AI 導入與流程自動化
當成長穩定後，下一個瓶頸通常不是流量，是內部效率。我們協助企業把重複、耗時、易出錯的環節交給系統處理。
我們的立場：先問值不值得，再談技術
AI 導入最常見的失敗，是先決定要用什麼工具，再去找可以用它的地方。
我們的順序相反。第一次會議不會談任何工具，只問三個問題：
- 你的團隊每週花最多時間在什麼重複性工作上？
- 哪些環節最常出錯，而且錯了成本很高？
- 哪些資訊常常「有人知道但找不到」？
如果這三題的答案都沒有明顯的痛點，我們會直接說現在不用急著導入。少賺一個案子，但那是誠實的建議。
適合自動化的工作長什麼樣
| 適合 | 不適合 |
|---|---|
| 每次流程一樣、只有內容不同 | 每次都要重新判斷的決策 |
| 資料在不同系統間搬運 | 需要建立人際信任的溝通 |
| 依固定規則整理、分類、彙整 | 創意發想的最初階段 |
| 定期產出格式固定的報告 | 需要承擔責任的最終確認 |
一個判斷方法：如果這件事你可以寫成一份清楚的 SOP 讓新人照做，那它大概可以自動化。如果連你自己都說不清楚判斷依據，那還不行。
三種服務型態
環境建置
一次性費用。含基礎架構設定、系統串接與測試。建好之後，後續要新增功能模組不需要重來一次。
這一步包含：
- 現有流程盤點與自動化機會評估
- 工具選型（依你的實際需求，不預設立場）
- 帳號、權限與資料流的架構設計
- 基礎串接與測試
技能模組
每個模組是一個獨立功能，可以依需求逐步選購。常見的例子：
- 內容產出輔助——依你的品牌語氣與範本產生初稿
- 資料彙整與報表——定期從多個來源拉資料、整理成固定格式
- 知識庫問答——把散落的文件、SOP、過往決策整理成可查詢的系統
- 分類與路由——來信、詢問、工單的自動分類與指派
功能升級
既有模組的邏輯優化、新增功能，或串接新的平台。
Notion 知識庫：最常見的起點
很多客戶的第一個痛點是「東西找不到」。資料散在 Google Drive、LINE 群組、個人電腦、某個人的腦袋裡。
我們協助建立的知識庫通常包含：
- 結構化的資料庫，而不是一堆散落的頁面
- 明確的命名與標籤規則，讓東西進得去也找得到
- 與 AI 的串接，讓人可以用問句查詢而不是靠關鍵字
- 維護規則，避免三個月後又變回一團亂
這件事的價值在於它是其他自動化的地基。系統要能回答問題，前提是資料是乾淨且結構化的。
我們自己也在用
這不是理論。我們自己的廣告報表產出、客戶資料整理、內容產製流程都跑在同一套邏輯上。
想聊聊你的流程有哪些可以自動化，填一份諮詢表單，我們用 30 分鐘幫你盤一遍。
關於 AI 導入，你可能想問
我們公司規模不大，適合導入 AI 嗎？
規模不是關鍵，流程有沒有重複性才是。五個人的公司如果每週花八小時做同樣的整理工作，那就值得自動化。反過來說，一百人的公司如果每件事都不一樣，能自動化的空間反而有限。
會不會取代我的員工？
我們導入的方向是接手重複性工作，不是取代判斷。實務上更常見的結果是，同樣的人力可以處理更多業務量，而不是裁員。如果你的目標是裁員，我們大概不是適合的夥伴。
需要有工程背景嗎？
不需要。我們會做到交付時你的團隊能自行操作與維護。教學與文件是交付內容的一部分，不是額外服務。
導入要多久？
環境建置通常 2～4 週，之後每個技能模組視複雜度 1～3 週。我們建議先從一個明確的痛點開始，做出成果再擴大，而不是一次規劃一整套。
為什麼要先有數位基礎？
自動化的前提是流程本身是清楚的。如果目前的工作方式是靠口頭交辦、資料散在各人電腦裡、沒有固定格式，那要先把流程整理出來，才有東西可以自動化。這一步我們也可以協助，但它是顧問工作，不是技術工作。