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佛心分享-IT 人職涯歷練

我曾經讓敏捷落地;這次,我想試試AI能不能一樣系列 第 15 篇

當大家不再每件事都回頭問我,AI 導入才真的開始

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先鋒小隊經過前面幾次調整之後,我開始看到一件事:大家真的開始拿 n8n,去解決自己工作上的問題了。不是跟著教學影片做一個示範流程,也不是為了交作業,硬找一個看起來像 Agent 的題目。他們開始把每天真的會遇到、也真的會影響工作結果的事情交給 AI 和自動化流程。

三個真的進入工作的案例

行政同仁先處理了一段外部申請流程:外部單位如果要提出申請,通常會透過 Gmail 寄來一份問卷。以前收到信後,行政同仁得逐筆查看內容、比對條件,再依照審核結果寄出不同的文件。現在,他把流程串進 n8n,人工仍然負責判斷申請是否通過,但只要在信件裡按下同意或不同意,系統就會根據審核結果,自動把對應的同意書和說明文件寄給申請人。AI 和自動化沒有代替行政同仁做決定,而是接手了決定之後,那些規則明確、重複又容易遺漏的工作。

行銷同仁處理的,則是廣告數據:我們投放了不少 Meta 廣告。過去要了解廣告成效,得進到後台逐一查看數字、互相比較,才能知道哪一支廣告表現較好、哪一支需要調整。行銷同仁把廣告數據串進 n8n,自動整理到試算表,再交由 AI Agent 分析,每天產生一封廣告成效摘要信。原本散落在後台裡、需要主動登入查看的數字,開始變成每天會自己出現、可以直接閱讀的資訊。

人資同仁遇到的,是履歷與職缺說明之間的比對:以前收到履歷後,必須一份一份閱讀,才能初步判斷應徵者的經驗與職缺需求是否相關。現在,人資同仁透過 n8n 加上 AI,先依照明確的職缺條件整理履歷資訊、比對相關經驗,產生一份初步摘要。最後的判斷仍然由人資同仁負責,但不必再把大量時間花在重複搜尋與整理資料上,也能把更多注意力放在需要進一步理解的候選人身上。

解決的問題不同,使用的資料不同,最後的工作結果也不同,共同點是:AI 終於不只停留在聊天視窗裡,而是開始接進原本的工作流程。

「人人有 Agent」,究竟怎樣才算達標?

Steve 當初設下的目標很直接:一個月內,組織裡每個人都要有自己的 Agent。但做到什麼程度,才算真的「有」?是每個人都建立了一個 GPT?每個人都完成了一條 n8n 流程?還是每個人都能說出,自己準備把哪一段工作交給 AI?看到這些案例時,我開始覺得,至少我們已經跨過第一個重要門檻。

不是每個人都懂 n8n 背後的技術細節,也不是每一條流程都已經成熟穩定。但是,已經有人能從自己的工作裡找到真實問題,判斷哪些地方可以交給 AI、哪些決定仍然要留給人,再把它做成實際會使用的流程。如果「有自己的 Agent」不是帳號裡多出一個工具,而是能把一部分真實工作交出去,那麼這個目標已經開始成形。只是,開始成形不代表所有嘗試都會成功。

有些問題,AI或自動化工具無法解決

先鋒小隊裡,有人習慣用 Google 文件記錄會議內容,而且會將不同會議放在同一份文件的不同分頁裡。他原本希望 AI 能讀取整份文件,協助整理會議紀錄。但以當時使用的串接方式,AI 沒辦法順利取得每一個分頁的內容,流程就卡住了。一開始很容易把它理解成工具能力不足:是不是換一個更強的模型就好了?是不是再找一個新的串接方式?可是繼續往下看,問題不只是 AI 能不能讀。

這份文件原本是按照人的閱讀習慣設計的,現在卻同時要給人和 AI 使用。如果希望 AI 能穩定處理內容,文件的結構、會議的記錄方式,甚至資料存放的位置,都可能需要一起調整。這讓我看到,AI 進入工作不只是「把 Agent 接上原本的流程」。有時候,真正需要改變的是原本的工作習慣。

比起做出多少流程,我更在意大家開始彼此交流

這段時間更讓我在意的,是先鋒小隊裡的人開始彼此交流了。我有技術背景,操作這些工具時,大部分情況下比較容易自己找到解法。這看似是一種優勢,卻也代表我不一定會遇到技術小白真正卡住的地方。例如,大家使用 n8n 串接 Google 服務時,經常會卡在 GCP 的 API 設定。有人不知道該啟用哪個 API,有人卡在憑證,有人遇到權限設定,還有人明明照著步驟完成,流程就是無法執行。如果所有問題都只能回頭來問我,先鋒小隊能走多遠,最後仍然取決於我一個人有多少時間、懂多少東西。但當其中一個人已經踩過某個坑,他就能直接把自己的做法分享給其他人。因為大家站在相近的使用經驗上,他們往往比我更清楚,對方現在究竟卡在哪一步。有些問題甚至不需要我介入,就已經在彼此的交流中被解決了。

種子不是自己長得最快,而是能讓別人也長出來

這件事對我的意義,比完成「一個月內人人有 Agent」的目標更大。因為我不需要懂全部。事實上,我也不可能懂全部。工具會更新、服務會改版,每個部門遇到的問題也不一樣。如果所有知識和判斷都集中在我身上,這件事只要離開我,就很難繼續運作。先鋒小隊真正需要長出來的,不是一群永遠等著我給答案的學生,而是一個能互相分享、一起排除問題,也能把經驗帶回原本部門的網絡。回頭看,我一開始說要把他們培養成種子。那時候我以為,種子代表的是一群學得比較快、比較會使用 AI 的人。後來我才慢慢理解:**種子的價值,不只是自己長得快,而是能讓身邊也開始長出新的東西。**當大家不再每件事都回頭問我,先鋒小隊才真正開始擁有走下去的能力。


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