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模型大家共用,脈絡只屬於你一家。

當「擁有 AI」變得不值錢,真正值錢的,是它旁邊那個不會被商品化的東西——你公司專屬的判斷、數據、流程、客戶脈絡(context,公司獨有的來龍去脈)。我做的事,是把那個東西編譯進 AI

— Bek Tsai(蔡奇峯)


為什麼是現在

先講兩家公司。

同一個產業,規模差不多。它們買的是同一批 AI、同一個 ChatGPT、同一套模型。一年後,一家把 AI 變成了印鈔機,另一家連一塊錢都擠不出來。

今年一月,達沃斯。PwC 訪了四千多位 CEO,最常被引用的是一個數字:台灣 54% 的老闆說,導入 AI 一整年,沒帶來任何可衡量的成效。市場把它讀成一句結論——AI 被高估了。

但同一份報告往裡翻幾頁,藏著那兩家公司的答案:把 AI 關鍵能力準備齊全的那群公司,營收成長是其餘公司的 2.4 倍

所以真正的問題,從來不是「AI 有沒有效」。同一個工具,誰都叫得到,價格還逐月在掉——為什麼它對一小群公司是印鈔機,對大多數一毛都擠不出來?

答案不在 AI 裡。模型正在變成電力:便宜、隨處可得、彼此趨同。當「擁有 AI」不再值錢,值錢的就是它旁邊那個不會被商品化的東西。差距擴大的,從來不是「誰有 AI」,是「誰把自己的脈絡編譯進了 AI」。前者一週可得,後者要數年累積,而且每多跑一輪就更難被複製。

多數公司買了模型,卻沒有可供模型運算的脈絡——編譯器有了,卻沒有原始碼。我做的,就是幫你把原始碼補上。


為什麼是我

你大概想問:那你憑什麼?

我不打算給你一張學歷清單。在 AI 把產出變便宜的時代,履歷上的頭銜誰都生得出來,能證明一個人的,只剩一件事:你做過什麼。

那,我做過什麼。2014 年,我策劃、與騰訊財經合辦一場交易大賽,三個月聚集了 20 萬人參加。2015 年,我把一家公司從 3 個人,一年做到 150 人,每個月接近一億新台幣的營業額。同一段時間,我操盤的廣告投放,平均 ROAS 做到 1 比 20——花一塊、收回二十塊,整整維持四年

而這些,全發生在還沒有 AI 的年代。

這套本事不是我發明的——我花五年上完、再用十年實戰,向一整排行銷大師(直效行銷、文案、漏斗到發售)學來,前後 17 位,學費砸了 200 萬以上;一門大師的課要十五萬,我上了十七個。說老實話,我頂多只用出了他們的三成——就做出了上面那些數字。

現在是 AI 時代。同一套被驗證過的方法和工作流程,可以被自動化、用百倍千倍的速度運轉:不是測一兩個廣告,是同時測上百個、上千個——而團隊,比過去少掉一半的人。甚至一個人,就能做出過去 5 到 10 人團隊的收入與業績。

我不是大師,我是誠實的翻譯者:把這套被時間驗證、不會退流行的判斷力,翻譯成 AI 時代你也接得住的語言。空口無憑——下面三件事,才是我真正請你拿來檢驗我的證據。

作品即 transaction交易,一筆可被檢驗的事

與其聽我形容自己,不如看三件我做過、而且願意連「哪裡會壞」都攤開講的事。

作品一

Bek OS · FDE 前進部署

Forward Deployed Engineer,前進部署工程師 — 第一個外部案

這是什麼

我把一家設計服務業者的「老闆判斷」與「關鍵人經驗」,編譯成全隊查得到、用得上的 AI 系統。落地兩樣天天在跑的東西:老闆判斷力校準器(a、b 兩版都上線),員工把報價、提案、回覆先丟進去,拿到「通過/修改/上呈」(Pass/Revise/Escalate)的預審結果,再送到老闆面前;以及一個公司雲腦,把核心成員的真實判斷整理過閘後存起來,整隊查得到。不是擺著好看的展示,是核心隊伍日常在用。

為何這樣做

因為這件事我做過一次,只是換了媒介。上面那家公司,我做的就是把一支業務團隊的銷售判斷拆解、標準化成全隊跑得動的流程——讓人均產值翻了十倍。這套校準器是同一個動作:把老闆腦中的判斷拆出來,變成新人也接得住的系統。所以我對外賣的是為結果負責的部署,不是賣一套聽不懂的「平台」;也因為我清楚瓶頸在哪,刻意先做判斷校準、不先做花俏的儀表板——中小企業最值錢的判斷,鎖在老闆和少數老兵腦中。

