導入 AI 之前，先回答這五個問題

「我們該用 AI 嗎？」——這個問題太大，大到任何答案都是空的。

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「我們公司該用 AI 嗎？」——這個問題太大，大到任何答案都是空的。把它換成以下五個具體問題，一次內部會議可以答完。答完之後，你會清楚知道：該不該做、從哪一個流程開始、以及找服務商時該怎麼描述需求。

問題一：哪一個流程，佔用最多重複人力？

具體到動作層面：「同事每天早上花一小時逐封開郵件、下載附件、抄數字進表格。」

答得出這種句子，你已經有了候選流程。答案只有「整體效率好像不高」這類感覺層描述，先回去觀察一週，記錄實際動作——自動化改造的是動作，而非感覺。

「輸入是每天收到的 PDF 報告，輸出是一段摘要推送到群組」——可以，這個流程適合自動化。

「輸入視情況，輸出看老闆想要什麼」——描述不出來的流程，人也沒有標準做法，機器無從學起。先把流程標準化，再談自動化。

AI 系統帶有機率性質，偶發錯誤是特性（詳見AI 項目失敗模式第四節）。所以要問：這個流程如果偶爾出錯，後果是「同事覆核時改掉，五分鐘」，還是「客戶收到錯誤文件，商譽受損」？

前者可以大膽自動化；後者仍可自動化，但流程設計必須含人工覆核關卡，而這會影響效益計算——覆核本身也是人力。

候選流程的原料——郵件、文件、歷史紀錄——現在存放在哪裡？一個系統還是散落各處？格式一致嗎？有敏感內容嗎？

這一題的答案直接決定項目時程與報價（見成本結構第三層）。資料越集中越規整，項目越快越平；答案越模糊，越應該在簽約前先做資料盤點。

自動化工具上線後需要一個「負責人」：日常留意它有沒有正常跑、異常時通知維護方。工作量很小，但必須有名字。

答不出名字的組織，工具會在第一次無人發現的故障後被棄用——這是導入失敗最安靜的一種形式。

五個問題全部有具體答案：你已經準備好了，而且你對服務商的第一次描述會非常清晰——這直接省下訪談階段的來回（流程詳見項目流程專文）。三題以上答不出：先在內部把答案補齊。這個補齊過程免費，而且無論最後做不做 AI，你對自己流程的理解都會升一級。

小流程正是理想起點：範圍小、報價低、風險封頂，而且是你組織學習「怎樣與 AI 服務商合作」的最低成本教材。第一個項目的真正產出，一半是工具，一半是經驗。

用問題三比較兩者：錯誤代價低的先做。第一個項目的首要目標是建立信心與方法，選容錯高的戰場。

Levi係駐香港嘅獨立AI工程師，為香港推動AI數碼轉型嘅中小企構建生產級LLM應用、RAG pipeline及文件智能系統。