最後更新時間： 2025 年 05 月 03 日
導入生成式 AI，不只是換個新工具
有一天，老闆看到了 ChatGPT 正夯，就跟你說：「趕快導入一個 AI 機器人，提升我們的工作效率！」
如果你真的接到這種任務，很可能會覺得手足無措，不知道從哪裡開始。其實，我在輔導一些單位或個人的經驗中，常看到他們面臨類似的情況。
1. 為什麼導入 AI 之前，一定要先盤點工作流程？
生成式 AI（或任何數位工具）的「威力」，不在於它本身多厲害，而在於你對自己工作流程的了解度。
- 假設現在想用 AI 幫忙產生文案，很多人看到的範例就是「丟一段文字→AI 幫你生出內容」。
- 但如果你要把 AI 整合到真正的行銷或專案流程，就要先釐清：「哪個步驟可以交給 AI？哪個步驟一定要人來把關？哪些資料可提供給 AI 分析？」
- 當你把工作拆解、整理成一個個明確的步驟之後，AI 才能發揮最大價值。不然就算 AI 功能強，你也不知道該把它放在哪裡用。
2. 把「決策邏輯」寫進提示詞，讓專家技能變可複製
以寫行銷文案為例，很多行銷專家有自己的一套方法或小撇步，平常可能憑直覺就能產出好文案。
- 如果現在要用 AI 幫忙，甚至想把寫文案的流程自動化，那就要把這些「腦子裡的經驗」具體化。
- 一個好的提示詞（Prompt）不只是一段指令而已，而是要包含專家在撰寫文案時，如何思考、篩選重點、修飾語句、以及檢查成果的程序。
- 換句話說，AI 只是幫你「跑流程」，真正的關鍵是你能不能把自己的專業，用一個「AI工具聽得懂」的方式寫出來。
3. 教育訓練只能入門，後續的教練與陪伴才是關鍵
很多企業或部門在導入 AI 時，會安排員工參加一些「AI 工具教學」或「基礎課程」，希望大家快速上手。
- 這些基礎訓練只能讓人知道 AI「大概可以做什麼」。
- 但要真的把它用在日常工作裡，還需要有更多「實戰演練」和「專家輔導」。
- 例如，當員工在使用 AI 生成文案時遇到問題，需要有人告訴他：「是不是提示詞要再加強？是不是先把素材整理得更清楚？」這些細節，都需要有人一路陪伴、指導，才能把 AI 用好。
4. 資料安全與合規，不可掉以輕心
如果你的公司或部門屬於金融、醫療或其他需要嚴格保護資料的產業，那麼「導入 AI」時，就要考慮「資料可不可以上傳到外網」。
- 可能需要做「去識別化」（把個資或敏感資訊拿掉），或是在公司內部建置「離線版」的 AI。
- 如果你用的是開源的模型，也要注意安全性：是否有被植入後門？你的資料是否會被蒐集？
- 這些事情都需要跟法務部門、資訊安全部門一起討論，並做充分評估，不能一股腦地把所有敏感資料丟到公網上。
5. 容錯率與結果品質：AI 不能「包山包海」
生成式 AI 有隨機性，意思是同樣的提示詞，可能每次產生的結果不太一樣。
- 如果你的工作場景是「銀行金額」或「醫療紀錄」這種不能出任何錯的業務，那麼在導入 AI 時，一定要有「複核機制」。
- 你要想清楚：當 AI 產出結果後，誰來負責檢查？萬一 AI 出錯，責任在誰？
- 不要以為有了 AI，就可以完全自動化。「關鍵業務」一定還要有人進行最終把關，並負責承擔風險。
6. 進一步的「獨特觀點」：重新定義知識管理與組織決策
導入生成式 AI，可能帶來的影響，不只是工作流程而已，還有公司「知識管理方式」和「決策文化」的改變。
- 以前公司的專業知識可能藏在資深員工或主管頭腦裡，AI 的導入過程，會逼著大家把隱藏知識寫出來、做成提示詞或 SOP。
- 與此同時，「誰對 AI 產出的結果負責」「怎麼驗證結果的正確性」也會重新定義組織內的權責分工。
- 如果公司想要更快速地創新，就必須接受 AI 帶來的「隨機性」，並且願意在一些區域或部門嘗試新的流程；但如果公司對風險很敏感，就要強化審核機制，走得更穩健。
結語
總而言之，導入生成式 AI 絕對不只是把一個新工具丟到員工面前就好。
你需要：
- 先盤點並結構化自己的工作流程，確認哪裡可以導入 AI。
- 把「專家的決策邏輯」具體化，變成 AI 能理解的提示詞。
- 安排教育訓練與後續輔導，讓員工知道怎麼「持續優化」AI 的使用方法。
- 保護資料安全，評估合規風險，尤其在高度敏感的產業裡。
- 思考容錯率，建立複核和負責機制，不可能把一切都交給 AI 完全自動化。
- 準備好組織文化與知識管理的轉型，迎接「AI 與人共創」的新工作模式。
如果你能全盤考量，並循序漸進地導入，生成式 AI 才會真正幫你和你的組織提升效率、激發創新，而不只是一個「看起來很炫」的新玩意兒。
