導入AI看不見成效？　五大法則破解企業困局

▲當一個流程具備高可操作性，它就能被完整AI化。（圖／Gemini生成圖）

● 陳慶蔚／智慧方案股份有限公司執行長

最近剛參加一場餐敘，席間和許多企業主交流，臺灣愈來愈多公司開始導入AI，更準確來說是「AI Agent」，準備研究、訓練AI Agent成爲企業的數位同事。但也有許多企業編了預算、買了AI工具、也安排了教育訓練，但導入後兩、三個月實際調查，並沒有太多同仁真正應用在工作中，這是爲什麼？席間一位製造業的總經理說得很貼切：「想做題目的不能做，能做的又沒Feel。」聽起來是不是很熟悉？爲什麼企業導入AI會卡，其實問題往往出在第一步：「導入AI的第一個場景，選錯了。」

過去一年多，我與EgentHub團隊協助上百家企業將 AI Agent應用於企業的各個環節中，我們發現一個有趣的現象：越是急着想證明AI的價值、一開始就挑最複雜的任務的公司，導入路線往往不順，例如：未來業績預測模型、跨系統自動化、高精度與複雜度的視覺辨識等，這些任務確實很重要，但它們需要高度的資料整合、牽涉內部系統，容錯空間又極小，若執意在AI導入的第一題就選擇這種題目，結果就是卡關、團隊信心受挫、AI專案無疾而終。

對此，我們整理出一套企業導入AI的初期選題框架，叫做「TURBO 法則」，這套方法是經過上百家橫跨紡織、金屬加工、化工、製造、零售、電商等企業驗證過的共通模式，包含五個字母：

• T (Time-consuming)：耗費時間• U (User-wide)：先評估哪些場景的受惠人數較多• R (Repeat)：高頻率、重複執行的任務• B (Buffer)：選擇具備一定容錯率、人機協作的任務• O (Operable)：可拆解、易操作

這五個字母串起來的邏輯很簡單：找到風險低、效果明顯、能快速累積成功經驗的任務，讓AI的導入「小步快跑」，逐漸提升企業同仁的AI認知、使用能力，進而挖掘更多有價值的應用場景。

T (Time-consuming)：從最耗時的流程下手

我常問企業主一個問題：「你們公司有哪些事情，大家都覺得很煩、很花時間，但又不得不做？」

這些任務像是組織裡的「時間黑洞」，技術含量不高、不復雜、但就是很花時間，舉凡比對文件、整理報表、查詢資料表等，這些事情就非常適合建置AI Agent協助，舉個實際的例子，我曾輔導過一家紡織公司，該公司的業務團隊每天處理大量來自歐美、日本等國客戶詢價信件，也包含東南亞、乃至非洲等地工廠、供應商的規格書，內容涉及布料規格、交期、價格條件等，業務人員需要先理解需求，再從產品資料庫中找到對應的規格、計算報價、然後用對方的語言回信。一封信往往要花快一小時處理，一天下來光是處理詢價、報價就佔掉大半工作時間。

對此，我們設計了一個「報價輔助AI Agent」，它能讀取業務提供的信件內容、比對產品資料庫、生成報價初稿，甚至用對方的語言撰寫回復，業務人員只需要最後檢查和微調，一封信的處理時間縮短到 10 分鐘以內，這使得業務團隊有更多時間做真正需要人際互動的工作，比如維護客戶關係、開發新市場。除此之外，這樣「好的開局」還有更多好處：員工省下時間、主管看到效益、團隊開始相信 AI 真的有用，這種正向循環，纔是AI落地的真正起點。

U (User-wide)：使用者多的問題，優先解決

想像一下，如果你在一條生產線上只優化了最後一個環節，整條線的速度還是被前面的瓶頸卡住。但如果你優化的是每個環節都會用到的流程，效益就會像漣漪一樣擴散出去。

這就是 User-wide 的概念，如果一個 AI Agent只能幫到一個人或一個小組，除非這個任務的重要性很高，或者耗時非常多，否則AI的導入效果往往不明顯。但如果這個流程是跨部門使用、每天有幾十個人需要處理，導入後的效益就會成倍放大，我常跟企業溝通，挑選要AI的題目時要想的是：「這個改善能讓多少人受益？」受益人數越多，投資報酬率就越高。

