先別問要用哪個 AI：拖慢公司的，可能根本不是 AI 能解決的事

先別急著問「我們要用哪個 AI」。

先看看公司每天在做什麼：同事是不是還在找「最終版_v7_真的最終版.xlsx」？訂單是不是用 LINE 確認？某個流程是不是只有一位資深同事記得怎麼跑？

如果答案是「是」，那拖慢公司的，可能根本不是 AI 能解決的事。

01 / 觀點與拆解數位轉型的第一步，不一定是 AI

我們的看法可能和主流說法不太一樣：有些企業真正缺的不是 AI，而是讓資料和流程先變得看得見、查得到。

數位轉型是用數位工具重新整理資料、流程與分工，讓工作不再只靠人記得住；AI 是其中的一種能力，不是全部。

02 / 觀點與拆解把混亂自動化，錯誤只會跑得更快

資料不一致、權責不清時直接導入 AI，常見的結果是：

• AI 抓到舊版資料，給出錯的答案，大家開始不信任它。
• 同一筆資料在兩個系統有兩種數字，AI 不知道該相信哪一個。
• 流程本身就有漏洞，AI 只是讓漏洞更快被放大。

03 / 觀點與拆解資料與流程還停在「靠人記得住」

問題可能出在最底層：資料散在不同的檔案與訊息裡，規則存在某個人的經驗裡。這一層沒補起來，上面蓋什麼都不穩。

04 / 觀點與拆解由下往上，一層一層確認

每題回答「是」或「否」，答「否」的那一層，先補那一層：

1. 資料：資料在同一個地方就找得到，而且有一個大家都認可的版本嗎？
2. 流程：每個步驟由誰負責、依什麼規則判斷，都已經寫下來了嗎？
3. 系統：同一筆資料只需要登打一次嗎？
4. 自動化：重複、固定規則的步驟，已經交給系統自動完成了嗎？
5. AI：前四層都答「是」了嗎？都是的話，再讓 AI 處理需要理解與判斷的部分。

05 / 觀點與拆解達美觀點：我們也是先從「靠人記得住」改成「靠系統規則」

達美智創所屬集團的財務部門，曾有一份廠商貨款資料要在兩份 Excel 裡重複登打；每個月都要重拉樞紐分析、手動更新圖表，欄位對應也要靠記憶。後來整併成單一系統，資料只登打一次，排名、到期提醒與圖表自動產出。他們的總結是：改變的不只是快慢，而是「正確性的來源」從人的記憶，變成系統的規則。

這件事，其實還不到「AI」那一層；但少了這一步，後面導入 AI 也很難穩定。

06 / 觀點與拆解第一個行動｜找出一個「每天都有人問資料在哪」的地方

不用一次盤點整間公司。先找出一個同事最常問「這個資料在哪」「哪一版才是最新的」的地方，把它變成單一來源。這可能就是數位轉型最有感的第一步。