AI時代，幾分鐘就能生出一份漂亮報告，但你買顧問，買的從來不只是報告

AI時代，要生出一份報告，只要短短幾分鐘；不滿意你還可以請AI繼續幫你，改到滿意為止，而且各種圖表，可以盡善盡美。

上週跟一位關係還滿好的上市櫃企業高層主管交流，他的背景是行銷、工作也是行銷，但他花了一個下午的時間，做了一份對內的服務設計專案需求簡報，乍看有模有樣，好像就可以執行了。

在這樣的趨勢下，你還會想花錢找顧問嗎？你還覺得顧問有價值嗎？

在我15年的服務設計顧問生涯中，做過無數報告、也協助很多上市櫃公司推動創新商業專案，我可以很斷定的說：如果你想成功，你還是會需要顧問，但你買的不能只是一份報告，而是能更早看見真實問題、預判組織在推動創新的卡點，並陪團隊把創新結果落地試行。

AI時代趨勢下，「資深顧問」的價值好像受到挑戰了

最近剛好讀到兩個研究，很有趣：

• Harvard 與 P&G 的實驗：791 位產品開發專業者參與測試，個人搭配 AI，成果可以追上沒有 AI 的兩人團隊，花的時間還少了 16.4%；原本偏商業或偏研發的人，在 AI 協助下，提出的方案也更平衡。
• 《Quarterly Journal of Economics》的實地研究：研究追蹤 5,179 位客服人員，導入生成式 AI 後，整體生產力平均提高 14%，新手與低技能工作者提高 34%，對資深工作者的幫助則相對有限。

這幾乎是過去顧問產業中，最有價值的知識與方法，變成沒有價值的最佳證明（已經不是臆測，而是有實證）。這代表，只要一段經驗能被整理成可重複的做法，AI 就能將經驗傳遞給新手（或甚至不用新手，直接獲取資料就好），而資深顧問的價值逐漸降低。

但真的是這樣嗎？

從一個AI原生公司的近期新聞，看到資深顧問的價值

2026年7月中（也就是上週），作為目前很紅的AI工具Claude的公司「Anthropic」正式推出 Ode with Anthropic，這不是另一個模型，而是工程顧問，他們的目的是進到企業現場，協助企業將 AI 放進實際流程。

連做 Claude 的 Anthropic，都認為「有模型」和「企業真的用得起來」之間，還隔著很長一段路。那麼，老闆真正該問的，或許早就不是「都有 AI 了，還要不要找顧問」，而是「我要找的顧問，能不能補上 AI 做不到的那一段」。

看到這裡，反思過去15年的經驗，以及我現在搭配AI協作的顧問模式，我認為：知識與方法會被 AI 壓低成本，判斷能力也能被 AI 增強，而顧問的真正價值是要「有能力辨識真偽、填補真實世界的資訊、引導事情往前推進，並陪客戶選擇與把事情做成」。

所以，如果你正在想，有了AI，我還要找顧問嗎？我會建議你可以先自己問下面五個問題。

1、你們的洞見，到底是從哪裡來的？

核心觀點：創新是否奠基在對的問題，關乎是否能挖出真實的市場問題

AI 很會整理「已經被寫下來的世界」，但創新真正需要的洞見，往往還沒被寫下來，甚至連當事人都不知道該怎麼說。

前陣子，我們幫國際藥廠規劃一場病友共創分享會（請看文章連結），希望透過病人的分享，了解病人從預防到治療過程的真實狀況。

你或許會想，身為國際藥廠，難道他們會不知道這些問題？他們不能問醫生？不能查研究？不能看網路資料？

然而，正因他們接觸的都是偏醫療層面的人，因此所獲得的資訊，就跟網路上雷同，那些關於病人的痛點，大多來自醫師、衛教單位與論文。可以說，這些聲音是「專家轉譯過的結果」，根本不是病人的真實痛點。因此，如果只用 AI 歸納，就只是把專家說的話，再說一次。

