AI-enabled、AI First、AI Native 沒有共同定義，12 家機構指的是三個不同的層

週會上，主管說今年要 AI First；產品路線圖寫著 AI Native 架構；供應商簡報說他們的產品是 AI-enabled。三個詞出現在同一個月，每個人都點頭，卻沒有人確認過彼此指的是不是同一件事。

我把 12 家機構的原文放進同一張表，結果是它們談的是三個不同的層：單一流程、整個組織、產品架構。

快速回答 AI-enabled、AI-first、AI-native 沒有通用定義。依這 12 家機構的說法，AI-enabled 多指把 AI 加進既有流程；AI-first 有些指優先順序宣示，有些指重新設計營運模型；AI-native 多指以 AI 為核心的產品或架構。這是本站歸納，用法會重疊，判斷前先確認對方採用哪家的說法。IBM 的測試是拿掉 AI 後產品仍有用，就不算 AI-native。McKinsey 2026 年調查中，80% 受訪者說個人生產力提升，37% 受訪者把部分 EBIT（息稅前利潤）歸因於 AI。

卡上每條結論都取自各機構自己的文件，引文與日期放在下面各節。

三個詞在 12 家機構的說法裡各指什麼？

12 家機構沒有共用定義，本站把它們的說法按流程、組織、產品三層排成下表；層級欄由本站歸納，各家並未這樣自稱。

表 1　13 列說法（Deloitte 占兩列）。各列的日期、原文與限制見下面各節。

Microsoft 的報告用三個階段描述轉型，AI-native 只出現在它對 12 家訪談新創的形容（用 AI 從根本改變工作方式，建立全新的公司結構）；Gartner 談的是軟體收入模型，新聞稿只在提到新創時用了 AI-native；Shopify 備忘錄的引文裡未見 AI-first 一詞，它屬於 AI-first 這一列，是因為做法與 Google、Duolingo 的方向一致。表裡的歸類是本站的判斷，下面逐列給出依據。

AI-enabled 指什麼？成果為什麼停在個人和試辦

AI-enabled 指把 AI 加進原本的工作，讓人做得更好更快；Deloitte 另指出，這類成果常停在個別部門的試辦。

Microsoft 在 2025 年 4 月 23 日的 Work Trend Index 把通往「Frontier Firm」的路分成三個階段。第一階段：「AI acts as an assistant, removing the drudgery of work and helping people do the same work better and faster.」也就是 AI 當助理，免掉瑣事，同樣的工作做得更好更快。同一份報告裡，24% 的領導者說公司已全組織部署 AI，12% 還停在試辦。

Deloitte 2025 年的報告《AI-first companies》用五個等級描述轉型。第二級「認知增強」（cognitive enhancement）是用大型語言模型 API、摘要工具和單點 AI 工具，為個別任務注入洞察；報告寫這些成果「stay locked inside isolated pilots owned by individual functions」，鎖在各部門各自的試辦裡，核心結構與流程大致沒動。它列出這一級的常見陷阱：單點方案、試辦疲勞、沒有擴大的路徑。

McKinsey 2026 年 8 月 25 日發表的《The state of AI in 2026》（調查期間 2026 年 5 月 4 日到 6 月 8 日，97 個國家 1,719 位受訪者），用數字描繪同樣的形狀（報告沒有用 AI-enabled 一詞）：

• 80% 的受訪者說 AI 提升了個人生產力。
• 37% 的受訪者把部分 EBIT（息稅前利潤）歸因於 AI，與前一年大致相同。
• 高績效者的門檻是 AI 貢獻至少 5% 的 EBIT 且形容影響「significant」；這類受訪者約占 6%（5% 指 EBIT 占比，6% 指受訪者占比），維持不變。
• 高績效者的特徵之一，是從根本重新設計由 AI 驅動的工作流；報告拿來對照的做法，是把 AI 插進既有工作流。
• 39% 的受訪者預期未來一年組織總人數因 AI 下降（前一年為 32%），但報告指出，實際回報的減少遠低於前一年的預期。

工程上的意思：這一層動的是流程中的某一步，例如在工單流程加一次摘要呼叫。拿掉那次呼叫，流程照跑，所以評估範圍是那一步的耗時與品質，不必動整體架構。

AI-first 在 Google、Duolingo、Shopify 指什麼？

在本篇引用的文件裡，Google 2016 年的創辦人信是 AI-first 最早的一筆，用法是優先順序宣示；Duolingo 在 2025 年宣示 AI-first，Shopify 同年寫成工作規則。

