沒有被寫下來的流程，AI 再強也只能瞎忙

摘要：
許多老闆問：「AI 真的有那麼神嗎？為什麼我導入後感覺還是沒比較省事？」常見的答案不是技術不夠強，而是：你的流程根本沒有被「好好寫下來」。當組織是靠默契、口頭交辦與資深同事的直覺在運作時，再厲害的 AI 也只是被拉去「瞎忙」。真正的門檻，不是會不會用某個工具，而是：你願不願意，也能不能，把流程拆成 AI 看得懂的文字規則與決策路徑，並重新畫出「人做什麼、AI 做什麼」的邊界。

一個常見的幻覺：把 AI 當成「丟進去就會變好」的黑盒子

很多中小企業或小團隊最近的 AI 嘗試，大致長這樣：

找到一個「看起來很厲害」的 AI 工具
把平常做的事丟進去：叫它寫文案、整理會議紀錄、幫忙回信
發現有時候很準，有時候很離譜
於是加派一個人「盯」它、改它、補它

最後得到的結論通常是：「AI 還不夠成熟」「不穩」「還是人來比較快」。

但如果把這套流程放大來看，你會發現一個尷尬的事實：
你不是在導入 AI，而是在請一個不懂你公司文化、不知道你慣例、也沒看過你 SOP 的實習生，硬去幫你做事。

差別只在於：
實習生可以被你叫來開會、畫流程、聽你解釋邏輯；
AI 則是被你丟進一個模糊的情境中，然後你用一句話期待它懂「我們平常都這樣做」。

當流程沒有被寫下來，AI 就只能不斷地「猜」你想要什麼。
而你以為是 AI 的問題，其實是你在要求一個沒有流程文件的新員工「自己看著辦」。

真正的門檻：把腦中的默契，變成 AI 讀得懂的文字規則

從技術角度來看，現在的生成式 AI、自動化平台、Agent 服務，都已經可以做非常多事：
串 API、讀文件、判斷條件、幫你分流、發通知、寫報告。

可是這些能力有一個共同前提：
系統要先知道「在什麼情況下，要做什麼決策、走哪條路」。

對人來說，很多判斷是「不用講也知道」的：

客戶寫信來說「太貴了」，業務一看就知道這是「價格猶豫，不是完全拒絕」，會用不同話術
同一件客訴，老客戶跟新客戶的處理標準不同
同樣是「急件」，你心裡會幫它排：真正的「現在就要」跟「其實可以明天」

但這些細膩的差異，平常是怎麼存在的？
不是存在文件裡，而是：

存在你腦子裡累積的經驗
存在團隊反覆磨出來的默契
存在日常口頭交辦：「這種就先放著」「這個你打電話回去問一下」

AI 看不到這些「內隱規則」，它只能看到你餵給它的東西。
如果你給它的，只是一堆散亂的郵件、文件、chat log，沒有清楚的流程與判斷基準，它就只能在雜訊裡學習、在模糊裡猜測。

所以真正的門檻，不是會不會下 prompt，而是：

你能不能把那些「本來只存在腦袋與默契裡」的東西，
具體拆成：

什麼情況，屬於哪一類？

每一類，預設的處理步驟是什麼？

哪些情況一定要人工覆核？

哪些指標，一但出現就要升級處理（例如通知老闆）？

這不是多打一點字就好，而是一個重新梳理業務本質的過程。
你會被迫回答一些平常不想討論的問題：

我們到底是「怎麼做決策」的？
有沒有一套一致的標準，還是看心情、看誰接到？
哪些東西其實可以標準化，哪些是「必須保留人味」的？

換句話說，把流程文字化，本身就是一種管理與經營上的決策，而不是單純的文件工作。

「為了配合 AI 才硬寫出來的流程」，為什麼常常失敗？

這幾年不少公司開始「為導入 AI 做準備」，結果做出了一堆看起來很正式的流程文件、SOP、Decision Tree。
問題是，它們常常只有這幾種命運：

做出來以後，很少人真的照著走
文件內容大多是照抄網路模板，或用大家「覺得應該要這樣」的理想狀態寫出來
寫得太抽象，例如：「遇到特殊情況需視情況妥善處理」

這些「看起來很完整」的文件，對 AI 來說一點都不友善，甚至比完全沒有更糟：

對內部人來說，文件變成難以質疑的聖旨：
明明不符合現實，卻因為是「為了導入 AI 而寫的」，反而沒人敢說。
對 AI 來說，這些描述太空泛，無法轉成具體條件：
什麼叫「特殊情況」？什麼叫「妥善」？要怎麼判斷？

