者用語音或影像互動時，你的服務還能被叫得出來、接得上嗎？

這篇文章，我們將從五個觀察切入，說明 AI 如何正改寫服務設計的基本邏輯，並思考：未來的服務，不再是誰做得最完整，而是誰能被即時「召喚」並創造價值共創的場景。

AI 已經不是工具，我們的生活方式正在重新定義

生成式AI已經進入到我們生活中，在我身邊的朋友，無論男女老少，都有使用AI的經驗。而以Gemini為例，使用人數在短短半年內突破 4 億，這不是巧合，而是代表——AI 正快速取代我們過去對「使用者介面」的認知，過去我們要自己完成的步驟，現在AI可以主動理解、判斷、協作、完成。

分享這次發表會中，Google 帶來幾個令人印象深刻的應用場景：

Google Meet導入即時語音翻譯，未來再也不擔心跟國際會議：在 Google Meet，即時語音翻譯不只是文字字幕，而是保留語者語氣與語調的「同步語音通譯」。非常驚艷的功能，未來若有國際會議，我也不再擔心語言隔閡。

AI 真的會看世界了：Project Astra 展示了 AI 如何即時「理解世界」，從辨識你手上的腳踏車零件，到幫你找出教學影片、推薦替代零件、甚至幫你聯絡店家。

找房不用打電話？AI 幫你找完還能預約帶看：在找房服務中，只要輸入條件，AI 就能篩選、比較、預約看房，甚至安排帶看時間。這不再是「資訊整合」，而是「任務執行」。

從個人化的脈絡，成為你的助理：若有國外的朋友寄信給你，想問當地行程怎麼安排。過去你可能要回想過去的經驗，並找出資料，而現在透過Gemini，AI就可以幫你去看過去的行程，找出當時的經驗，回饋給提問的朋友，大幅省去我們去找資料的時間。

畫在餐巾紙上的點子，AI 幫你變成互動網站：一位產品經理將博物館的手繪概念圖拍照上傳到 Google AI Studio，AI 在 37 秒內完成 3D 編碼與互動設計。如下圖AI依據餐僅只的草圖，就把左邊的「陣列圖」轉變為3D的球狀排列，還可以轉動、放大縮小。（這個功能讓我自己都手癢，想趕快試試）

全新的購物體驗：網購也正在被改寫：只要說出家中風格，AI 就會生成對應擺設圖、推薦商品、幫你設定價格追蹤，一到價即提醒、協助結帳。

準備好迎接全新的商業模式嗎？

這場展示看似炫技，其實傳達了對服務設計者與企業主一個關鍵訊號：

在 AI 時代，用戶不再照著你設計的流程慢慢前進，而是直接向 AI 發出任務、期待立即得到結果。

你原本設計好的「行銷漏斗」、「APP 操作路徑」、「客戶旅程地圖」，在這樣的新互動模式下，可能完全派不上用場。以下從五個觀察角度出發，來談談我們為什麼需要重新思考服務設計的方式。

1. AI 成為服務觸點，而不只是工具

過去我們談「服務接觸點」（touchpoint），通常會想到網站首頁、門市店員、客服中心、行銷信件、APP 按鈕⋯⋯這些都需要顧客主動點選或操作才能啟動服務。而現在，AI 就是新的接觸點。

從Google IO的修腳踏車案例為例，當使用者拿出手機說「這個零件要怎麼修？」，AI 就會透過鏡頭辨識零件，幫你找修繕教學影片，甚至查出你之前從哪間店買的零件，推薦你是否需要更換——整段互動不需要開啟任何網站或 App。

換句話說，顧客不再找你的服務，而是期待你的服務自動出現在他需要的那一刻。這代表什麼？你的品牌是否能變成這樣的 AI 觸點？若不是，顧客很可能就不會碰到你。

▶︎ 設計建議： 試著把你的服務拆成幾個「可以被 AI 感應、看懂、接得起來」的小單元。換句話說，與其設計一條使用者要一步步走完的流程，不如思考：如果顧客直接向 AI 下達任務，我的服務哪一段能被快速接住？

這代表你要把服務內容拆解成幾個能「獨立運作、清楚標示、即時被執行」的小模組。例如，當顧客跟AI說「我想查今天有空的牙醫」， AI 就可以立刻呼叫你的預約系統；或是透過拍照辨識零件時，找到你家的產品資訊頁面。