Google 執行長 Sundar Pichai 在 2016 年 4 月 28 日的創辦人信（Founders' Letter）寫道：「We will move from mobile first to an AI first world.」同一段他說，電腦不論外型，會成為協助你度過一天的智慧助理。這句話描述的是使用者與電腦的關係。

Duolingo 在 2025 年 4 月，由官方 LinkedIn 帳號貼出執行長 Luis von Ahn 給全體員工的信。貼文開頭說公司要成為 AI-first，並類比 2012 年押注行動：「This time the platform shift is AI.」意思是：這一次的平台轉移是 AI。

Shopify 執行長 Tobi Lütke 在 2025 年 4 月 7 日把寫給員工的備忘錄貼上 X（CNBC 報導備忘錄在 3 月下旬寄出）。CNBC 引述的內容有三點：員工要先證明自己「cannot get what they want done using AI」，才能申請更多人力與資源；備忘錄問團隊，如果自主 AI 代理人已經是成員，這個領域會長什麼樣子；AI 使用被稱為日常工作的「fundamental expectation」。Shopify 的員工數在 2024 年底是 8,100 人，前一年底是 8,300 人（CNBC 引述年報）。

工程上的意思：這一種 AI-first 改的是規則，例如招募申請多一道檢查、日常工具預設帶 AI。CNBC 引述的內容裡，未見流程重新設計的要求或衡量方式。

顧問公司怎麼定義 AI-first？

在顧問公司的文件裡，AI-first 指把 AI 放進商業模式、營運模型與決策核心，用途超出替既有流程加速。

Deloitte 的定義是：AI-first 公司「embeds artificial intelligence at the core of its business model, operating model, and decision-making processes」，把 AI 放在商業模式、營運模型與決策流程的核心。同一頁還寫，這種公司「is AI-enabled by design」，也就是在設計公司運作方式時就把 AI 納進去。Deloitte 的五個等級依序是數位採用、認知增強、AI 代理人整合、端到端供應者，最後是 AI-first 組織；報告把轉型描述成逐級爬升的過程。第五級的描述是：一小層人力監督集中在倫理、策略與合規，AI 負責治理、創新與擴展各項業務能力。

BCG 的 AI-First 專頁寫：多數組織把 AI 疊在為人設計的流程上，只拿到增量成果；AI-First 重新設計營運模型，代理人在工作流程中心，人在判斷中心。頁面同時說，成為 AI-First 是組織問題，只有 5% 的公司大規模取得有意義的價值。頁面未標發表日，我於 2026 年 10 月 23 日查閱。

PwC 的《2026 AI Business Predictions》提出做法：高層挑少數幾個高價值流程，投入人才與變革管理，通常由集中的 AI 中樞（AI studio）執行。這個中樞整合可重用技術元件、用例評估框架、測試沙箱、部署流程與人才。對流程的要求是整個重想：一個 AI-first 做法，可能把原本很多步縮成一步。PwC 建議的起手問題是：AI 能怎麼創造一個新流程。頁面同樣未標發表日。

工程上的意思：營運模型版的 AI-first 動到的是權責與治理。Deloitte 在第三級的優先事項是重新設計營運模型、建立代理人管理框架，第五級是為機器主導的執行建立治理、政策與監督系統。

Klarna 的 AI-first 案例，一年後修正了什麼？

Klarna 常被拿來當 AI-first 的例子，但它的新聞稿用的詞是 AI-powered；2024 年公布的客服數字很大，2025 年執行長又公開改口。

Klarna 2024 年 2 月 27 日的新聞稿說，AI 助理上線一個月，處理了 230 萬次對話，占客服對話的三分之二，相當於 700 名全職客服的工作量；重複詢問下降 25%，客戶解決問題的時間從 11 分鐘降到 2 分鐘以下；預估 2024 年帶來 4,000 萬美元的獲利改善。這些是 Klarna 自己公布的數字。

2025 年 5 月 8 日，Klarna 執行長 Sebastian Siemiatkowski 接受 Bloomberg 訪談（本篇引用的是 Entrepreneur 5 月 9 日的轉述，未取得 Bloomberg 原文）。轉述說他承認 AI 客服比真人便宜，輸出品質較低，公司因此重新招募真人客服；他的原話是，要讓客戶清楚知道，只要想要，永遠有真人可以談（"there will always be a human if you want"）。