什麼會壞

最脆的是技術前提:整套綁在員工端要裝對工具、雲端要同步,安裝對非技術員工不是零阻力,鏈斷一環就停。第二,採用有長尾:核心成員撐起大部分貢獻,邊緣的人還薄,「全公司在用」此刻更精確是「核心隊伍在用、邊緣待擴」。第三,知識萃取吃工具——員工訪談用錯 AI 就會脫軌。

我學到什麼

我做過多年流程優化,這次又印證一次:工具選錯,再好的人也做不出好東西。所以我的紀律是先把規矩立好,再用真案子去逼出問題——不靠運氣,靠流程。

早期成效(上線兩週)

最先出現的變化是溝通。員工的東西先過 AI 對過一輪,送到老闆面前時更成形,來回變少、對話更有效率,老闆花在低品質重複溝通上的時間開始下降——這正是這套部署的本意:不是把人換成 AI,是把老闆從重複溝通裡解放出來。這是兩週的早期體感,不是已結算的數字,可量化的前後差別仍在追蹤中。

作品二

四天 AI 創業課

站在巨人的肩膀上

這是什麼

一門四個禮拜天、現場上課的課(NT$68,000,無限次複訓),把我向 17 位行銷大師學來的東西,用 AI 翻譯成你這週就接得住的版本。四天走完一條完整的線:第一天定位、第二天做漏斗素材、第三天把公域流量轉成私域名單、第四天發售演練。不是聽完很爽的觀念課,是四天親手把一門生意,從一個信念,長成一台會自己賺錢的引擎。

為何這樣做

因為這套方法不是新的,也不是只有我用得動。早在 2007 到 2012 年,它就成就了一批老闆——其中有人做到月入百萬、月入千萬。四天課,是把這套被十幾年驗證過的成交邏輯,翻譯成 AI 時代你今天就能跑的版本。市面上多數 AI 課教工具,工具幾個月就過期;這套判斷力,被驗過幾十年。

什麼會壞

這門課最吃的是「老闆本人願不願意動手」。我把路鋪好、把大師的東西翻譯好,但四天裡真正要長出引擎的,是你自己的生意、你自己的判斷——我不能替你做那部分。所以它對「想找一顆按鈕、按了就有客戶」的人不會有效;對願意親手走完四天、回去持續迭代的人才會複利。無限次複訓,是為這種人準備的。

我學到什麼

我把它設計成四天走完一條完整的線、而不是拆成零散技巧,是因為我自己踩過——學了一堆單點技巧卻接不起來,等於沒學。無限次複訓也是刻意的:這套東西第一次聽懂、和真的做出來,中間隔著好幾次回來重看,我把那幾次也算進這堂課裡。

成效

四天 AI 創業課首梯 2026 年 6 月 14 日開課、已在進行,下一梯 7 月;學員的完整成果還在結算中。下面的見證,來自真實上過課的早期學員,不誇大為已驗證數字。

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作品三

〈Context Divide:為什麼 AI 越便宜,差距越大〉

這是什麼

這是一篇拆解一個被全台灣讀錯的數字的文章。達沃斯 PwC 調查說台灣 54% 的老闆覺得導入 AI 沒帶來可衡量成效,市場把它讀成「AI 被高估了」。文章主張它的意思剛好相反:同一批模型誰都叫得到,那 2.4 倍的差距不在 AI,在一家公司有沒有把自己編譯成 AI 跑得動的東西——編譯器有了,卻沒有原始碼。而且這道差距會擴大、不會收斂。

為何這樣寫

我刻意不從「AI 很強、快用這些工具」開始,而是從一個大家都讀過、而且讀錯的數字翻起——因為要說服一個老闆,攻擊他沒看過的新東西沒用,鬆動他自以為懂的舊結論才有用。我也刻意不靠單一來源:PwC、MIT、McKinsey 三份各自獨立的數據疊起來,論點才不是我一個人的嘴。再搬兩段歷史(工廠電氣化、生產力悖論)和一家台灣公司(大江生醫的「生物挖礦」),是要讓讀者沒辦法說「那是矽谷的事」。

寫它讓我想通了什麼

寫這篇逼我把兩件常被混在一起的事切開:「導入 AI」和「把你的脈絡編譯進 AI」。前者一週可得、是商品;後者要數年累積、是複利。切開的那一刻我才看清,我做的東西就站在這條線上——也才真正把自己產品存在的理由講準。

