文／洪為璽
近年來，企業界談論人工智慧（AI）時，最常見的切入點是「AI 準備度」，也就是企業是否具備導入 AI 的資源、技術與制度。然而，實務上多數討論往往聚焦在「使用者層面」，例如員工能不能快速上手、界面是否直觀、輸出結果是否容易理解。這些確實重要，但卻只是冰山一角。許多企業即使在硬體、軟體與人才上投入大量資源，AI 系統建起來了，仍舊難以真正融入日常運作，無法帶來預期的效率或創新。
真正更深層的挑戰，在於「流程」與「組織」兩個層面。流程面涉及 AI 是否嵌入核心業務，能否減少重複工作、避免成為外掛；組織面則關乎高層支持、治理制度與文化氛圍，決定 AI 是被視為短期專案，還是能持續演進的長期資產。這正凸顯了下一個不可忽視的關鍵：「AI 流暢度」。簡單來說，AI 流暢度不僅是「能不能用 AI」，而是「能不能順暢地用 AI」，它決定了 AI 到底是成為組織的助力，還是昂貴卻孤立的工具。
在這樣的脈絡下，理解並提升 AI 流暢度，已成為企業管理者的核心課題。這篇文章將從定義與意涵、具體提升策略、正反案例與標竿學習，逐步探討如何讓 AI 在組織中「順暢」起來，進而轉化為可持續的競爭力。
AI 流暢度的定義與意涵
前面我們談到「AI 準備度」解決的是企業能不能導入 AI，但導入後能不能真正發揮價值，則取決於 AI 流暢度」。所謂流暢度，不是技術能否上線，而是 AI 能否在日常運作中被自然地使用，讓決策更快、流程更順、員工更敢用，以下將流暢度拆成三個面向來看。
- 使用者層面
首先，需了解員工是否懂得操作，敢於嘗試，並願意信任 AI 的結果？一個再厲害的模型，如果界面複雜、結果不解釋，最終還是會被丟回 Excel。流暢度的第一步，就是讓人覺得「好用、可靠、值得參考」。 - 流程層面
企業需要檢視 AI 是主流程的一環，還是外掛的多餘步驟？真正高流暢度的設計，會把 AI 內嵌在工單或系統裡，未達門檻自動送人工覆核，結果再自動寫回系統，這樣員工不需要多一次「複製貼上」，而是直接在原本的流程裡得到幫助。 - 組織層面
最後，高層支持、治理制度、文化氛圍是否到位？標竿企業往往會設立專門治理 AI 的部門，同時建立共用的 Prompt 樣式與測試基準，把 AI 當成正式的產品去管理，並且設下的明確指標。這樣才能避免 AI 沒有人負責、沒有人維護，最後成為曇花一現的專案。
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因此，AI 流暢度本質上是一種「落地成熟度」。它衡量的不是技術是否存在，而是人、流程、文化能否合拍。當使用者願意用、流程無縫接、組織積極推，AI 才會真正成為競爭力，而不是裝飾品。
提升 AI 流暢度的四大策略
要讓 AI 在企業中真正「順起來」，關鍵是從組織頂層到使用者端逐步設計，以下分成四個策略，是提升 AI 流暢度的核心：
- 高層領導：願景與文化先行
AI 不該只是 IT 部門的專案，而要成為高層明確支持的企業戰略。當主管願景清楚，並以實際行動（資源投入、KPI 納入）釋放訊號，員工才會真正相信「AI 是來幫忙，不是來取代」。 - 工具設計：降低門檻，突出價值
流暢的 AI 工具應該讓員工一眼就懂、一步就能操作，並且能看到即時價值。像是把複雜的模型輸出，轉換成「三鍵決策卡」：建議、風險、下一步，附上簡單解釋。當結果透明、易懂，信任感自然提升。 - 員工培訓：提升 AI 素養
AI 的效益取決於人是否會用。企業應定期舉辦培訓與工作坊，從基礎操作到倫理風險都有涵蓋。同時，可利用公司訂定標準檢視不同部門、層級的學習進度，讓訓練更精準。當員工敢於嘗試，流暢度才會真正發生。 - 人機協作：重新分工，放大價值
AI 不應該取代人，而是分工合作。讓 AI 處理繁瑣的數據分析與重複性任務，把時間釋放給員工專注於策略、創意與客戶互動，研究顯示，具備較高 AI 素養的員工，能更快從 AI 協作中受益。