此外，病人通常處於醫療健康的認知弱勢，不一定能精準說出自己的問題。因此，作為顧問，我們憑藉過去累積的訪談經驗與國際病人實際體驗探訪的做法，引導病友在安全的環境說出自己的經驗。也就是在那個場域裡，我們才聽見：「不是不想看病，而是大眾觀感，讓生病的人覺得自己沒有好好照顧好身體才生病，這種自我壓抑的心理，讓病人不想承認自己生病」、「不是不想治療，而是醫生太忙，沒有時間好好講清楚，導致病人不知道急迫性、風險性，以致耽擱最佳治療時間」等諸多真實問題。

從上述經驗可以看到：AI 可以幫你快速整理網路上的已知資料，但真正的洞見是來自真實世界。有些對於領域很熟悉的顧問，可以直接幫你判斷。但是，針對不熟悉，或比較不容易接觸的，則需要顧問挖掘真實洞見的能力，包含：怎麼到現場、怎麼設計訪談、怎麼創造分享的氛圍、以及怎麼耐心引導，讓原本不敢講的人願意深入分享，找到真實問題。

2、像我們這種創新專案，通常會卡在哪一關？

核心觀點：專案能否順利推進，關乎顧問對企業跨部門合作問題、創新的擔憂、專案推進的節奏掌握、引導的手段等議題的掌握程度

創新專案麻煩的地方，就是沒有前例可抄。前面提出創意不難，真正困難的是估算時間、排節奏、規劃預算、預判風險，還有在跨部門協作之前，把權責、資源與期待先談清楚。（可以看我對「超級專案管理」的書摘文章）

不少案子在一開始開會時，大家都點頭；一旦要動到各部門的人力、預算與 KPI，共識就開始鬆掉。走過這類案子的顧問，應該說得出哪裡容易卡、為什麼會卡，並能與企業內的窗口，一起裡應配搭，協助資訊提供、溝通、共創、收斂，讓專案能順利推進，而不只是列出一張「十大風險」清單。

以下舉兩個大企業與小組織在推動創新，就會面臨截然不同的挑戰：

• 大企業經常是跨部門的磨合、不同主管的卡關：過去，我在規劃創新專案時，在一開始，就要先與企業窗口討論，哪些單位會與專案有關，並盡可能的跟他們接觸，提早建立關係，了解他們的喜好、對於專案的態度、需求，並在過程中，以合適的方式邀請他們進來，讓他們能有所貢獻，進而逐漸成為支持者。
• 小組織是團隊小，要兼顧經營與創新的量能：在加速器做方法建構與輔導顧問時，因為常面對的中小微組織，就會知道他們人少，不能一次給太多想法，要能推進，就要讓團隊夥伴都了解，並以適當的節奏，配合他們的日常營運，逐漸落地。

總言之，AI大概可以幫你列出風險，但能不能實際落成可以執行的任務（例如：跟其他主管面談溝通、讓小組織的夥伴完全掌握），是創新專案順利推進的要素。

3、如果要對接合作夥伴，你會怎麼找？會怎麼安排第一次的碰面？

核心觀點：現在的創新不能單打獨鬥，需要合作夥伴，而關鍵就在你能不能找到對的夥伴，並在第一次就創造良好的合作氛圍

創新常常不是一家公司做得完，要借技術、場域、通路，甚至另一個組織的信用。但對接不等於給一份名單，也不是把兩邊拉進群組就算完成。

首先，要先透過關係，找到適合創新磨合的夥伴。一個服務或商品的推進，我們都知道不能只找一個合作夥伴，但在初期，為了要測試、要磨合，必須先找到願意嘗試且值得信賴的夥伴。因此，我除了會盤點要找的夥伴類型外，更會透過人脈，尋找適合的夥伴，請他們推薦的人。這個靠的是人脈累積、朋友的信任、以及他們對創新需求的掌握度（才會推薦合適的單位與窗口）。

