從效率系統到成長系統——CEO 如何用 AI 規劃三年成長藍圖

在多數企業裡，ERP、POS、各式報表系統早已成為標配，流程愈來愈順、數字愈來愈準。但不少 CEO 心裡其實明白：效率的確提高了，成長卻沒有跟上。
商周 CEO 學院《百億 CEO 班》的 AI 彩蛋課，談的不是「再多一個 AI 工具怎麼用」，而是企業更核心的問題：
如何用 AI 與策略框架，讓公司從「把事情做對」的效率系統，升級為「持續長大」的成長系統，並規劃接下來三年的成長藍圖。
艾普特科技創辦人、第一屆百億 CEO 班學員王偉羽（Adam），從自家開發的 AI 系統 Start-one 與實際導入經驗出發，一開始就點出關鍵：今天真正的主角不是 AI，而是 CEO 的成長邏輯——一套可以被複製、可以交付給團隊的成長方法。

▋關鍵一：效率系統穩住公司，卻撐不起下一條曲線
現有資訊系統最大的價值，在於讓公司「穩定運作」：流程標準化、庫存精準、財務結帳無誤，大家可以把事情做對。
但穩定，不等於成長。
在很多公司裡，關鍵決策仍散落在 Excel、Word、PPT，各部門都有自己的版本，最後只能靠人工剪貼，拼出一份「看起來完整」的簡報。這樣的工作方式，很難累積成系統化的增長方法，更難把經驗轉化為組織動能。
CEO 真正焦慮的，是接下來三年：如何找到成長空間？哪個機會值得下注？資源又該怎麼分配？
這堂課上，王偉羽直接用實作示範：這段「從效率到成長」的落差，必須靠 AI 與策略框架一起補起來。

▋關鍵二：把 AI 訓練成專屬「顧問」
王偉羽將企業對 AI 的期待，濃縮成三件事。
第一，理解過去。
AI 必須讀得懂公司過去的資料，說出發生過什麼、忽略了什麼、哪些做得特別好，而不是只畫幾張趨勢圖就結束。這是為成長藍圖建立「底層知識」。
第二，打開未來。
透過提問與多視角連結，協助 CEO 跳脫既有經驗的框架，看見原本不在視野中的賽道與機會，而不是只在原有市場裡微調。
第三，協助落地。
課程中，他直接操作系統，把外部公開資料和公司內部文件一一匯入，長出公司專屬的「五大顧問」，再透過反覆審查、刪除不正確或無關的內容，讓後續的分析與報告有比較乾淨的「底」，而不是讓 AI 自行腦補。
在他看來，AI 不會替 CEO 做決定，但可以放大思考範圍。如果只是把 AI 當成「輸入題目、輸出答案」的工具，很容易得到一堆說得頭頭是道、實際卻難以採信的文字；唯有搭配清楚的框架與檢視機制，這樣的系統才真的能用在日常決策裡。

▋關鍵三：先射箭，再畫靶
多數管理教材談 PDCA 循環：Plan（計畫）→ Do（執行）→ Check（檢查）→ Action（改善）。但在實務中，「Plan」常常變成策略會議裡高大上的概念與口號——表面光鮮，卻不一定做得到。
課堂因此提出一個更貼近實務的順序：DCA → P，先射箭，再畫靶。
王偉羽說明，做法是：先在系統與 AI 的陪跑下，做出一個可以檢視的初版（Do），再用資料與框架檢查、微調（Check）；累積到一定程度時，策略與思維自然會長出比較穩定的 Plan。這時的 Plan，不再只是口號標語，而是來自一次次「做過」、修正過的實際經驗。
對 CEO 而言，這代表一種策略思維的轉變：
與其花幾個月準備一場「一次到位的三年規劃會議」，不如用 AI 作為日常陪跑系統，讓團隊在可控風險下小步快跑，邊做邊調整成長藍圖。這也是王偉羽在自家公司實際走過的路徑。

▋關鍵四：把框架串成「決策路徑」，讓 AI 的輸出有根有據
要讓 AI 的建議有根據，前提是它站在正確的「成長決策路徑」上看公司。王偉羽的做法，是用三層視角，把常見框架串成一條 CEO 可以掌握的決策路徑。

第一層，先看賽道和產業結構。
釐清公司到底在「什麼遊戲裡」：這個產業的結構長什麼樣子、誰掌握關鍵位置、門檻在哪裡，我們現在又站在哪個點上。
第二層，用外部分析補齊視野。
透過一套外部分析視角，從政經環境、社會科技到產業競爭結構，把這些「看起來離公司很遠」的宏觀變化拉進來看。特別是要刻意把真正可能改變遊戲規則的「替代做法或替代品」找出來，而不是只盯著眼前的競爭對手。
第三層，回到公司內部做選擇。
再用安索夫「市場 × 產品」的四種組合，配上企業成長的三條曲線（本業、微創新、新事業），思考短、中、長期到底要押在哪些機會上、哪些暫時不做。
對 CEO 來說，重點不是把每一個框架背起來，而是能不能把 AI 幫你整理出來的內容，沿著這三層視角，拿到會議桌上拆解、討論，變成真正經得起推敲的成長邏輯。

▋關鍵五：用三條成長曲線與「五年視角」，排出優先序
當企業談三年成長藍圖，表面上是在寫數字，實際上是在安排三條成長曲線的節奏：現有獲利、本質內的微創新，以及可能成為新事業的第三曲線。

王偉羽對三曲線，有兩層提醒特別適合 CEO 帶回組織使用。

第一，是企業生命線的現實。
第一曲線再怎麼強，也會過甜蜜點；第二曲線如果長不出來，三年後公司依舊困在同一個天花板；第三曲線若太早硬拉出來、卻沒有足夠驗證，反而會分散資源，拖垮整體獲利。
第二，是微創新的邊界與做法。
微創新應該盡量留在企業本質內，而不是刻意去做一個完全陌生的題目；不輕易動第一曲線核心工程與交易機制，以免策略變成「自我同質化」；更不要把不同曲線的人硬塞在同一個管理框架底下，以免文化衝突，讓誰都長不好。
在時間視角上，王偉羽分享自己的做法：
與其糾結「明年 KPI 要怎麼寫得不一樣」，不如先想像公司五年後要站在哪裡。
以五年為基準，再回頭拆解接下來三年的步驟，比較能對得上產業正在發生的典範轉移——從股東價值最大化，走向永續經營與新世代價值觀；也比較看得清，哪些賽道開始變得不利、哪些替代品可能在未來幾年內顛覆遊戲規則。
在這樣的前提下，AI 的角色，是幫你快速整理外部變化、模擬不同情境下三條曲線的走勢，協助你把三年藍圖寫成「有長線視野、又能短期落地」的版本，而不是每年只在年度預算會議裡小幅微調。

▋結語：你的系統，能帶公司成長嗎？
這堂百億 CEO 班的 AI 彩蛋課，看似在談工具與框架，本質上卻是在問每一位 CEO 一個單純但不容易回答的問題：
當你投資系統、導入 AI、強化數位能力時，
你是在打造一個「效率系統」，還是一個「成長系統」？
最終，沒有人能替 CEO 做這個選擇。
AI 可以協助整理資訊、提出建議、加速迭代，但「公司要長成什麼樣子」這個問題，仍然只能由你來回答。