10 月第一週 AI 新知：從 ChatGPT 廣告到德國電信，企業可以思考的 4 個方向
已更新：10月16日
過去 一週的科技圈大事，宣告了 AI 已經從「好玩的黑科技」正式變成企業報表上的「真金白銀」。
為 JBS 商學院的老闆，我們將這些生硬的科技新聞，翻譯成第一線最實用的商業策略與應用方式：
ChatGPT 要開始放廣告了！你的行銷預算準備好了嗎？
AI 新知|市場現況： OpenAI 宣佈將在 ChatGPT 生成圖片的過程中插入測試廣告。
本週新聞:
OpenAI 宣布在 ChatGPT 生成圖片的過程中測試投放廣告，先從美國開始；ChatGPT 目前每週使用者約 12 億人，廣告全球上線後，這些人都可能是廣告的觸及對象。
官方也正在建立點擊歸因與轉換追蹤系統，外界普遍解讀為 ChatGPT 正朝廣告平台的方向發展。
ChatGPT 每週使用者已達約 12 億人。加上官方正擴大衡量與歸因合作夥伴（如 AppsFlyer、Adjust），讓廣告主串接轉換數據，ChatGPT 正準備轉型成十億級流量的超級廣告平台。
值得思考的方向:
如果未來有越來越多消費者習慣直接問 ChatGPT，而不是上 Google 搜尋，品牌能否出現在 AI 的回答與推薦中，或許會成為行銷的新課題。這也是近來「生成式引擎優化（GEO）」開始受到討論的原因。
可以先嘗試的小步驟:
試著問 ChatGPT 你產業的常見問題，觀察自家品牌是否出現、被如何描述
檢視官網的產品說明與 FAQ 是否清楚完整
留意 ChatGPT 廣告後續的開放進度，評估是否值得小額測試
企業不缺 AI 模型，缺的是「AI 落地工程師」
市場現況： 很多企業買了 AI 工具卻不會用。
AI 新知|開發出 Claude 的 Anthropic 直接砸 1 億美元成立學院，目標培養 1 萬名「AI 落地工程師」。
本週新聞
開發 Claude 的 Anthropic 宣布投入 1 億美元成立學院，目標培養 1 萬名「AI 落地工程師」。
他們發現，真正的痛點不是寫提示詞（Prompt），而是怎麼把 AI 安全地串接進公司現有的真實數據與生產流程裡。
值得思考的方向:
許多企業已經買了 AI 工具，但實際使用程度不一。或許值得思考的是：公司裡是否有人能把 AI 和日常使用的系統連結起來？
可以討論的做法
是否指定一位 IT 或營運同仁，負責研究 AI 導入
先挑一個小流程試試看，例如客服回覆、客戶資料整理或庫存查詢
同步思考資料權限與資安規範
省錢不再是畫大餅，AI 直接幫公司省下幾十億
AI 新知|市場現況：德國電信直接寫進財務目標：預計到 2030 年靠 AI 與自動化能省下約 25 億歐元。
本週新聞:
德國電信表示，今年上半年其 AI 客服 Frag Magenta 處理了約 260 萬通客服來電；美國業務導入 AI 客服後，客服來電量減少約 55%。
值得思考的方向:
這個案例的參考價值在於，AI 的效益開始被量化、被放進財務規劃。當然，每家企業的規模與業務型態不同，成效不一定能直接比照。
可以盤點看看:
公司內有哪些高度重複、耗時的工作，例如常見問答、訂單查詢
這些工作如果交給 AI 輔助，大約能省下多少工時
是否適合先小範圍試行，再評估是否擴大
供應鏈大洗牌：做 AI 硬體的賺翻，但也遇上「新瓶頸」
AI 新知|市場現況： 鴻海（富士康）受惠 AI 伺服器需求，第三季營收約 3.03 兆元、年增 47%，9 月單月營收約 1.16 兆元，是台股首家單月營收破兆的企業。
本週新聞:
鴻海（富士康）受惠 AI 伺服器需求，第三季營收約 3.03 兆元、年增 47%，9 月單月營收約 1.16 兆元。
同時，歐美有數百億美元的數據中心投資，因為用水、用電與噪音等在地爭議而延後或取消。
值得思考的方向:
產品規格與供應鏈標準化：規格越標準，採購與調度可能越有彈性。
在地關係與擴張規劃：無論是擴廠或開設實體門市，社區溝通似乎越來越值得提早納入考量。
結語：和大家一起觀察 AI 的下一步
以上是 10 月第一週的 AI 新知整理。這些變化對每個產業的影響程度不同，也還在持續發展中，很適合大家一起觀察、討論。
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我們下週見！
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