接著，要創造好的合作氛圍，靠的是專業引導。為了能創造好的對話，同時不辜負推薦夥伴的好意，在見面前，通常都要先個別聯繫，對齊雙方的期待；在現場，準備適合的素材引起對話；當對話卡住時，能協助將問題拉回「我們一起能做出什麼」。

從上述的內容，可以發現AI 可以幫忙找資料、整理背景，甚至模擬幾輪提問；不過，合作真正開始的那一刻，仍然發生在人與人的現場。對方是否值得信任、願不願意來談、為什麼願意多說一點、願不願意把風險攤開，靠的是關係累積，也靠引導手段。

4、進入市場前，顧問會怎麼做出 MVP，並帶著團隊開始測試？

核心觀點：MVP 固然要小，但不能只是少做幾個功能。這一題要看的是，顧問能不能帶著團隊進到真實場域，串起夥伴、測試服務，再根據現場回饋往下修。

以前協助癌症希望基金會推動「台灣癌症資源網」時，說真的，最難的並不是把網站功能做出來，而是怎麼讓分散在不同區域的醫療、社福與支持單位，願意一起進來。只有平台、沒有網絡，再完整的功能也很難真的被使用。

所以，我們沒有把 MVP 關在辦公室裡做。我們和基金會一起找方法、定策略，並在不同區域設計工作坊，最後串起 50 多個單位，共同參與網絡的建構。每一場工作坊其實都像一次測試，讓我們確認病友能不能找到資源、不同單位願意怎麼合作，以及平台和線下服務之間還少了哪一段。

現在，台灣癌症資源網已經成為許多醫院在病友離院前會推薦的資源；國民健康署在公開宣導中，也會引導民眾使用。回頭看，讓它走進市場的關鍵，並不是先把網站做得很完整，而是先把參與網絡做起來，再透過一次次測試，把服務補完整。

這個案子很提醒我：MVP 固然要「小」，但不能只是「做得少」。它要小到團隊做得動，又要真到能碰見使用者、合作夥伴與現場限制。顧問若只交付一個原型，還不算陪你打仗；能帶著團隊測、看結果、修正，再往下一輪走，才比較接近市場落地。

5、Bonus part：遇到合約範圍外的狀況，你們會怎麼處理？

核心觀點：創新專案，偶爾會遇到合約範圍以外的狀況（或意想不到的地方），而一個有責任的顧問，會運用經驗盡力協助

有一次結案，客戶在會議上說：「這個專案很創新，業界還很少人做，還好找了你們，願意陪我們一起摸索。」

那個案子中間出過一些合約沒有寫、也不是我們造成的狀況。我們沒有直接推開，而是先理解問題、找出有根據的做法，再陪客戶一起試。最後成果符合期待，反而只是後面的結果。

當然，多跨一步不代表無限上綱，可能也跟AI趨勢無關。但優秀的顧問，可能早已遇過類似狀況，能在你發生狀況時，用專業的手段協助你找到解決方案、或可以解決的建議。

所以這一題的關鍵在於他在責任與界線之間，仍然把客戶真正要解決的問題放在心上。

結語：AI時代顧問的價值，在報告以外的那一段

這五個問題，其實不是我要保護顧問產業，而是過去我在做服務設計、商業創新與組織輔導時，經常看到的五種失敗原因：創新沒有奠基在對的問題（問題過於膚淺）、低估組織阻力、把媒合當介紹、沒有市場落地經驗，以及把交付當結案。

所以，在AI時代下，AI 會先拿走顧問工作裡最容易被複製的部分：知識跟方法。因此，以後顧問不能只證明自己懂得多、有方法，還要證明自己能更早看見錯題、知道案子可能死在哪裡、把關係帶到合作、知道市場佈局方法，並在界線內把結果往前推。

如果你正在評估一個創新或轉型案，不妨把這五個問題帶進下一次會議。答案聽完，大概就知道你要不要聘請一位顧問，還是靠AI你就可以完成。