AI-native 怎麼判斷？拿掉 AI，產品還剩什麼

依 IBM 的判準，AI-native 指產品、系統或工作流從設計起就以 AI 為核心，拿掉 AI 就失去用處。

IBM Think 在 2026 年 2 月 3 日的〈What is AI native?〉把 AI 輔助的系統與 AI-native 的系統分開：前者把 AI 當支援工具，後者在核心就由 AI 驅動。IBM 用「mobile native」類比，就像為智慧手機設計的行動 App，AI-native 表示 AI 貫穿整個架構與技術堆疊。它給了測試：AI 不能是可以拆掉的元件；如果把 AI 拿掉，產品會完全失去用處。只有旁白功能用到 AI 的瀏覽器，不算 AI-native。IBM 也承認這個詞常被當行銷用語，並預期隨著 AI 普及，詞的用處會逐漸消退。它也把重新以資料和 AI 模型改寫商業模式的傳統企業，算作 AI-native，這與 Deloitte 對 AI-first 公司的描述有重疊。

SAP 的《AI-native North Star architecture》（2026 年 5 月 13 日更新）列出三個前提。第一，模型要具備推理能力。第二，提供企業資料與語意作為 context，也就是 AI 判斷時需要的資訊。第三，由能規劃、行動與學習的代理人結合模型推理與企業資料，完成任務。它把架構分成四層，各層的變化如下表。

表 2　SAP 的四層變化，整理自 SAP Architecture Center（2026-05-13 更新）。

Gartner 2026 年 7 月 1 日的新聞稿，用 agentic arbitrage 描述另一個角度：AI 代理人跨多個系統完成任務，使用者就不必再操作多個傳統軟體介面。Gartner 預測到 2030 年，最高 2,340 億美元的企業應用軟體支出面臨這個風險，約占企業應用 SaaS 支出的 20%。Gartner 管理副總裁 George Brocklehurst 說，代理人系統直接交付成果，繞過以使用者介面（UX）為賣點的應用程式，讓軟體隱形，這「breaks the link between user growth and revenue growth for many enterprise software vendors」，也就是對許多供應商，使用者數與營收之間的連動斷了。新聞稿提到 AI-native 新創與服務供應商，可以成為跨企業系統的代理人層。

工程上的意思：AI-native 動的是架構。SAP 的平台層要提供代理人需要的執行環境、沙箱、可觀測性與治理；Gartner 則提醒，供應商的價值要放在成果與留住客戶專屬知識。

哪裡一致，哪裡衝突

各家一致的地方是重新設計工作流與代理人的角色，衝突的地方在 AI-enabled 的深淺、AI-first 的意思與 AI-native 的對象。

一致的地方：

1. 重新設計工作流程是分界。Deloitte 把「忽略重新設計角色、流程與結構」列為第三級的陷阱；BCG 與 PwC 都要求整個重想；McKinsey 說高績效者從根本重新設計由 AI 驅動的工作流。
2. 代理人（agent）是共同的角色。Microsoft 第三階段、BCG、Deloitte、SAP、Gartner 都把代理人放在流程中心或執行層。

衝突的地方整理成表 3。

表 3　三處衝突。整理自上面各節引用的文件。

拿這張表審自己的系統，我會先問三件事

三個問題是：拿掉模型呼叫，流程還能跑嗎；人與代理人的分工圖改過嗎；成果指標放在哪一層。這是本站的建議，本篇引用的文件都未提出這套問法。

第一，把模型呼叫拿掉，流程還能跑嗎？能跑，我會先把它當 AI-enabled 衡量，指標放在那一步的耗時與品質；全新的產品沒有舊流程可比，直接用 IBM 的測試。

第二，上一次畫人與代理人的分工圖是什麼時候？若對方指的是營運模型版的 AI-first，工作流程的圖沒改過、只多了一個 AI 節點的話，我認為稱它 AI-first 的理由不足；Deloitte 第三級的優先事項正是重新設計營運模型。

第三，成果指標放在哪一層？McKinsey 的 80% 與 37% 差距顯示，個人生產力提升不會自動變成企業財務成果，所以我會同時放一個個人層指標和一個企業層指標。

研究基準日是 2026-10-23，各機構改版或 McKinsey 下一輪調查發布時，表就要更新。這套問法有限制。它依據的是公開文件與調查，沒有哪家機構驗證過；McKinsey 的數字是受訪者自己填答、自己判斷歸因；表裡 13 列的分層也隨我的歸納而動。如果下一輪調查中 37% 明顯上升，或有機構給出可量測的 AI-native 門檻，這三題就要重排。

下次有人在會議上說 AI First，先問他指的是表裡的哪一列。

常見問題

AI-first 和 AI-native 哪個比較先進？

本篇引用的 12 家機構都沒有把兩者排成高低。Deloitte 把 AI-first 組織放在五級轉型的最後一級；IBM 的 AI-native 則可以指新創，也可以指把商業模式整個改寫的傳統企業。兩者的描述有重疊，先確認對方指的是組織、產品還是架構。

