AI 進到公司裡，會有各種樣貌。有些長在你原本的工作流程裡，有些則是完全改變工作被完成的遊戲規則。

AI 最常以什麼樣的形式出現

AI 進到公司裡的形態大致有五種。

一、小百科型：有問有答。 客人問這個規格有沒有、庫存還剩多少，退貨流程是什麼，它答得出來。答完就忘，下一次重來。「客服機器人」，這是最多公司導入 AI 的起手式。

二、個人助理：瑣事交辦。 信箱、行事曆、文件、會議。一場會開完，摘要和待辦自動整理，大多數都是商用帳號的內建或加值服務，串接不用另外開軟體。

三、內部知識庫。 去年那檔活動花了多少預算、找的是哪一家廠商、合作成效如何。組織的知識整理得越清楚，新人就越容易上手。

四、產線上的螺絲釘。 每天早上把昨天的訂單抓出來，跟出貨紀錄對一次，總結前日銷售和備貨調整建議。對不上的寄一封信給倉管。流程圖是人畫的，但中間借用 AI 整合資訊、提出建議。

同樣是每天自己跑固定步驟，如果每一步的內容都是固定的（抓哪個欄位、對不上就停），那是自動化，而且它不需要 AI。差別在中間有沒有哪些東西是每次產生的。這一種工程上叫 agentic workflow。

五、自動自發的員工。 「準備客戶提案」，從整理需求、推估報價、查找內部資料、產生規格制式文件，它自己決定順序把事情完成。這一種就是 agent。

這是五種 AI 員工的「樣貌」。大多數時候公司裡同時有這五類並存，它們不是五個階段。財會那邊跑著第四種，業務手上是第一種，行銷部門可能使用第二種，這是常見的樣子。

加速一個角色，還是替換掉整段交付

認完 AI 員工的樣貌之後，真正要決定的事情才出現：把 AI 投在價值鏈的哪一段。

同一筆錢有兩種花法。

一種是加速：原本的步驟不動，只是讓每一步跑得比較快。另一種是重組：某幾個步驟不用做了，或者不再需要由人做了。

以 AI 專員爭取一個新客戶為例子。

這條鏈上以前站著幾種角色：業務去摸清對方是誰、在做什麼、痛在哪；企劃把痛點轉成一份提案的架構跟說法；懂執行的人（技術主管、資深同事，或企業主）算這個方案要花多少人、多少時間；最後老闆或業務主管換成價格、來回合約條款、追蹤成交。

四種技能，長在三四個人身上。

加速版的場景：給業務一個 AI，幫他快速查客戶背景、整理痛點。企劃用 AI 寫幾個版本的提案，估資源的人用 AI 把過去類似案子的工時撈出來參考。每個人都變快了，但這條鏈上站的還是同樣的角色，交接的次數也一樣多。

重組版的場景。一次會議紀錄丟進去，帶頭的 agent 把工作拆分，一個查對方官網、產業資料、過往往來紀錄，一個做會議摘要，一個寫提案架構跟文案，一個排版成型，一個比對歷史報價抓出區間。連合約草稿跟公司標準版差在哪，也一起標出來了。人剩下的是見面、判斷這個客戶要不要接、價格拍板。

企劃的工作從「寫」變成「審跟定調」。

差別不在於誰比較快，在於這條鏈上還需要幾種人。

技能還是那幾種，只是它們不再各自長在一個人身上。

一組 agent 底下掛的東西，不會每一個都是 agent。比對歷史報價那一格根本不需要一個會猜的東西，一段規則就夠了。

軟體業是最早發生也最極端的場子，一條產品線上設計、前端、後端、測試、部署、維運各不同人，現在那條鏈的形狀變得最快，不過改變這件事不只發生在軟體業。

對經營者意味著什麼：投在哪一段，比投多少更難決定

價值鏈上哪一段最貴、哪一段最慢，是可以重新劃分的。同時要明確定義的是，哪幾段一定要人做。

Day 2 講過那條弧線跳了四級。跳完之後變的不只是同一件事做得更有效率，是這件事還要不要這樣做、怎麼做、怎麼交付。

你的組織圖是按「誰會做什麼」畫的。當「會做」不再稀缺，按技能切出來的那幾個框就會開始合併。

至於合併之後那些人去哪裡，那是後面的題目。

這五種類型裡，agent 是真正改變遊戲規則的，明天來仔細拆解 agent 到底怎麼運作。

要拿走的問題

• 執行層（事業主管）：我們手上的 AI 應用，是讓現有步驟變快，還是可以讓某些步驟直接省略？
• 經營層（董事會/CEO）：我們的 AI 投資，有沒有對齊價值鏈上最貴、最慢的那一段？

一句話帶走：效率是你付錢就會拿到的。但工作該怎麼被重新定義，是經營者的功課。