從「畫流程圖」到「養一個會變形的系統」：2026 前夕，我們其實在重寫「流程」的定義

摘要：
過去我們談流程，多半是在談一張可以畫出來、說得清起點終點的路線圖：A 接 B、B 接 C，人在哪裡簽核、系統在哪裡存檔。AI 與自動化大量進場後，真正變化的卻不是「流程開始被自動化」，而是：流程本身從一條被人畫死的路，變成一個會自己重組、會隨情境與資料改寫的「活系統」。2026 前夕，如果組織還只用「畫更清楚的流程圖」來思考流程優化，很容易在自己看不見的地方，被新一代「看得見、調得動隱形流程」的對手超車。

一、我們以為在優化流程，其實只是在「畫得更像流程」

在多數 1～30 人的公司裡，「流程」通常長這樣：

一份 SOP 文件
幾張專案管理看板
一些系統的操作規範
外加團隊心照不宣的默契

當大家說要「流程優化」，很自然會往幾個方向走：

把步驟拆細一點、寫清楚一點
用工具把流程可視化，例如甘特圖、泳道圖
找 RPA 或自動化工具，把某些重複步驟自動化

這些事情當然有價值，只是它有一個隱含前提：
真正重要的事，是可以被事先畫出來的。

傳統流程設計的世界觀，大致是：

路徑可以預先定義，只要畫得足夠完整。
例外狀況有限，可以被收斂成幾條分支。
人是主角，系統是輔助工具。
改流程＝改文件、改表單、改權限。

這套邏輯，在資訊相對單純、變化節奏較慢的年代非常合理。
但現在的現場，越來越不像這回事。

你可能也有類似感覺：

真正關鍵的決策，發生在 LINE/Slack 訊息裡，而不是 SOP 上寫的節點
一份報價為什麼這樣開？決定因素散落在 Notion 紀錄、Google Sheet、老闆腦袋和 AI 給的分析
每次出錯，很難追溯「是誰的流程有洞」，因為根本沒有一條清楚可畫的「原本流程」

我們以為自己在「畫流程」，其實在畫的是「流程理想長什麼樣」。
而真正的流程，已經長在我們看不見的地方。

二、AI 讓流程從「可畫的路徑」，變成「隱形的判斷網路」

AI 導入後，常聽到的說法是：「把既有流程自動化」、「讓 AI 幫你節省時間」。
這些說法遮蔽了一個更關鍵的變化——流程的本體正在換位置。

過去：

一個請款流程可以被完整畫成：填單 → 主管簽核 → 財務覆核 → 撥款
規則明文化：超過多少金額要再多一層簽
例外情況少，主要靠人判斷

而在新一代 AI＋自動化組合下，同樣的事情可能長這樣：

AI 先讀取發票、合約、往來紀錄，預先判斷風險與合理性
系統根據金額、客戶歷史、專案狀態，自動決定「要走誰的簽核路線」
有些請款直接通過，有些被要求補資料，有些被標記為疑慮案件
實際的簽核「長相」，可能因為 AI 模型更新、風險規則調整，而每天都在微調

流程不再只是一連串可見的步驟，而是一個分散在：

模型（AI 怎麼判斷）
規則系統（誰可以 override 什麼）
權限設定（誰看到哪些資訊）
資料來源（接了哪些外部/內部數據）

之間的「動態決策網路」。

而且它還會自己學習、重組。例如：

模型在看過足夠多案例後，發現某些供應商風險偏高，自動調高審核要求
聊天式助理根據過去決策歷史，調整推薦的處理方式
多個 AI 代理（agents）彼此交換任務：一個整理資料、一個產生建議、一個決定要不要升級給人處理

在這個情境下，「流程」已經不是你可以輕易畫成一張圖的東西。
它更像是一個被資料驅動、會隨情境微調的「活系統」。

這也是為什麼：再努力畫更精美的流程圖，可能只是在重建一個過時的世界。

三、真正的競爭力，正在從「流程標準化」，轉向「流程重編速度」

過去，流程被視為穩定性的來源：
標準化＝可預期、可複製、可維持品質。

但當市場節奏、客戶行為、工具組合節奏都在加快時，過度堅持單一標準化流程，反而變成一種慣性負擔。

你會看到一種新型態的差距：

A 公司：
- SOP 寫得極完整，任何變更都要走一輪會議與修訂
- 每導入一個新工具，都要問「能不能配合我們現有流程」
- AI 被拿來「幫忙跑快舊流程」
B 公司：
- 把業務、營運、財務間的資料打通，讓流程可以按條件自動重組
- 將 AI 視為「決策節奏的一部分」，而不是「某幾步的加速器」
- 每次遇到新狀況，可以在幾天內調整規則、改動自動化路由，甚至讓 AI 幫忙生成暫時性的流程版本