簡單來說，就是把原本需要顧客一步步點擊的流程，變成幾個可以被 AI 直接啟動的任務單位。這些單位可能是查詢庫存、報價、追蹤訂單、發送客服訊息，甚至是完成一筆交易，以確保你的服務可以被看見、被理解、被即時調用。

2. RaaS：任務導向取代旅程導向

AI 時代帶來了一個新的商業模式名詞：Result as a Service（RaaS）。簡單來說，就是顧客不再想參與整條旅程流程，而是直接想要「結果」——例如：「幫我預約一位今天下午有空的牙醫」、「幫我叫一份我上次點的便當」、「幫我退掉昨天買錯的東西」。

在這種模式下，AI 助理會替顧客完成任務，而不是請顧客自己一層一層操作平台。

那你的服務要怎麼進到這個任務流中？你在佈局顧客旅程地圖後，更要依此進一步設計出可以讓 AI 直接串接的任務 API。而這些 API，不只是技術端點，更是你品牌在 AI 世界的門面 —— 用得好、串得順，別人就會選你。

▶︎ 設計建議：
將你的服務拆解成可被呼叫的 API 模組（像是查詢預約、快速下單、取消訂單、查庫存），並確保這些 API 清楚、穩定、有品牌識別度。AI 不會點進你的網頁看設計，但它會選擇那些「好整合、反應快、邏輯清楚」的服務。這時候，API 就是你的品牌。

3. 生態系整合成為核心競爭力

Google 為什麼能做出這麼流暢的 AI 使用體驗？不只是因為 Gemini 很聰明，更是因為它與 Google 的整個生態系深度整合：Gmail、Maps、YouTube、Docs⋯⋯所有資料可以互通、即時調用。

想像你要規劃一場會議，AI 不只能幫你挑地點，還能自動從 Gmail 撈出與客戶的信件、建議地圖交通時間、在 YouTube 找推薦簡報影片、甚至幫你寫好會議邀請信。

這對企業主的啟示是：你不是在設計一個服務，而是在設計一個能「參與他人生態系」的模組。你的服務是否容易被其他平台整合？是否能在 AI 助理需要時快速協作？這才是未來的競爭力。

▶︎ 設計建議： 建立 API 授權政策與整合者指南，鼓勵第三方使用並接入你的服務模組。透過 OAuth、Webhook、GraphQL 等現代協定設計，讓你的服務變成 AI 生態系裡「可調用、可預測、可信任」的一環。

4. 年輕世代視 AI 為生活核心

我們也需要注意到一個關鍵的世代差異：年輕一代（尤其是 Gen Z）與 AI 的互動方式，完全不同於過去的使用習慣。他們已經不太用搜尋引擎慢慢找資訊，而是直接問 AI：「我要去東京自由行，幫我安排五天行程」。

他們的期待是：AI 懂我現在的狀況，能夠一次給我答案，而且答案是可以立即使用的。

這對服務設計者來說是一個轉捩點。你的服務是否：

能被 AI 接入並快速處理？
能用語音、圖像、對話等多模態方式互動？
能在「我想要⋯⋯」的當下出現，而不是等顧客打開 App 再點三層選單？

如果不行，你的服務就有被這個世代「略過」的風險。

▶︎ 設計建議： 將服務情境化、語意化，並導入多模態輸入支援（如語音、影像、手勢、簡述語句）。優先設計「一句話能做什麼」的入口，例如：「幫我查最近訂單」、「問問客服怎麼退貨」。

5. 設計 AI 能力，更要設計資訊治理機制

AI 能力越強，使用者越會問：「它怎麼知道我想要這個？」
在 Gemini 的示範中，我們看到它能回憶過去的行程、整理郵件中的細節，甚至在不同應用間自動串接。這種智慧體驗令人驚豔，但也讓「資料是怎麼來的、怎麼被用的」成為關鍵議題。

Google 在這次 I/O 上提出一個明確訊號：AI 的個人化體驗必須建立在用戶可控、可理解、可刪除的資訊治理基礎上。舉例來說，Gemini 的「私密記憶（Personal Memory）」功能，讓使用者可以檢視、修改、刪除 AI 所記住的資訊，所有內容都標示來源、用途與可選擇性。使用者可以知道：「這個推薦是根據哪一封信？」「這項預約是從哪一個日曆來的？」

這不只是隱私，而是一種新的 AI 設計原則：資料來自哪裡、能用到哪裡、你能不能說不。

▶︎ 設計建議：
為你的 AI 功能建立一套「資訊治理設計清單」：