你的前 14 天 AI 試點計畫：一步一步帶你走

讀了一堆 AI 導入文章、看了無數案例，結果還是不知道從哪裡開始？你不是不想動，是沒有一張具體的日程表。

這篇不講願景，不講策略，只給你一份 14 天的執行計畫。每天做什麼、產出什麼、怎麼判斷成功，全部寫清楚。

Day 1：選一條流程

別想一次搞定所有事。第一天只做一件事——挑一條適合 AI 化的流程。

用四個條件篩選：

• 穩定：這條流程至少跑三個月沒大改過，規則清楚。
• 容錯大：出錯不會造成重大損失，有修正空間。
• 有人 review：產出有人看，不是直接上線。
• 能量測：有明確的 input 和 output，能量化結果。

常見的候選：每週報表整理、客戶信件分類、社群貼文初稿、例行資料清洗。選那條你每週花最多重複時間的。

Day 2-3：寫 SOP

選好流程後，把它從頭到尾寫一遍。不是寫給 AI 看，是寫給自己確認邏輯。

每個步驟標記三件事：

1. Input：這一步需要什麼資料、從哪來。
2. 處理邏輯：做什麼判斷、用什麼規則。
3. Output：產出是什麼格式、送到哪裡去。

寫完後找一個沒做過這流程的同事看一遍。他看不懂的地方，就是你 SOP 沒寫清楚的地方。這些模糊地帶就是 AI 會出錯的地方。

Day 4：找 Review Owner

AI 產出必須有人看。找一個願意每週花 15 分鐘 review 產出的人，跟他確認兩件事：

• 他要看什麼：定義具體的檢查項目，不是「看看有沒有怪怪的」。
• Pass/fail 標準：什麼算過關、什麼要退回重做。

這個人不一定要是主管，但要是懂這條流程的人。沒有 review owner，AI 導入就是放牛吃草。

Day 5：設定工具

用 Make 或 Zapier 把流程串起來。這天的目標是讓流程跑過一遍，用的是測試資料，不是真實資料。

幾個實際建議：

• 先用手動觸發，不要設排程。確認沒問題再自動化。
• 每個步驟都加 log，方便追查問題。
• 測試資料要涵蓋正常和異常兩種情境。

跑通一次不代表沒問題，但跑不通就一定有問題。

Day 6-10：正式跑五天

切換到真實資料，連跑五個工作天。

每天做三件事：

1. 看產出：Review Owner 按約定標準檢查。
2. 記錄異常：用一張簡單的表格記下日期、異常描述、原因、處理方式。
3. 調整提示詞或規則：發現問題就改，但每次只改一個變數，這樣才知道改了什麼有效。

五天下來你會有一份異常記錄和對應的調整。這就是你的優化基礎。

Day 11-13：算 KPI

數據說話。用三個指標評估這條流程值不值得繼續：

• 時間節省：AI 處理一個工單要多久？人工要多久？差距多少？
• 錯誤率變化：AI 處理的錯誤率和人工比，是高還是低？別假設 AI 一定比較準。
• 交付穩定性：五天裡有幾天準時完成？有幾天需要人工介入補救？

把數字算出來，不要用感覺。「好像快一點」不等於「值得導入」。

Day 14：復盤

最後一天，回答四個問題：

1. 這條流程適合 AI 化嗎？為什麼？
2. 過程中最大的問題是什麼？
3. 如果重來，我會怎麼調整？
4. 下一條要試的流程是什麼？

把答案寫成一張紙的結論。這張紙就是你跟主管、團隊溝通的依據。

結語

14 天不長，但足夠驗證一條流程能不能用 AI 跑。很多人卡在「等我想清楚再開始」，結果三個月過去了什麼都沒動。

先跑一條流程、拿到數據、做完復盤，你會比讀一百篇文章更清楚 AI 在你的團隊裡能做什麼。

開始比完美重要。

想試試 Make？免費註冊 →