和技術團隊有效溝通AI開發：經營者必懂的五個溝通關鍵

摘要

在智慧自動化成為競爭力核心的時代，即使規模精簡，也有機會低成本導入 AI 賦能。本文聚焦經營者如何與技術團隊協作 AI 開發，解析常見的溝通落差與挫折、致勝溝通關鍵，以及讓專案轉虧為盈的必備心法。

為什麼溝通失敗？常見現場狀況全解析

不了解彼此的語言

許多小型團隊熱情喊出「想要AI功能」，卻常出現「我只想要自動回覆啦……」或「能不能讓公式自動更新？」的模糊需求。技術人員需要明確規格、流程現況與日常痛點，否則「需求清單」容易天馬行空、預算或時程失控。 另外，技術團隊使用的專業術語（如模型、API、資料串接）經常讓非技術經營者聽得霧煞煞，容易導致計畫方向和預期成果產生落差。

對成果期待落差太大

行銷、營運或內容團隊常想像 AI 開發後可以「秒變專家」或「一鍵解決所有問題」。但技術落地有其現實限制，尤其小型專案更加仰賴明確聚焦的目標，否則容易曠日廢時，最後資源錯置、進退兩難。

經營者掌握AI開發話語權的五個關鍵

1. 說明業務流程與最痛的痛點

別從「我要一個AI」開始談，而是具體說明日常工作流程，並指出最困擾你的生活片段。舉例來說：「現在客戶常重複問訂房規則，我每天要回40個訊息，非常耗時，也會手滑漏訊。」比起一長串想像願望，讓技術夥伴切入最能創造價值的場景。

2. 用成果畫面，而非技術功能表達需求

比起「需要自然語言處理或自動標註」這類專業詞彙，可嘗試這樣描述：「希望每周可以收到精簡過的顧客留言摘要報告，協助我快速掌握熱門問題。」成果畫面比技術細節更能對焦雙方預期。

3. 及早討論資料來源與權責

AI的核心往往是資料。提前說明有哪些資料、放在什麼平台、誰有權限調用，可以大幅提升專案效率，避免完成後才發現「資料不同步」或「查不到歷史記錄」的窘境。

4. 條列具體驗收標準

舉例：「AI助理要能自動判別10種常見問題，每天提供我一份簡要紀錄。驗收標準是連續一周解析度達90%以上。」這樣有明確量化指標，不僅方便技術團隊規劃開發、分階段驗收，也能及早發現問題。

5. 不怕舉例，也不怕說『不懂』

經營者盡量舉其他業界參考案例或自己喜歡的工具做對照。例如：「像客服機器人一樣嗎？可以自動分類問題類型？」誠實表達不懂處讓技術團隊調整溝通方式、降低落差感。

縮短落差的實務演練：案例示範

案例一：民宿業主導入自動客服功能

團隊原本期待 AI 24小時自動回應、處理取消訂單等複雜情境，後來在顧問協助下，先聚焦「常見十個問答」和自動彙整留言回報表。專案推動不再空泛，半年後反饋管理效率提升七成。

案例二：身心靈小型教室簡化報名回應流程

原本只希望能「自動記錄學員姓名、繳費和選課資訊」。技術團隊建議將繁瑣的表單整合進 LINE 機器人，並自動發提醒信。快速迭代溝通下，結果比預期還省力，也減少人工疏漏。

Miipath 顧問的建議：用 AI 專案經驗化簡單

如同 Miipath 長期協助不同產業的數位轉型經驗，推動 AI 項目時，最期待能見到經營者主動參與：表達（需求、問題）、反饋（成效、痛點）、開放心態（試錯、學習）。我們的 Tech Consulting 服務協助釐清現有流程，將複雜技術化繁為簡，並以模組化設計降低每次試錯成本。

結語

要讓 AI 開發專案真正發揮效益，「溝通」就是關鍵推手。清楚表達需求，理解彼此限制，保持願意學習與調整的心態——這些是技術與經營理念的橋樑。若近期有任何疑問或想了解適合你的自動化方案，歡迎聯繫 Miipath 顧問團隊，讓未來的每一場技術對話都是改變產業效率的新起點。