摘要
面對 AI 導入的第一步，許多經營者或工作室多半陷於不知如何開始。本文揭露 AI 專案開發的全紀錄，細緻梳理每個環節，從需求摸索到成果上線，解決常見痛點、並提出實用訣竅，助你真正把創意落實成可營運的自動化利器。
從想法到需求：怎麼定義你的 AI 專案？
問題梳理與使用情境蒐集
多數人以為 AI 是科技專屬，其實關鍵在於「你想解決什麼問題」。以一家地方旅宿業者為例，經常需要處理大量客戶問答、夜間預約與行程協調。透過簡單討論，發現這些瑣事十分耗時，正適合由聊天機器人或自動化表單處理。 需求定義階段，不需過於關注技術細節，而是清晰描述任務、列出雜務流程，想像「假如有分身能代勞」，最想解放哪些時段與工作？此階段宜邀請現場夥伴參與，針對痛點腦力激盪，容易挖掘出可落地的題目。
決策小貼士：需求不必一次定到最細
初次開發可先挑選一至兩項明顯痛點。像某身心靈諮商師，在第一階段選定「預約流程」自動化，確保專案聚焦、成果可感。
擬定計畫與技術顧問：把專案做出起跑線
規劃里程碑與技術資源盤點
有了明確需求，下一步是討論期望成果與落地方式。以 Miipath 的服務為例，會協助客戶將企劃拆解為「需求文件」、「交付標準」及「測試案例」。 不同規模的團隊，常見的困惑在於：
- 需要導入現成 AI 工具（如自動回應信件、智能分流表單），還是必須量身打造？
- 有沒有哪些現成 API 或 SaaS 可以串接，減少重複開發？ 這時候，若能尋求AI Agent 顧問（技術顧問）的協助，能根據預算、維運技能、後續擴充彈性，明快找到「做」與「買」的平衡點。
決策小貼士：規劃要有實踐性
將目標拆分成 2~3 週短衝刺，定期與顧問/開發團隊報告進度。每次只落實一小部分功能（如先完成自動回覆、再開發複雜的客戶分流），反而更容易看到效益。
執行，測試，修正：原來做 AI 也需要反覆迭代
參與式開發：夥伴親自下場測試
AI 工具與自動化最大的魅力，在於貼合「現場」運作。開發過程中，建議邀同事直接體驗開發中的功能，找出語句不通順、流程卡關的地方。例如有業者在試用自動客服時，發現中文口氣過於生硬，於是優化話術，更貼近品牌風格。
修正與調整：小步慢跑確保適用
每階段完成後，即時收集現場回饋，與開發人員調整細節。這不僅提升用戶滿意度，也助於未來自訂化與橫向擴充。務必避免「一口氣做完、才發現不適用」的窘境。
成果交付與導入：讓變革內化日常
驗收標準明確化
驗收不只是開發完成，更重要是現場人員能「順利上手」──設定簡易操作手冊、預備常見疑問集（FAQ）、設計小型培訓。 像行銷整合產業的管理者，常會關心數據呈現、流程安全，這時可共創績效追蹤表，讓成果透明且易於管理。
變革持續：不是做完，而是每天都方便一點
導入新工具後，一定還有排隊等待自動化的工作。建立定期檢討制度，讓團隊適應後續新需求的追加，以及自動化程度的持續提升。
結語
導入 AI 與自動化沒有想像中困難。只要將問題明確拆解、循序規劃、善用專業技術顧問輔導，每個小團隊都能用實際、可落地的方式改變現場運作。接下來，不妨從明天的會議起，團隊一起盤點那些總讓人頭痛的日常，選一個最想解放的瑣事作為本月首個 AI 專案吧！ Miipath 提供顧問規劃、客製開發與策略導入的輔助，如果想知道自己的問題適合怎麼自動化，歡迎預約諮詢。讓 AI 真的「進場」，成為你最貼心也最省力的數位隊員。