跟企業聊 AI，我常聽到一句話：「我們想讓 AI 協助工作。」想法很好，問題是，接下來呢？

這是「AI 教學現場札記」的第二篇。上一篇聊了品質，這篇想談另一件我在教學現場很有感的事：想讓 AI 協助的人很多，真正動手把它落地的，其實很少。

• 01停在「想讓 AI 協助」有願望，沒有拆成具體動作
• 02落地的投入比想像高低估時間和人力，做到一半就停
• 03沒先定義 AI 的角色角色不清，流程就放不進去

卡點一：停在「想讓 AI 協助」

「想讓 AI 協助」是一個願望，不是一個動作。

協助哪一步？誰來交代？做完誰檢查？這些沒有拆開，就不會有人真正動手。我在課堂上常請大家把自己的工作流程寫出來，很多人這時才發現：原來我說的「協助」，自己也還沒想清楚是哪幾步。

AI 流程化

把工作拆成步驟，判斷每一步誰來做，再決定哪些步驟交給 AI。

沒有這個拆解，AI 就永遠只是旁邊一個可以問問題的視窗。

卡點二：落地的投入比想像高

另一件我很想誠實說的是：要讓 AI 真的落地，實際投入並不低。

要拆流程、要定標準、要試跑、要調整，還要有人持續維護。這些都需要時間和人力，不是買了工具、辦一場說明會就結束。很多企業在這裡低估了，做到一半就停下來，然後覺得「AI 沒有想像中好用」。

我的看法是：知道要投入多少，比假裝很輕鬆更重要。有了心理準備，團隊才不會半途洩氣。

卡點三：沒先定義 AI 的角色

AI Agent（AI 代理）

被賦予特定角色與任務、能按照設定協助完成一段工作的 AI。

在我的經驗裡，AI 能不能放進流程，跟你怎麼定義它的角色直接相關。你把它當成哪一種角色，它負責的步驟、你要檢查的地方，就完全不一樣：

• 聽指令的助理照交代做事
• 需要把關的下屬做完要有人檢查
• 一起想事情的夥伴陪你發想與討論

所以我在課堂上，會先讓大家用體驗的方式，對 AI 的角色「有感」，再往流程去談。角色有了概念，後面的拆解才有方向。

想落地，可以怎麼開始

如果你也想讓 AI 在團隊裡真正落地，我的建議是從小處開始：

1. 1挑一條小流程不要一開始就想改造整間公司
2. 2拆成步驟寫下每一步誰負責
3. 3決定 AI 的角色以及要在哪裡把關
4. 4實際跑一次記下卡住的地方再調整

第一次不用完美。重點是從「想」走到「做」。

寫在最後

AI 落地不是一場說明會，也不是一個工具，而是一連串很實際的動作。看見卡點，就比較知道該從哪裡下手。

下一篇，我想聊另一個企業很關心的問題：大家都在用 AI，到底是好事還是壞事？

常見問題

AI 教學現場札記系列

1. 01企業用 AI，先把產出品質把關好，再來談效率
2. 02企業想導入 AI 卻落不了地？我在教學現場看到的三個卡點本篇
3. 03人人都用 AI 不是問題，企業要想的是怎麼鼓勵大家用