2026 年了，AI 在你公司還只是每個人的「超級特助」嗎？

基本資訊

作者: Hsiang Hao Chen（陳祥豪）
來源: LinkedIn
發布時間: 2026-03-05（2 天前）
社群反應: 55 讚、3 則留言
原文連結: LinkedIn

核心內容

引言

最近讀完 Google 發布的《AI Agent Trends 2026》，有一段話讓我停下來想了很久。

報告指出，企業導入 AI 的成敗差異，核心不在技術，而是「角色定位」——你把 AI 定位成什麼，它就只能長成什麼。

媒介理論的啟發

Ivan Zhao 的引用

Notion CEO Ivan Zhao 曾經引用媒介理論家**馬歇爾．麥克魯漢（Marshall McLuhan）**的觀點：

「透過後視鏡駛向未來」

歷史類比

一百年前蒸汽機發明了，人們還是習慣把工廠蓋在河邊。技術換了，思維沒換。

現實寫照

這不就是現在很多公司的寫照嗎？

兩種企業類型

📉 落後者

定位: 把 AI 當每個人的超級特助

做法:

讓員工各自用 ChatGPT 寫寫信
整理整理報告

結果:

看起來有在用 AI
但本質上只是把舊流程跑快一點
組織架構完全沒動

📈 領先者

定位: 把 AI Agent 當作能自動化整條工作流程的無形大軍

做法:

不是「加速」
而是「重寫規則」

結果:

流程再造
組織架構重新設計

實例：Danfoss 案例

公司背景

丹麥製造巨頭 Danfoss

做法

直接打通了 5 個內部 Legacy Systems，讓 AI Agent 自動：

讀取客戶 Email
建檔訂單

結果

自動化率

80% 的訂單處理完全自動化

效率提升

客戶等待時間從 42 小時壓到即時回覆

層級躍遷

這就不是「我問你答」的 Chatbot 層級了，而是「我說你做」的流程再造。

三個關鍵問題

1️⃣ 現狀檢視

問題: 我們現在是在「讓員工各自用 AI」，還是在「讓 AI 串起整條工作流」？

檢視點:

員工各自用 ChatGPT → 落後者
AI 串起整條工作流 → 領先者

2️⃣ 流程再造機會

問題: 有沒有哪條業務流程，可以像 Danfoss 一樣打通舊系統，讓 AI Agent 端到端執行？

關鍵:

打通舊系統（Legacy Systems）
端到端執行（不是部分自動化）

3️⃣ 人機協作檢核點

問題: 哪裡該設 Human-in-the-Loop 的檢核點，確保自動化不會把錯誤也一起放大？

重點:

不是完全無人化
需要設計檢核點
避免錯誤放大

核心論點

從「超級特助」到「組織作業系統」

中間隔的不是技術門檻，是思維的躍遷。

2026 年的選擇

2026 年了，或許是時候認真想想：我們到底要繼續給每個人配一個 AI 小助手，還是讓 AI 重新定義這場遊戲的規則？

關鍵洞察

1️⃣ 「角色定位」決定成敗，不是技術

Google 報告核心:

成敗差異不在技術
而在於「你把 AI 定位成什麼」

兩種定位:

個人特助：加速舊流程
組織作業系統：重寫規則

💡 教訓: AI 能力的天花板，取決於你給它的角色定位

2️⃣ 「透過後視鏡駛向未來」的陷阱

馬歇爾．麥克魯漢的洞察:

蒸汽機發明後，工廠還是蓋在河邊（水力思維）
技術換了，思維沒換

現代企業:

AI 來了，還是用舊組織架構
只是把 ChatGPT 當 Google 搜尋的加強版

💡 教訓: 新技術需要新思維，不是把舊工具換成新工具

3️⃣ Danfoss 案例的三個關鍵

關鍵 1: 打通 Legacy Systems（5 個舊系統）

不是建新系統取代
而是讓 AI 成為整合層

關鍵 2: 端到端自動化（80%）

不是部分自動化
從讀 Email 到建訂單全自動

關鍵 3: 顯著效果（42 小時 → 即時）

不是微幅改善
而是量級躍遷

💡 教訓: 流程再造需要「打通」而非「替換」

4️⃣ Human-in-the-Loop 的必要性

問題:

全自動化可能放大錯誤
需要設計檢核點

平衡:

不是「完全自動」vs「完全手動」
而是「哪裡需要人類檢核」

💡 教訓: 自動化的智慧在於知道哪裡該停下來

5️⃣ 思維躍遷 > 技術門檻

作者核心論點:

從「超級特助」到「組織作業系統」，中間隔的不是技術門檻，是思維的躍遷。

障礙不在於:

AI 技術不夠強
Legacy Systems 太難打通
預算不夠

障礙在於:

思維還停留在「個人工具」層級
沒有想過「流程再造」的可能

💡 教訓: 技術隨時可以買，思維轉變才是真正的挑戰

應用場景

適合流程再造的業務

1. 訂單處理（如 Danfoss）

讀取客戶 Email
自動建檔訂單
即時回覆客戶

2. 客戶服務

自動分類問題
路由到對應部門
80% 常見問題自動回覆

3. 財務報銷

自動讀取發票
對帳並建檔
異常案件人工審核

4. 人資招募

履歷自動篩選
面試時段自動排程
合格候選人自動通知

實戰建議

第 1 步：自我檢視

用三個問題檢視現況:

員工各自用 AI，還是 AI 串起整條工作流？
有哪條流程可以端到端自動化？
哪裡該設 Human-in-the-Loop？

第 2 步：選擇突破口

標準:

高重複性
規則明確
涉及多系統整合
效果顯著（如 42 小時 → 即時）

不要選:

需要複雜判斷的流程
規則不明確的流程
一次性任務

第 3 步：設計 Human-in-the-Loop

檢核點設計:

異常案件（超出規則範圍）
高風險決策（金額、合約）
定期抽查（確保品質）

第 4 步：量化效果

追蹤指標:

自動化率（如 Danfoss 的 80%）
時間縮短（如 42 小時 → 即時）
錯誤率變化
成本節省

與其他文章關聯

AI Agent 企業應用系列

#124: Google Workspace CLI（100+ Agent Skills）
#127: Notion Custom Agents（工作空間整合）
#129: AI Agent 企業轉型（本文）

共同主題

AI Agent 不只是聊天機器人
從「個人工具」到「組織作業系統」
流程再造 > 流程加速

社群反應

3 則留言

陳皇利（1 天前）

「結構性轉型」往往是最辛苦的，但與此同時，也會帶來新的工作模式

Yi-Cheng Hong（1 天前）

結構型的很不容易，目前個人經驗是各自為政

莊傳淵（2 天前）

很棒的想法！

作者資訊

數創實驗室

追蹤承諾:

若這篇對你有幫助，歡迎追蹤《數創實驗室》，我們會持續分享 AI 落地的實戰觀點。

延伸思考

Google《AI Agent Trends 2026》報告

核心發現（根據作者描述）:

企業導入 AI 的成敗差異不在技術
而在於「角色定位」

報告分類:

落後者：AI 當個人特助
領先者：AI 當組織作業系統

💡 建議: 尋找並閱讀完整報告