總結來說，流暢度不是「技術問題」，而是「管理課題」。當領導者主動塑造文化、工具設計直觀、培訓持續進行，再加上人機協作的新分工，AI 才能真正落地，成為推動組織成長的持續引擎。
案例
為了讓「AI 流暢度」更具體、可驗證，以下提供實際案例，對照出 AI 在不同企業中「卡住」或「順暢」的關鍵。
澳洲聯邦銀行（CBA）的經驗是一個典型的反面教材，2022 年，CBA 推出名為「Bumblebee」的客服聊天機器人，並伴隨削減部分人工客服人力。銀行對外宣稱，客戶呼叫量有所下降，客服效率因此提升。然而，短短數月後問題浮現，一線客服人員與金融工會反映，複雜問題仍需人工處理，但往往是在 AI「半解決」後才被轉交，導致平均處理時間（AHT）上升。客服人員不僅要處理原始問題，還得花時間解釋 AI 的錯誤，負荷比過去更重。對客戶而言，體驗也變得更繁瑣，因為必須先「過一關機器人」才能真正獲得幫助。
更嚴重的是，企業過早削減人力，被外界質疑「用 AI 當藉口省成本」，內部員工對 AI 的信任急速下降，士氣受挫。最終，CBA 只能撤回部分人力調整並重新檢討客服策略。這一案例揭示出一個關鍵：若 AI 沒有深度嵌入 CRM、工單與知識庫，缺乏清楚的轉人工門檻與監控機制，導入後非但無法減負，反而可能製造更多摩擦。
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與此形成鮮明對比的是英國一家保險公司與 PwC、Appian 的合作案例。這家公司在處理雇主責任理賠時，過去流程繁瑣、紙本與跨系統並存，導致週轉時間冗長、錯誤率偏高。專案團隊並未把 AI 當成外掛工具，而是選擇「流程再造」：AI 與自動化被直接嵌入理賠工單，當信心度高於設定門檻時，系統會自動通過並寫回核心系統；低於門檻則自動派送人工覆核。這樣的設計讓座席無需在多個系統間切換，所有動作都能在熟悉的介面裡完成。
更值得注意的是，專案僅用八週完成部署與 65 位理賠人員的訓練，就能快速上線並投入實務。上線後，理賠效率平均提升 30%，週轉天數顯著縮短，並入圍 2023 年英國管理顧問協會（MCA）獎項決選。PwC 的調研指出，這種「AI 與流程深度嵌合」的方式，不僅能縮短時間，還能提升員工的接受度，因為 AI 成為「隱形助理」，而不是額外的負擔。
這兩個案例，分別揭示了錯誤與正確的導入路徑。CBA 的做法，先裁人、後補 AI，忽視流程嵌合與監控設計，導致效率下滑與信任流失。相反地，保險公司則以流程再造為核心，把 AI 鎖進主流程，設定明確的信心門檻與自動分流機制，讓技術真正服務業務，結果是效率提升、員工買單、客戶滿意。
對企業主管而言，啟示非常直白：投資 AI，不該問「有沒有導入」，而要問「導入後，能不能在組織裡用得順」。真正的 AI 流暢度，來自治理、設計與文化的三重支撐，而不是單一工具的上線與否。
結論
從前面的討論可以看到，AI 準備度只回答了「能不能導入」，但真正決定 AI 價值的，是「能不能用得順」，讓 AI 在使用者、流程、組織三個層面都能自然發揮作用。一般來說，外界最常聚焦在使用者層面，例如介面是否直觀、輸出是否可靠，這確實重要，但若只停留在這一層，AI 很容易淪為外掛工具。
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真正要讓 AI 發揮長期價值，還必須進一步在流程與組織層面建立根基：流程上，AI 必須深度嵌入核心業務，設計信心門檻、自動分流與回寫機制，才能避免摩擦與額外成本；組織上，則需要高層戰略承諾與治理架構，明確責任分工並持續培訓員工，讓 AI 能真正融入日常運作。
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