「我們在海嘯第一排，但只要轉換對了，一樣是海景第一排！」凱鈿行動科技董事長蘇柏州（首圖）用這句話形容自己公司過去面對AI浪潮兩年的處境。
凱鈿2009年成立之初，是以開發App為主，巔峰時期每周都推出一款新產品。PDF Reader是其中最成功的一個，累計全球下載超過2億次。但App生態的紅利退潮得快，蘇柏州注意到Apple早在2011年就釋出了訂閱制機制，於是開始收斂App數量，試圖把SaaS的訂閱模式做深。
2018年凱鈿切入B2B，推出企業電子簽名服務「點點簽」，2023年再以SDK與API的形式把文件處理技術授權給開發者和企業客戶。但真正讓蘇柏州決定推動AI全面轉型的契機，是今年農曆春節。
年初，他讓AI開始寫程式，結果一個App一下子就寫出來了，這帶給蘇柏州很大的危機感。他讓AI做一個電子簽名服務，發現概念上完全可行。他開始測試：能不能用AI取代凱鈿的產品？答案看起來大致上是肯定的。
這個在春節期間動手的實驗，讓危機感變得具體。第一，在蘇柏州的實測中，他認為AI coding在部分開發工作的速度與產出，已經超越資深工程師；第二，如果凱鈿不重新定義自己，市場上任何人都能用AI在幾天內，複製出他們花了十幾年打造的東西。「連我這麼忙的人，都有辦法自己用AI做這麼多產品出來，我寫的AI程式碼超過100萬行，」蘇柏州說。
這個體悟催生了接下來的兩個思考：什麼才叫AI-native的應用？什麼才叫AI-native的軟體公司？
在蘇柏州的架構裡，要讓AI在公司中體系化運作，核心之一是建立知識庫。而建立知識庫的第一步，就是文件數位化，這恰好是凱鈿做了15年的核心技術。
「你的AI大腦要能運作，第一步是什麼？文檔要數位化，」蘇柏州說。企業手上的資料多半是非結構化的：PDF掃描檔、紙本合約、手寫表單。要把這些資料精準辨識、萃取、轉換成結構化資料，再餵進知識庫讓Agent使用，凱鈿提供的是企業級PDF解決方案與智慧文件解析（IDP）工具，涵蓋高準確率的版面分析、OCR辨識與非結構化文件轉換。
蘇柏州舉了兩個正在落地的案例。一個是房地產業。建商助理每年要處理數十萬份土地謄本與建物謄本，逐筆把資訊輸入進試算表再轉成圖表。凱鈿的IDP技術可以自動辨識謄本內容、萃取欄位，再mapping到既有的試算表格式，最後自動產出圖表，中間不需人工介入。
另一個是半導體產業。供應商的報價單仍是紙本，過去靠人工輸入ERP系統，凱鈿的辨識模組可以直接把紙本報價單數位化，自動輸入客戶的ERP系統。
這也是凱鈿把自己定位為AI基礎設施供應商的邏輯所在：把企業手上的非結構化資料，用安全、精準的方式轉變成可被Agent讀取的知識庫。
今年3月，昕力資訊領軍成立AISO主權AI產業聯盟，攜手群聯電子與包含凱鈿在內的12家軟硬體業者，推動整機交付的企業AI地端部署方案，首波鎖定金融、醫療與公部門等對資料治理要求較高的產業。在這個軟硬聯手的生態系中，群聯負責硬體與AI運算環境，昕力負責系統整合與模型調校，而凱鈿扮演的正是其中AI文件基礎設施供應商的角色。
他們是怎麼從一間以PDF閱讀器和電子簽名起家的SaaS新創，轉型到這個新身分的？
蘇柏州給出的答案，是從組織結構開始翻轉。他解釋，傳統企業的組織是矩陣式的，主管帶團隊，團隊之間靠會議和訊息傳遞來協調，層層轉達再跨單位溝通。蘇柏州認為這套模式在AI時代太慢了。「你只要有人的環節進去，就會讓整個流程又變複雜。」
凱鈿的做法是讓組織扁平化，每個團隊只留少數幾個人，搭配大量AI Agent，但最關鍵的部分是「部門Agent化」。行銷部門的know-how做成行銷Agent，財務部門做成財務Agent，數據部門做成數據Agent。部門與部門之間不再靠開會對接，而是透過Agent to Agent的標準介面自動串聯。「每個team產出的東西有標準的接口和資料源，其他team的Agent可以直接存取，」蘇柏州說。過去傳統公司「部門對部門」、「人對人」所需要的溝通會議和時間，在這套架構下大幅壓縮。
在架構上，蘇柏州將系統分成4個層次：最上層是使用者介面（UI），第二層是各種功能Agent，第三層是知識庫，最底層是長期記憶。所有資訊流最終匯集回一個他稱為「AI大腦」的核心，讓公司累積的經驗、犯過的錯和營運數據，都能持續滾動和優化。
蘇柏州自己則站在這些部門Agent之上，搭建了一套AI作業系統（OS）戰情室。他用AI開發了一套個人化儀表板（dashboard），整合email回覆、合約審查、簽核流程、市場情報與營運指標。他也建立了自己的persona，把過去累積的知識庫和決策風格交給AI學習，做了一個「Kenny clone（蘇柏州複製人）」供內部同事使用。「他們問它問題，就像會用我的角度去回答。」