場景 > 工具:終結組織AI數位焦慮的黃金準則,寫給為導入AI在煩惱的你

最後更新時間: 2025 年 07 月 08 日

從AI崛起到現在,我觀察到的不是技術本身有多厲害,而是它為組織帶來的真實變化。有些團隊迅速跟上浪潮,將生成式AI融入日常工作的必要環節;但更多組織是「知道它很厲害,卻不知從何著手」,陷入一種既興奮又焦慮的矛盾中。

一個明顯的趨勢是:那些原本就對數位工具抱有高度興趣、樂於嘗試的工作者,正快速利用AI賦予的能力,甚至開始用程式的概念去自動化大部分工作。這正在無形中拉大組織內部的能力鴻溝,從個人效率的差異,演變成部門間、團隊間的效率斷層,當然有些部門跟工作者一樣是躺著不動,或是深陷焦慮

歷史的借鏡:這不是第一次,也不會是最後一次

它就像二十幾年前的個人電腦革命。電腦曾經是只有在公司才能接觸的,但今天,它已是人人必備的生產力工具。核心的「降本增效」精神從未改變,改變的只是「使用門檻」。

如果說,從零開始寫程式的難度是100分,使用No-code工具是80分,那麼過去許多對自動化概念只有20分的工作者,如今正迎來一場迅速跳級。生成式AI的出現,讓我們能用最熟悉的「自然語言-人話」來與機器溝通。

甚至跳過了No-code工具或是理解程式碼,直接透過「ChatGPT + 線上表單 + Google Sheet」這類簡單組合,就搭建出屬於自己的自動化流程。然而這樣的方便加上工具的百花齊放,那部門或是個人該導入怎樣的工具或是解決方案呢?

在場景被定義前,所有技術討論都是噪音

在與一些管理者還有個人工作者交流後,我發現最大的焦慮來源於不斷追問「我該用哪個工具?」,卻很少先定義「我要解決什麼問題?」。

請記住一個黃金準則:在正確的場景被定義出來之前,所有的技術討論,都只是噪音。

我必須加上一個重要的前提:這是在「合法合規」的狀況下。在醫療、金融、政府等高度監管的領域裡,「合規、資安、資料權屬」本身就是最優先、最真實的議題。在這些場景下,技術的選擇從一開始就受到嚴格限制。

數位產品的迭代速度極快,主要用戶可能還沒摸熟10個功能,第50個新功能就冒出來了。

同時,網路上充斥著大量有用資訊與更多看似有用的噪音,讓你陷入東拼西湊的困境,最終沒有解決任何問題,只收穫了更多焦慮。

與其關注工具,我更推薦你問:「大家都是在什麼場景下使用這個工具?它為組織帶來了什麼具體效益?」

所有數位解決方案的進展始終來自人性——以盡可能低的成本(包含金錢、時間與情緒)去完成某件事。因此,真正的議題永遠是:

  • 要解決什麼事?(場景)
  • 花多少錢解決?(成本)
  • 你的人才熟悉什麼?(資源)
  • 組織願意花多少時間適應?(變革管理)

案例佐證:從我的No-code經驗談起

我的選擇邏輯始終是「問題優先,工具其次」。

  • 場景一:客戶的整個工作生態系都在Google上。
    • 我的選擇:使用 Google App Script 搭建預約系統。
    • 理由:資料能直接整合在客戶最熟悉的Google試算表上,無縫接軌,學習成本最低。
  • 場景二:需要快速串接LINE官方帳號的對話流程。
    • 我的選擇:使用 Make (原Integromat)
    • 理由:在眾多自動化工具中,它對LINE的模組支援度最好,能讓我最快完成開發。
  • 場景三:需要爬取特定網站的資料。
    • 我的選擇:如果是自用,我會自己寫程式,因為我追求最高的彈性與掌控力。但如果是要教客戶或學生,我會選擇一個成熟的No-code爬蟲工具,因為這能最大程度降低他們的學習門檻。

這些判斷,都是在明確了要解決的問題後,去尋找一個金錢、時間與管理成本都可接受的方案。關鍵在於,我清楚這個工具能滿足我的核心需求,並且我有能力處理可能發生的突發狀況

一個小小的總結:知識與資訊本身就是力量,它讓你做出能解決問題的判斷。當你感覺某個工作流程重複又瑣碎時,請先克制住尋找工具的衝動。先定義好「這是什麼事」,再思考「我願意花多少錢解決它」。如果預算在六位數以下,那麼尋求客製化系統開發通常是不切實際的。

最後,當工具導入後,企業的所有應用都建構其上時,隨之而來的新課題便是:如何建立合適的管理與維護方法,避免產生新的「技術債」。

Vide Coding 超紅

人人寫程式的大時代來了,將需求輸入到Chatgpt,然後Chatgpt會魔幻的吐出一大段程式碼,接著貼上就可以動了,我完全可以理解這感覺有多魔幻,我經歷過寫程式的手工時代,其實也才四年前,但現在我真的也不太手工寫程式碼,不過要組合出一個會動的軟體,根要搭建出一個穩定運作的產品,這之間有很大的鴻溝,

因此,我們必須對AI有正確的定位。請將AI定位為一個『能力超強的實習生』,而不是一個『全知的專家』。

它能極速完成80%的庶務,但最後那20%的審核、驗證與決策,仍然需要人類專家的智慧。一個不懂商業流程的人,無法判斷AI建議的方案是否可行;一個不懂程式邏輯的人,更無從判斷AI生成的程式碼能否安全運行。AI放大了我們的執行力,但前提是——我們必須擁有『定義問題』與『驗證答案』的核心能力。

像是這樣的前進,如果要導入到組織內其實會有一點風險,像是我一知半解的做了某個操作或是寫出某個程式碼,但是隱含安全漏洞,所以一起提升資料安全以及數位使用能力,我想是現在的必須

可以帶走的三步驟Checklist

請將這個簡單的行動框架帶走,用它來取代你的焦慮:

第一步:問自己,不要問AI。(定義場景與價值)

  • 我們團隊最耗時、最重複、最痛苦的工作流程是什麼?
  • 解決這個問題,預計能為我們省下多少時間?帶來多大效益?
  • 這個解決方案未來需要支援多少人?(支援1個用戶和支援100,000個用戶的策略截然不同)

第二步:盤點家底,不要看別人有什麼。(評估資源與適應性)

  • 我們有多少預算?(包含工具訂閱費與學習時間成本)
  • 團隊成員現有的技能水平如何?他們對學習新工具有熱情還是抗拒?
  • 我們的組織文化能接受多大的改變與試錯空間?

第三步:帶著問題找答案,而不是看著答案找問題。(精準選擇)

  • 直到此刻,才開始去市場上尋找「能解決我這個特定場景、符合我資源限制」的工具

問題,才是商業世界的真正資產

變化是必然的。過去我總想,哪來那麼多問題?但現實是,問題才是商業世界的資產。你能以多低的成本解決一個普遍的問題,並將其規模化;或者,你能解決一個多麼高價值的獨特問題,這直接決定了你的價值。

當組織考慮用數位方案取代重複瑣碎的流程時,本質上就是在做一道數學題:把導入新方案的總成本,與現有的人力成本比一比,就知道該不該投資了。

最後也必須坦誠,導入No-code或AI工具絕非萬靈丹,團隊成員依然需要投入時間學習與適應。這個學習的過程,無論是透過自學,或是尋找像元魁針對N8N等工具提供的系統化課程,都是確保投資能真正轉化為組織戰鬥力的關鍵一步。

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Sophie
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