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從一個人的判斷,到一套系統

你大概注意到了:上面這些事,是同一個動作的不同樣子——把判斷拆出來、講清楚、編譯成別人接得住的東西。

這也是 Bek OS(公司操作系統)在做的事。它把老闆的決策標準、關鍵人的防錯智慧、公司的流程與紅線,編譯成 AI 與人都讀得懂、查得到、會隨公司演化的經營脈絡——而且每條進系統的知識都要過晉升閘門(Promotion Gate,先過濾才入庫),治理優先(governance-first),寧可少、不要髒。

你可能想:那我直接請一個會用 AI 又懂業務的人就好?——那是最慢的解。你只是把瓶頸從老闆換到他一個人身上。真正可控的路,是把判斷力外包成一套系統。

你可以從哪裡開始由輕到重

我的目標很具體:協助 100 位老闆,用 AI 把收入做到三倍以上,成為這一波 AI 紅利的先行者。

因為先動手的人,會先把脈絡的雪球滾起來;雪球一旦滾動,動能會自己把他和同行的距離越拉越開。先行者的優勢,從來不是「先有 AI」——是先把自己編譯進 AI。你可以是這 100 個裡的一個。

先讀

免費

我把怎麼想這些事寫成文章,放在 articles.bekhelpme.com。不用花一毛,先看我怎麼拆問題。

半天工作坊

NT$5,000(原價 NT$12,000,同公司二位同行)

四小時,現場。帶走兩套可立即上手的 AI 武器(Bek 幫我 AI、Bek 阿卡西下載),和一套跟 AI 說話的方式。入門品,先試手感。

他把複雜到不行的 AI 系統工具,整理成兩個直接能用的系統,交到我們手上。用起來真的好像一個人請了十幾個專家幫我解答問題,而且非常快。這堂課,太值得了。
張哲倫 · 萬代南宮 前副總
如果沒上過 Bek 的 AI 課,你不要跟我說你懂用 AI。他設計的工具直接讓我們上手,無形中省掉大量摸索的時間。要把 AI 的效益發揮到很高,沒有這種等級的老師帶,會非常困難。
羅睿綸 · 上曜集團 董事長特助
Bek 老師兩小時的 AI 應用課真令我大開眼界!過去我常要把 AI 拉回現實、讓它聚焦、核實資料,來回耗費大量時間,這套方法都能迎刃而解,為我省下最貴的時間成本。我這個 AI 麻瓜有救了!
潘欣怡
用老師寫的那個機器人、搭配拆步驟的提示詞,我寫出了處理公司銷售數據、即時判斷斷貨的 prompt,還有多種切角的短影音與銷售頁腳本。沒有它的輔助,我真的寫不出這些東西。
漢堡

四天 AI 創業課

NT$68,000(無限次複訓)

再過一兩期,價格會往上調到 10 萬、15 萬、30 萬——現在進場,是最低的一梯。 詳情在 4days.bekhelpme.com。四個禮拜天,親手把一門生意,從一個信念,長成一台會自己賺錢的引擎。

在 Bek 老師帶領的這四堂 AI 訓練裡,不只是工具介紹,而是從 AI 趨勢一路連結到商業運作、從戰術到戰略。他會為每一個團隊,量身打造專屬於他們商業模式的 AI 訓練與運用。最珍貴的是,學會怎麼把它真正用進每天的工作裡,甚至開始想像往後的事業,可以怎麼用更多 AI Agent(AI 代理程式)去推進。
林建華 · 聯合治作 主持人(四天課學員)
上課前,我們公司已經在用 ChatGPT、Gemini 處理客服、資料、社群素材——但一直停在「工具輔助」的層次。我知道它很強,卻不知道自己該怎麼真正用,甚至開始焦慮:是不是學太慢、是不是被 AI 牽著走。這堂課真正的轉變,是讓我重新理解——問題從來不在工具,而是在思考方式。老師讓我第一次意識到,AI 可以成為思考的延伸,而不只是執行工具。課程結束後,那種焦慮,慢慢變成一種「可以被陪伴前進」的安全感。
Molly · 整合行銷企劃 · 聯合治作 doTsuwa(四天課學員)

Bek OS · FDE 前進部署

高階 · 需求洽談

不是賣一套你聽不懂的平台,是部署一支為結果負責、會幫你把判斷變成系統的隊伍。這是我最想跟你談的一條。

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