公司「AI 化」應該由哪個流程開始才不會白做
大部分公司不缺工具，缺的是「同一份資料，人人都找得到、接得上」。由哪一段開始，決定了三個月後是有成果還是有一堆沒人維護的自動流程。
為甚麼「叫全公司試 AI」通常沒有結果？
常見的情況是這樣：老闆用 ChatGPT 覺得好用，叫全公司試；同事各自試出不同做法，有人用來寫電郵、有人用來做翻譯、有人完全沒有用。三個月後問「有沒有幫到手」，答案是「好像有，但講不出」。
另一種情況：一開始就想做大的：上一套系統、接通所有流程。做到一半發現流程本身沒有寫清楚，系統只是把混亂自動化了。
怎樣判斷一個環節值不值得先做？
我們的判斷是：先選一個環節做通，比全面推行有用。原因是一個做通了的環節會產生兩樣東西——可以見到的成果，以及團隊知道「原來可以這樣做」的經驗。這兩樣才是向外延伸的燃料。
選哪一個環節，我們會問四條問題：
- 頻率：這件事是不是每星期都要重做一次？
- 人手：現時每次要花多少人、多少時間？
- 清晰度：這個流程現在講不講得清楚？如果講不清，先整理流程，不要先接工具。
- 影響範圍：做通之後，有多少同事會即時受惠？
四條都答得出、而且答案不錯的那一個，通常就是起點。
常見的第一個環節是甚麼？
四種實際做過的起點
實際做過的起點包括：客戶與商機的紀錄（誰負責、下一步是甚麼、狀態如何）、文件與報價的重複部分、會議記錄與待辦的整理、新人入職要看的資料。
這幾個的共通點是資料本身已經存在，只是散在不同人手上（中小企案例由這一步開始）。先把它們放回同一個位置，AI 才有東西可以用。次序倒轉的話，只會把混亂自動化。
為甚麼要先讓人用得起，才談自動化？
這個方向我們稱為 AI Enablement & Automation（AI 賦能與自動化）。意思是先讓團隊有能力使用 AI，再談自動化。跳過第一步直接做第二步，通常的結果是系統建好了，但沒有人知道為甚麼要用。
做通之後怎樣向外延伸？
第一個環節做通之後，向外延伸通常很自然：同事會自己說「這件事每次都好花時間」，那件事就成為下一個題目。我們的節奏大約是每兩至三個星期完成一個，做完即用，而不是先建一個大系統再叫大家適應。
哪三個位置不應該接上 AI？
第一，流程本身未清楚的環節，先把流程整理好，否則自動化的是混亂。第二，會自動對外發訊息或動用金額而中間不設人手審批的流程，這一類我們不會做。第三，換一個表格或一個步驟就解決得到的問題，這種情況不需要動用 AI，我們會直接說出來。
還有一個要留意的：公司資料放進哪一個工具、由誰存取，應該在開始之前訂明，不要做到一半才處理。
應該由哪一個環節開始？
如果你正在想由哪裡開始，可以先做一件事：叫團隊各自寫下「我每星期重複做最多次的三件事」。重疊最多的那一件，通常就是答案。
- 做法與節奏為 AE Platform 實際項目經驗，未公開任何公司名稱或內部資料。
把你們現時最花時間的一個流程講給我們聽，我們會直接說值不值得動用 AI。