AI-enabled 算落後嗎？

本篇引用的文件沒有把它說成落後。Microsoft 把 AI 助理列為三階段的第一步；Deloitte 把認知增強列為第二級，並指出成果常鎖在各部門各自的試辦。McKinsey 2026 年的調查裡，80% 受訪者說個人生產力提升，把部分 EBIT（息稅前利潤）歸因於 AI 的為 37%。

AI-native 有沒有可以量的門檻？

本篇引用的文件沒有給數字門檻，只有 IBM 的檢驗問題：把 AI 拿掉，產品是否變得完全沒用。只有旁白功能用到 AI 的瀏覽器不通過。SAP 另提供四層架構的檢查角度：介面、流程、資料與平台是否都為 AI 重新設計。

AI-first 的公司一定會裁員嗎？

本篇引用的文件沒有這樣說。Shopify 的規則是加人前要先證明 AI 做不到，員工數在 2024 年底是 8,100 人，前一年底是 8,300 人；Klarna 在 2025 年 5 月改為重新招募真人客服。McKinsey 2026 年有 39% 的受訪者預期未來一年組織總人數因 AI 下降，實際回報的減少遠低於前一年的預期。

延伸閱讀

• AI Native Builder 是什麼？公司要的已經不只是「會用 AI」（2026 職場趨勢整理）
• AI Agent 會讓客戶更容易換掉 SaaS 嗎？SaaS 靠什麼留住人？（2026 產業觀察）
• RAG、Workflow、Agent 差在哪？什麼時候真的需要 Agent？（2026 完整比較）

參考資料

• Sundar Pichai, This year's Founders' Letter, Google, 2016-04-28。查證日 2026-10-23。 https://blog.google/topics/inside-google/this-years-founders-letter/
• Duolingo, all-hands email from CEO Luis von Ahn（LinkedIn 貼文）, 2025 年 4 月。貼文日期以媒體報導確認，頁面顯示為一年前。 https://www.linkedin.com/feed/update/urn:li:activity:7322560534824865792/
• Annie Palmer, Shopify CEO says staffers need to prove jobs can't be done by AI before asking for more headcount, CNBC, 2025-04-07。備忘錄原文貼在 Lütke 的 X 帳號，本篇引文取自 CNBC。 https://www.cnbc.com/2025/04/07/shopify-ceo-prove-ai-cant-do-jobs-before-asking-for-more-headcount.html
• Klarna, Klarna AI assistant handles two-thirds of customer service chats in its first month, 2024-02-27。 https://www.klarna.com/international/press/klarna-ai-assistant-handles-two-thirds-of-customer-service-chats-in-its-first-month/
• Entrepreneur, Klarna Is Hiring Customer Service Agents After AI Couldn't Cut It on Calls, According to the Company's CEO, 2025-05-09（轉述 Bloomberg 訪談，經二手來源確認）。 https://www.entrepreneur.com/business-news/klarna-ceo-reverses-course-by-hiring-more-humans-not-ai/491396
• Microsoft WorkLab, 2025: The year the Frontier Firm is born, Work Trend Index Annual Report, 2025-04-23。 https://www.microsoft.com/en-us/worklab/work-trend-index/2025-the-year-the-frontier-firm-is-born
• Deloitte, AI-first companies: Designing organizations for intelligence at the core, 2025（荷蘭站 PDF）。 https://www.deloitte.com/content/dam/assets-zone2/nl/en/img/dm-img/services/Deloitte-nl-becoming-ai-first-company.pdf
• BCG, The AI-First Organization（專頁，未標發表日）。查證日 2026-10-23。 https://beyond.bcg.com/ai-first/
• PwC, 2026 AI Business Predictions（頁面未標發表日；經網頁典藏取得）。 https://www.pwc.com/us/en/tech-effect/ai-analytics/ai-predictions.html
• McKinsey, The state of AI in 2026: On the road to ROI, 2026-08-25。 https://www.mckinsey.com/capabilities/quantumblack/our-insights/the-state-of-ai
• Cole Stryker, What is AI native?, IBM Think, 2026-02-03。 https://www.ibm.com/think/topics/ai-native
• SAP, AI-native North Star architecture: Vision, SAP Architecture Center, 2026-05-13 更新。 https://architecture.learning.sap.com/docs/ai-native-north-star-architecture/vision
• Gartner, Gartner Says $234 Billion in Enterprise Application Software Spend Is at Risk from Agentic AI, 2026-07-01。 https://www.gartner.com/en/newsroom/press-releases/2026-07-01-gartner-says-us-dollars-234-billion-in-enterprise-application-software-spend-is-at-risk-from-agentic-artificial-intelligence