結果就是：
你以為自己已經完成「流程文檔化」，實際上只是把原本模糊的問題，包裝成更難被討論的文字。

真正有用的流程文件，有一個特徵：寫的時候是痛的。

你會發現，有些步驟根本沒有共識，每個人做法不同
你會尷尬地發現，有些關鍵決策其實是「看老闆心情」
你會意識到，有些你以為自己「一看就知道」的判斷，其實說不太出來依據

如果整個過程太順利、沒什麼爭論、寫完大家都點頭說「就這樣」，那多半代表：
你寫的是「我們理想中應該這樣運作的流程」，而不是「現在真實發生的流程」。

AI 能幫忙什麼？它可以在你梳理時協助：

把訪談、對話、錄影記錄整理成草稿流程
把你說不清楚的東西，逼你用更具體的語言寫出條件
在你給出幾個範例後，幫你猜出隱含規則，再讓你檢查、修正

但這些都只是輔助。
真正需要你負責的，是：願不願意面對流程中那些不清楚、不一致、甚至不太好意思寫下來的地方。

把流程寫清楚，不是要取代人，而是重新畫出邊界

很多老闆對「流程寫清楚」有一種本能的排斥：

擔心把東西寫死之後，反而動不了
覺得自己行業太仰賴經驗與判斷，不可能變成 SOP
害怕流程一標準化，就變成只能請「便宜的人」

但如果把視角換一下：
與其問「哪些可以被 AI 取代」，不如問：

在我們的工作裡，
哪些部分其實是「重複、可預測、只要照標準做就好」？
哪些部分是「需要人真正去感受、判斷、談判、安撫、創造」？

流程寫清楚，真正做的是：
把這兩塊切開來，並且誠實地承認：

有一大塊，其實是可以被工具、系統、AI 接手的
也有一塊，是你想刻意保留給人去做的，而且這一塊才是你事業的價值核心

例如：

把「怎麼整理原始數據、怎麼對資料做基本清洗與分類」寫清楚，讓 AI 去做；
但「要從這些數據裡看出什麼故事、做出什麼決策」，保留給你和關鍵同事。
把「客服來信的基本分流、先回覆的 FAQ」寫清楚；
但「真正需要談心、需要關係維護的對話」，交給有經驗的夥伴。
把「文章產出前的資料蒐集、初稿整理」標準化；
但「最後觀點、立場、責任聲明」，由你來拍板。

你不是為了讓 AI「接管一切」，而是：
利用 AI 把那些不需要你親自做的重複流程支撐起來，
讓你有更多時間，放在那些目前寫不成條件、也不應該被寫成條件的事上。

流程文件，其實是在替人類保留更有價值的工作空間。

結語：AI 能不能幫你，不在 AI 身上

如果你現在對 AI 的感受是：
「好像有用，但又沒有好到值得大動干戈」，
很可能你真正卡住的，不是「找不到對的工具」，而是：

你們的流程，從來沒有被當成一個可以被討論、可以被修改的東西。

當流程長期只存在於腦袋、口頭與習慣裡，
AI 再強，也只是在你看不到的迷霧中亂摸。

反過來說，一旦你願意開始把流程寫下來：

你會比 AI 更早看見：哪些其實可以被簡化、合併、刪掉
你會突然意識到：很多「只能靠老鳥」的事，其實可以拆給新人與工具
你會更清楚：自己真正不想交出去的那一塊，到底是什麼

那些都是跟 AI 無關，但對你的生意非常關鍵的洞察。

AI 可以協助你記錄、整理、模擬流程；
各式自動化平台可以幫你把寫下來的東西變成可執行的機器人；
但有一件事，短期內只有你做得到：

決定哪些工作應該被寫成規則，哪些應該保留為人的裁量。

這條界線畫得好不好，
決定的不是你能不能用上 AI，
而是：你未來幾年的組織，會越來越被工具牽著走，
還是能用工具，穩穩放大你原本在做的事。

Summary

AI、自動化與 Agent 的技術門檻正在降低，但真正的瓶頸已經轉移到：流程沒有被清楚寫下來。
把流程文字化，不是為了「配合 AI」，而是一次重新釐清判斷標準、責任分工與價值核心的過程。
為 AI 而硬生生寫出的理想化 SOP，往往只是在掩蓋問題，無法轉為真正可執行的規則。
關鍵不在「怎麼讓 AI 接管更多工作」，而在於重新畫出邊界：哪些要被標準化交給 AI，哪些必須保留給人。
這條邊界畫得越清楚，未來導入任何 AI 工具，才有可能「不是瞎忙」，而是穩定放大你原本的優勢。

參考資料：