在把 AI 工具搬進工作之前，先把現在執行任務的流程拉開來看，有哪些步驟可以讓 AI 介入？哪些關鍵節點需要人類來介入、校正方向？這個前置思考，決定了後面能不能跑順。

再來，「輸出」會變成非常重要的行動。就算一開始還不知道結果長什麼樣，也要先開始試著輸出。持續和大型語言模型討論往返的過程，試著把你想要的內容講清楚、說明白，請它扮演中介與協作者。在這樣的輸出或討論的過程中，更有機會拿到真正可落地的內容，或是被推導出一個可執行的目標，即便無法使用者，仍有一些素材可以使用。

這種做法，和我們過去用 Google 的習慣完全不同。不是丟關鍵字等Google 回覆出現搜到答案，而是把 AI 當作一個很聰明的人，耐心說明你想做的事；它可以幫你下結論、做摘要，甚至提出決策建議。於是，它成了快速、聰明、而且多面向的提案者；你則成為更有效率、會權衡取捨的決策者。

如果正要導入 AI到自己工作流程，不妨先問自己：現行流程裡，第一個適合讓 AI 介入的步驟是什麼？而第一個一定要由人把關的節點又在哪裡？

目前AI 天生仍有些幻覺，人類的監督與介入不是「可有可無」，必須行為。

Human-in-the-Loop（HITL）正是這種協作關係的框架：人類參與 AI 的整個生成過程，讓內容可以貼近自己想法，避免一個判斷失誤。它能提升準確度、緩解偏見、增加透明度，更重要的是建立使用者的信任。

但在談工具前，基礎要先打好。導入前先想三件事：

第一，盤點數位化程度。你現在做的任務，資料到什麼程度是數位的？哪些還卡在紙本、口頭或零散檔案？先把原始資料整理成可處理的數位格式與內容，否則再強 AI 也只是一個空殼。

第二，疏理並建立工作 SOP。把要執行的工作彙整成一套清楚的流程與分類，形成自己的 SOP。這不只是畫流程圖，而是把「誰負責、何時做、做到什麼算完成」講清楚，讓 AI 進行的過程中也人員介入的時機點。

第三，評估穩定度與重用率。哪些資料或步驟穩定、變動少、會一直被重複使用？先處理這些，回收最快。就算只是少幾次 Ctrl+C／V——每次省 3 秒，日積月累不是只能追一集 Netflix，連決策前的思考空檔都多出來了。

接著是導入時最容易被忽略、卻最重要的一件事：先輸出，再修正。

就算你還不確定答案長什麼樣，也請立刻開始輸出，持續把需求、脈絡、限制說給大型語言模型聽，讓它當你的「仲介者／草稿機」。這種往返式的對話會逐步累積上下文與註記，幫你把模糊的想法拉到可執行的層次，最後導出更真實、能落地的內容與目標。

這也說明了，和 LLM 的互動邏輯，跟我們過去用 Google 或一般網站／App 完全不同。

不是丟關鍵字、指望一步到位；而是把它當成一位快速反應快的提案者，你則扮演有準則的決策者。傳統網站／App 要你從「已知目標」出發，沿著既定流程和規格往前走；和 LLM 的合作則能從「非常模糊」起步，在對話中逐漸澄清、補齊脈絡，最後收斂成清楚的結論、摘要，甚至決策建議。

導入 AI，不是把人抽掉，而是把人放在對的節點上——定義目標、提供脈絡、審核風險、做最後決定。AI 快速、廣角、會提案；人負責價值判斷與責任承擔。兩者各司其職，才叫能力擴增，而不是把風險外包。