當你聽到「企業導入AI」時，會想到什麼？自動化？裁員？還是能幫你減少一半工作？的確，AI 的核心價值之一就是幫助企業降低人力成本、提高效率。但這只是起點。實際上，越來越多企業開始從更深層次的角度來期待AI的價值，尤其是在創新與決策層面。他們不只希望AI幫忙處理表單、回覆訊息，更想讓它協助「想事情」、「分析狀況」、「給建議」。

鼎新在設計AI助手時，把企業日常工作分成兩類：

• 簡單任務：重複性高、步驟固定，例如表單輸入、製造登記。
• 複雜任務：需思考與協作，例如排程調整、報價修正、插單應變。

簡單任務可以交給單一AI Agent處理，而複雜任務則像是一個虛擬團隊協作。這種劃分幫助企業判斷：什麼可以讓AI自己做？什麼需要AI協助人一起完成？

但AI能不能給出正確的分析和建議呢？這裡有兩個重點必須掌握：

1. 不能盲信AI算出來的數字。AI可能會憑空生成錯誤的資料，企業必須主動定義計算方式，避免「幻覺」發生。
2. 要把企業的邏輯教進AI裡。像是「怎樣才是好客戶」、「什麼情況不能接單」這類標準，不能讓AI自己猜，必須用框架清楚地教會它。

很多企業導入AI效果不佳，原因在於：

• 數據品質不好，資料分散在不同系統、無法整合。
• 決策文化薄弱，數據雖然整理出來了，卻沒人用。

但當企業能提供乾淨的數據、明確的判斷架構，就能讓AI產出真正可用的分析與建議。更進一步地，企業的經驗不再鎖在人腦裡，而是被AI封裝成標準流程。新人只要幾小時訓練，就能達到7-8成資深產出，組織穩定性與效率大幅提升。

AI不會取代人，但會讓會用AI的人更快超越別人。企業管理者也將從「做決定的人」，轉變成設計AI推理邏輯與決策架構的規劃者。這不只是技術升級，更是整體思維與文化的轉型。真正的智慧，不在於AI多厲害，而在於我們願不願意好好教它。

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