想用 AI 幫同事減省工作，應從哪裏開始？

先不用想「公司要做一個 AI Agent」。找一件同事每天都要做、又覺得麻煩的事：整理電郵、抄資料、分派請求，或追一個批准。我們先把這件事做順，再決定需要多少 AI。

識別重複工作與決策需求

例如，每天都有客戶用不同方式發來需求。有人寫一大段電郵，有人傳表格，也有人漏了重要資料。同事要逐封看、整理重點，再交給合適的人。這就是一個值得拿出來研究的工作。

帶幾個去掉敏感資料的例子，說明目前由誰處理、要花哪些步驟，以及最後要得到甚麼。我們便能一起判斷，哪一步可以減少重複勞動。

如果一張已批准的表格，永遠都要送給同一個部門，按規則自動轉交便可以。如果要先讀懂客戶寫了甚麼，AI 可以協助整理、分類或草擬回覆。

所謂 AI Agent，是讓 AI 在約定範圍內選工具、做幾個步驟。我們不會只因為它聽起來先進就採用；先看它是否比簡單流程更有用，也更容易管理。

先讓一小組同事用同一批例子比較：照原本方式做，和用新功能做，哪一種比較省力？整理出來的資料是否正確？同事還要改多少？這些比示範時看起來多聰明更重要。

碰到資料不足或意思不清楚時，系統可以請同事補充或確認。涉及寄出訊息、修改重要紀錄等動作，也可以先停在草稿，讓負責人決定。

我們會記下哪些情況處理得好，哪些仍要人手跟進。第一步有用，才加入更多資料或動作，不需要一開始就承諾一個包辦所有工作的系統。

實際試用也常帶出新的產品想法：原來客戶需要的不是更長的回覆，而是更清楚的下一步。這些發現，值得和使用者一起慢慢做出來。