表面上，兩邊可能都在談「流程優化」。
實際上，B 公司養的是一個會變形的系統，而 A 公司守的是一組畫好的路線圖。

當你把視角從「流程有多標準化」換成「流程可以多快被重編」，會看到幾件事正在發生：

流程的邊界變得模糊
客戶對話、內部溝通、AI 建議，都可能成為流程的一部分，而不再只是「前置資訊」。
資料與決策開始形成閉環
決策結果會回流成為下一輪 AI 判斷的訓練材料，讓流程自己長出新的分支。
流程治理不再只是流程管理或 IT 的事
實際上在「改寫流程」的，往往是：
- 設定 AI 助理回答範圍的行銷
- 調整審核條件的財務
- 自己串 API 的工程師
  他們每天都在「微調決策節奏」，卻未必意識到自己正在重寫流程。

把話說白：
未來的差距，不再是誰畫得出更完整的流程圖，而是誰能讓「資料—判斷—行動」這個閉環，反覆重組而仍然可控。

四、當流程會一直變形，你要先想清楚的，不是「導哪一套工具」

如果接受「流程正在變成一個會變形的決策網路」，那對 1～30 人組織而言，眼前真正關鍵的就不是：

要不要現在就上某套 AI Agent 平台？
要選哪一個自動化工具才不會踩雷？

而比較像是三個更根本的問題：

1. 在你的組織裡，「什麼才算是一個流程」？

在 AI 時代，一個流程很可能是：

Slack 裡一段固定的問答模式
一組「只要符合這三個條件就自動執行」的規則
一段 AI 助理的提示詞（prompt）＋背後串接的內部系統
一個「當誰按了這個按鈕，就觸發一連串後續動作」的自動化場景

如果你心中的「流程」只等於 SOP＋流程圖，就會錯過很多實際正在運作的隱形流程——那些散落在各種工具、AI 模型和口頭默契之間的「決策節奏」。

2. 誰在真正「擁有」與「改寫」流程？

在傳統組織裡，流程的「擁有者」常常是流程管理團隊、營運或 IT。
但現在實際在「動手改流程」的人，可能是：

換 AI 提示詞的行銷同事
自己加了幾條自動化規則的專案經理
為了方便，私下多開一個 Google Sheet 的業務

如果沒有一個基本共識與輕量治理框架，流程變快的同時，也會變得難以追蹤來源、難以復原錯誤。

對小團隊來說，這不一定要變成繁瑣的制度。
反而比較像是：「我們怎麼記錄自己改了什麼判斷邏輯？」「哪些修改需要先對齊？」這種層級的共識。

3. 你要怎麼「看得見」這些隱形流程？

當流程分散在：

不同系統的規則設定
各種 AI 助理與 agent 的行為
團隊在溝通工具裡累積的慣例

如果沒有某種形式的「觀測點」，你會很難回答這幾個基本問題：

某一個結果是怎麼被決定的？
這個決策流程，最近半年改變過幾次？
我們要怎麼複製它到另一個產品線？

這裡說的「看見」，不一定意味著你要買一套昂貴的平台。
更重要的是，你是否刻意保留了一些「可以追溯決策」的結構：
例如紀錄版次、保留部分人工審核節點、讓 AI 的判斷依據有機會被人類檢視。

結語：與其追著工具跑，不如先承認「流程本來就會變形」

AI＋自動化的浪潮，對多數中小型組織來說，最大的壓力不是「技術追不上」，而是「思維還停在流程＝可畫出來的路徑」。

如果我們承認：

真正的流程正在系統、模型、團隊協作裡不斷變形；
決定勝負的，是你能否在這些變形過程中，仍然說得清、調得動；

那麼接下來要做的，或許就不再是拼命把流程畫得更細，而是：

放下「有一張最終版流程圖」的執念
把注意力從「導入哪套工具」，轉成「我們怎麼理解、觀測、改寫自己的決策節奏」
允許流程成為一個活系統，但給它一個能被治理的邊界

2026 不會是一個神奇的分水嶺，但它會是很多公司回頭檢視時，才發現自己在「看不見的流程」上，已經落後幾圈的時間點。

Summary：在重寫流程定義之前，先重寫你的提問方式

當流程從「可被畫出來的路徑」，變成「分散在系統、模型與人際協作中的動態決策網路」，真正需要被更新的不是工具，而是決策者的提問方式：

不再只問：「這個流程能不能更快？」
而是開始問：「這個決策網路現在長什麼樣？誰在改寫它？我能不能看得見它的變形？」

能回答這些問題的組織，才有機會在工具世代快速輪替的情況下，仍然掌握自己的節奏，而不是被節奏牽著走。

參考閱讀：

從畫流程圖到養會變形的系統：AI 時代重寫「流程」的真正關鍵