42 個 AI workflow 的真正起點：先盤流程，再談自動化
看到一個 B2B 企業用 10 個月，把 2 個 pilot 擴成 18+ 個 use cases，累積 42+ 個自動化或 AI 輔助 workflow，涵蓋知識檢索、RAG、agent、文件處理與 API 整合，也設計了權限、人工升級和監控。案例聲稱搜尋時間 26 分鐘降到 7 分鐘、文件處理 18 分鐘降到 5 分鐘、客服回應 14 分鐘降到 5 分鐘，回覆接受率 68% 升到 91%，員工採用率 18% 升到 76%。先別把這些供應商個案數字當成通用承諾。對行銷團隊來說，真正可複製的是四步框架。第一，做 workflow inventory，盤點內容產製、廣告優化、報表和客服，標記頻率、等待時間、重工率與風險，先找高量且規則清楚的瓶頸。第二，釐清資料權限，定義模型能讀什麼、誰能看改、哪些客戶欄位要遮罩。第三，設計人工升級，遇到低信心、例外情境或高風險廣告發布，就交給人審，不要追求全自動。第四，才設定指標，分開追蹤節省時間、錯誤率、採用率、轉換率和人工介入率，先建立基準線。我的建議是挑一個兩週內能驗證的流程做對照測試，再決定是否擴張。AI 的價值不在 agent 數量，而在 workflow 能被衡量、治理，且真的被團隊採用。
作者：Stella