AI 實踐半年多的幾個心得

早上看到一篇文章談論 AI Agent 在企業內導入，應該先重新檢視流程，再來看看要怎麼導入。這跟我在企業內導入 AI 的作法剛好是背道而馳。

AI 的引入跟一般工具不同，導入 ERP 前，你得做妥善規劃，得重新梳理流程、數據、管理制度。因為 ERP 有個既定的章法，而這些章法是 ERP 公司從眾多企業的管理章法中萃取出來的邏輯。或許不是個滿分的邏輯，但最少可能有 80 分。對上只有 60 分的你們，他怎麼樣都可以幫你提升個 20 分的水平。

所以這時，我們好好盤點流程，跟廠商提出需求，廠商則針對他們多年的經驗以及目前系統已經有的東西，告訴你如何把公司的流程運用在這套 ERP 系統上。

這種已經有明確方案的事情，你當然得重新檢視流程，好好規劃。

但我覺得 AI 的導入不是這個思路，AI 應該要打破現有流程，回到企業目的與要解決的問題重新思考。而非想辦法把 AI 套入到既有的流程中，想著如何在現有的流程用上 AI。

先動手，後再造

舉個例子來說，下面這是我近期作的一個系統：茶飲風味知識庫

會想做這件事情的起因是，我相信茶飲風味是一門科學而不是一門玄學，我希望自己能在半年，最多一年的時間內了解茶飲風味的知識，包含香氣、色澤、口味、口感等眾多在飲用前中後可能會有的反應。以及影響這些反應的因素有那些。

舉個例子，我想知道茶中的澀感是怎麼來的，透過什麼方式可以降低澀感？為何堅果跟烏龍茶會搭，如果泡在一起會加重培火味？回甘又是怎麼一回事，如何創造回甘的飲後感？

我覺得這些都是科學，如果能掌握這些資訊，我相信未來在研發上就會更有方向。

公司過去的工作流程中沒有這段，比較多是依賴具有多年經驗的夥伴們來試驗。但這或許是因為過往要做這件事難度很高，得花大把時間自己收集資料，然後進行整理、分析，真的超級曠日廢時。

但我的習慣是找到一個問題點，然後開始透過 AI 來解決這個問題，而非先套回本來流程中思考。

過往做流程再造(Process re-engineering)，我們總是從流程出發，想辦法找到更有效、更精簡的做法。但在 AI 時代，在定義完問題後，先讓 AI 去突破關鍵瓶頸，看看能解決多少，再回過頭來設計流程。

這概念跟做產品很像，我不需要在一開始就規劃一個完整的產品，而是盡快發布，收到使用回饋後在進行下一輪調整。

而在 AI 時代，AI 本身就是那個給予回饋的角色。AI 讓我知道這條路行不行得通，有沒有其他路徑，如果有的話，那我就可以重新調整流程。

把流程當成一個著重在交付一個成果的產品，他本身也需要迭代跟回饋，而獲取回饋最好的方法，就是讓 AI 盡快介入。

只保留基本的管理原則，重點在可能性

公司從四五月份導入 Claude 以來，內部已經生成了無數個系統，且多數都由非工程師進行開發，這些資訊系統很多也都在內部用上，改變了大家的工作流程，可到現在，我們僅有幾個基本原則。

第一，要對外部使用的，就要移交給工程師進行對外網域設定，同時進行更完整的資訊安全與其他非功能性需求檢測。

第二，若要存取 ERP / HR / BPM 等內部資訊系統，必須透過工程師打包好的 API 端口，確保內部資訊的完整性與一致性。

第三，要成為跨部門工作流程的資訊系統或者做為關鍵決策的數據源，必須走正式佈署流程，進入可被工程管理的狀態。

我的關鍵是安全、穩定、可信任，至於其他的問題，暫時不打緊。

如果你不在這些情境內，那大家就是開心玩，放心玩，不一定都要設定目標，也不需要有衡量指標，OKR 的目標跟 AI 無關，但你可以用 AI 更好的完成 OKR。至於怎麼用，身邊都有同事可以問，我們也會固定舉辦分享會，重點是用起來。

讓 AI 給你回饋，讓 AI 幫助你迭代技能跟思維，只有這樣你才會進步得更快。這個概念與前面提到的流程再造是一樣的道理，人也認知也需要再造。

AI 不是保留給有想法的人來使用的，而是要讓更多人因為使用了 AI 而有更多想法。

規則愈少，可能性才會愈多。

解放權力，才會解放創意

傳統的管理邏輯中，由少數人去構思策略、設計流程、規劃制度，因為只有他們具有足夠的高度、經驗、權力。

但 AI 解放了知識與經驗的壁壘，可關鍵是權力並沒有被解放。而權力，會成為大家運用 AI 解決問題的最大阻礙。

沒有修改流程與制度的權力，
沒有存取特定資料的權力，
沒有決定一件事情的權力，
也沒有不做一件事情的權力。

當他沒有權力時，就只能尋求有權力的人來幫他解決問題。可當上級用 AI 用得並不多，對部屬所說的東西理解就會相對有限，上級會希望獲得更多的證據來說服自己這件事沒問題。

但證據，通常得通過實踐來獲得回饋，才會更充分。

這是個雞生蛋，蛋生雞的問題。

我們解決這個問題的方法是重新設計核決權限，這複雜度比流程設計更高，畢竟它牽涉到的不僅僅是制度設計的合理性，更包含了對人的信任感。

核決權限的重新設計，有許多還是得先回到流程再造的角度，流程如果沒有再造，那我們只能在現有的流程上想辦法簡化步驟跟審核的關卡，不見得能達到充分賦權的效果。

因此這邊又卡了一個關鍵的前置工作，那就是大家得先用上 AI，連同老闆都要大量使用 AI。

只有老闆的思維再造了，流程再造才會快，核決權限的調整才會順，企業最終才能把 AI 用得如魚得水。

或許這不是唯一路徑，但我認為這是我嘗試過相對有效的方法。

報廢是學習過程的自然產物

從我開始用 AI 寫程式到現在，我最少做了超過 50 個以上的系統，有很多只伴隨我一小段時間，可有更多的只在我完成發想後就停用了，真正保留下來，到目前一直都有在使用的僅剩下約 10 個左右。

簡而言之，多數的系統都已經沒在使用了。

前陣子看到有個評論在批評這種大量產生、大量報廢的行為，認為這是沒想清楚，沒規劃好所導致的後果。

但我的觀點與此相反，原因就如同本文所說。人類正從大量的嘗試中找尋突破現狀的方法，而 AI 讓我們有機會像個發明家一般，馬上就能進行各種嘗試。

嘗試，是一種非常值得鼓勵的行為，想太多，反而就不嘗試了。

不用擔心報廢，只要問問自己，在這過程中獲得了些什麼就好，這就是一種實現精神。以前只有少部分人能做到大量嘗試，因為嘗試的成本跟代價都很高，但現在不同，你只要有個構想，花一點 token 就能實現它。

所有的傑出，都是從大量試錯中長出來的，真的別害怕做錯。

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