R (Repeat)：高頻率、重複執行的任務

有些任務一年只做一兩次，即使AI能幫忙，效益也很有限。但如果是每天、每週都在重複的工作，導入後的效益就會持續累積。這就像是投資的複利效應。單次省下1小時可能感覺不多，但如果這個任務每個工作日都要做，一年就省下200多小時，更重要的是，高頻任務通常有固定格式和邏輯，AI很容易接手，而且每次執行都在累積數據、優化效果。我們服務過一家金屬加工廠，他們每週五下午都要產出一份「周生產報表」，彙整這周所有訂單的完成狀況、良率、異常原因、庫存變化等資訊。這份報表要給總經理、廠長、業務主管看，格式有固定要求。

過去負責這項工作的生管人員，每週五都要花2到3個小時從ERP匯出資料、用Excel整理、計算各種指標、製作圖表、撰寫說明文字。這個工作每週都要做，而且常常拖到週五下班前才完成，壓力很大。我們幫他們建立了一個自動化的 AI Agent，從資料庫抓取資料、自動計算指標、自動生成圖表和文字說明、自動寄送給相關主管。整個流程從3小時縮短到10分鐘，而且每週都在累積效益。一年下來，這個生管人員省下超過150小時，可以把時間用在更需要判斷和協調的工作上。

B (Buffer)：選擇具備一定容錯率、人機協作的任務

AI很強大、但如同人類一樣，AI也會出錯、可能出現幻覺、理解偏誤，或是生成不夠精準的內容，這是技術特性，短期內無法完全避免，我常用「學徒」來比喻企業建置的AI Agent，你不會讓一個剛進公司的學徒，直接去操作最關鍵的設備，或是處理最重要的客戶訂單，對吧？你會讓他從相對簡單、就算出點小錯也能補救的工作開始，企業導入AI Agent也是一樣的道理。

因此在導入初期，我們建議選擇「就算出錯也能快速修正」的任務。比如信件初稿校對、出貨建議、會議記錄摘要、CAD資訊整理，這些工作即使產出有瑕疵，也能在下一個卡控點被人類檢核出來，讓員工得以快速調整，這就是人機協作的重要價值，而團隊也能在安全的環境中累積使用與試錯經驗，逐步建立對AI的信任感。

O (Operable)：具有可操作性、容易拆解的流程

最後一個關鍵是「可操作性」，就是這個流程要有明確的輸入、固定的步驟、可預期的輸出。

我常用「食譜」來比喻這個概念。一道好的食譜會清楚告訴你：需要哪些材料（輸入）、按照什麼順序操作（步驟）、最後會得到什麼成果（輸出）。如果一個工作流程就像一道有食譜的菜，AI Agent能很容易地學會並執行；但如果這個流程是「看廚師心情」、「憑經驗判斷」，AI Agent就很難接手。

具體來說，可操作性高的任務，通常具備以下特徵：輸入的資料格式固定、處理邏輯可以明確描述、輸出的格式和內容有一定標準，比如「把客戶訂單轉成內部生產單」、「比對兩份合約的差異」、「從會議錄音產生結構化的會議記錄」，這些任務的每個步驟都能被清楚定義。

當一個流程具備高可操作性，它就能被完整AI化，甚至複製到不同部門、不同場景中。這些任務會成爲企業AI化的基模，推動組織真正成爲 AI-ready 的狀態，而那些高度依賴隱性知識、需要大量情境判斷的任務，可能要等團隊對 AI Agent更熟悉、訪談能力提升、資料更完整之後，再來挑戰會比較合適。

讓選題成爲成功導入的起點

看過上百間企業、組織導入AI Agent，我相當確信「AI導入的成敗往往不在技術，而在選題」。

企業真正需要的，是讓員工確實省下時間、讓流程真的變順暢、並且能在未來持續擴張的應用方式，而TURBO法則就是幫助企業找到這個起點的工具，從耗時的任務開始，挑選影響廣度大的流程，專注於容錯率高、高頻且容易拆解的工作。當企業願意從正確的地方開始，AI的導入就能穩步前行，第一步走得穩，後續的擴展自然會跟着發生，組織也才能真正走向AI落地與加速。

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