AppsFlyer 擁有超過 1,300 名員工，該公司採取了一種非傳統的 AI 導入策略：暫時擱置日常業務目標，將 AI 教育作為全體員工的核心任務。在整整一個月內，員工無需在繁重的工作中擠出時間學習 AI；相反地，學習與測試 AI 本身就是他們的工作。這項由產品長 Barak Witkowsky 在近期播客中分享的計畫，展示了大型組織如何由下而上地實踐 AI 轉型。
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傳統 AI 整合的挑戰
許多公司將 AI 視為由上而下的指令。高層定義關鍵績效指標（KPI）、設計流程並要求團隊採用 AI 解決方案。儘管領導層對 AI 的潛力充滿信心，但員工往往感到不安與猶豫。Witkowsky 將此稱為「AI 猶豫鴻溝」（AI hesitancy gap），即即便組織推動轉型，員工仍對自身的 AI 技能缺乏信心。這種心態可能導致冒名頂替症候群（imposter syndrome），並拖慢與 AI 工具進行深度互動的進程。
結合領導願景與團隊級創新
AppsFlyer 的策略結合了明確的執行方針與由下而上的創新。公司推出了稱為 ATOMs 的 AI 驅動目標，同時授權各部門員工探索並測試 AI 解決方案。透過內部黑客松（hackathons）、表彰 AI 先鋒以及預留實驗時間，員工得以貢獻想法與洞察，直接影響公司的 AI 能力。Witkowsky 指出，AppsFlyer 目前大部分的 AI 知識皆來自於內部員工，而非外部顧問或供應商。
執行長 Oren Kaniel 在支持該計畫中發揮了關鍵作用，他致力於推動一種 AI 能力廣泛分布而非集中化的模式。Witkowsky 回憶起員工最初的懷疑，但這種方法如今已徹底重塑了公司文化。
隨 AI 導入同步演進的產品
在內部轉型的同時，AppsFlyer 也同步升級了產品陣容。該公司最初是歸因平台，如今已定位為現代化行銷雲，整合了能協助行銷人員進行受眾分析、廣告策略與創意建議的 AI 代理（AI agents）。此演進旨在回應行銷團隊日益增長的壓力，即展現可衡量的成果、管理複雜的全通路策略，並採用具備自動化工作流程的 AI 工具。
這些 AI 代理如同行銷團隊的延伸，讓客戶能測試數據驅動的策略並提升廣告活動效率。透過將 AI 嵌入核心產品，AppsFlyer 同時協助客戶轉型為 AI 優先的營運模式。
建立對 AI 洞察的信任
AI 導入的核心挑戰之一，是確保使用者信任 AI 驅動的決策。AppsFlyer 透過使用者行為而非虛榮指標來衡量信心。例如，觀察到客戶在短短幾天內，便根據 AI 分析做出高風險決策、重新分配廣告預算或調整廣告活動。Witkowsky 解釋，這些行動比問卷或使用統計數據更能可靠地反映信心。公司協助客戶逐步採用自動化行銷實踐，強化對 AI 代理作為決策過程一部分的信任。
對行銷專業人士的影響
隨著 AI 處理更多營運任務，績效行銷人員預期將轉向策略與創意職責。Witkowsky 設想了一種模式：行銷人員管理 AI 代理，而 AI 代理再管理其他代理，使團隊能擴展創意與策略產出。AI 並非要削減行銷人員的角色，而是延伸其能力，讓他們能專注於更高層次的規劃與玩家互動。能適應此環境的人將保持競爭力，而抗拒者則面臨被淘汰的風險。
給考慮 AI 轉型企業的啟示
AppsFlyer 的經驗為尋求 AI 轉型的組織提供了幾項攻略：這證明了將 AI 學習作為員工核心工作、廣泛分配 AI 知識，以及將執行方針與基層創新相結合的價值。儘管投入巨大且投資報酬率（ROI）仍在評估中，但文化影響顯而易見。透過優先提升全體員工的 AI 技能，AppsFlyer 已為員工與客戶在 AI 時代的長期適應做好了準備。
資料來源： Deconstructor of Fun
常見問題（FAQs）
什麼是 AI 優先文化？
AI 優先文化是指將 AI 知識與應用置於所有員工的首位，而非僅限於特定團隊或高層。在 AppsFlyer，每位員工都接受培訓，將理解並使用 AI 工具作為日常工作的一部分。
AppsFlyer 如何培訓 1,300 名員工使用 AI？
公司暫停了標準業務目標一個月，並提供結構化的 AI 建構計畫。員工參與黑客松、接受內部先鋒的指導，並被鼓勵在日常任務中測試 AI。
為什麼 AppsFlyer 要為 AI 培訓暫停日常業務目標？
公司旨在消除相互競爭的優先事項，讓員工能全心投入理解 AI。將 AI 作為核心工作確保了參與度，並使組織能將知識分布到各個部門。
AppsFlyer 的產品如何隨 AI 導入而改變？
AppsFlyer 將產品從歸因平台轉型為現代化行銷雲。該平台現包含 AI 代理，可協助行銷人員進行分析、廣告管理與策略建議。
AI 優先的員工隊伍有什麼長期效益？
AI 優先的員工隊伍能更有效率地創新、改善內部流程，並協助客戶有效採用 AI 解決方案。員工獲得了提升生產力的技能，而組織則受益於分布式的 AI 知識與對新技術更快的適應能力。
