把 AI 用進真實工作，從四件事開始。

服務 01

AI 助理與知識系統

不是把資料丟給 AI，而是留下一份團隊看得懂、能校正的知識基礎。我們從需求訪談與資料盤點開始，再共同決定助理的職責、邊界與驗收方式。

我們怎麼做

• 需求訪談與資料盤點：先問哪些資訊每天都在被查、被問、被交接。
• 知識結構化：把散落文件整理成可查詢、可更新的知識單元。
• 助理的職責與邊界：定義它能做什麼、不能做什麼，以及回應的完成標準。
• 驗證與交接：換人、換資料試用，確認做法在團隊手上能持續運作。

開始方式：帶一件「每天都在問同一件事」的工作來，我們從這裡開始。

服務 02

流程自動化

自動化不等於一次到位。我們先畫出人工怎麼做、哪裡容易出錯，再把可交給系統的部分逐步自動化，並留下人工審核與接手的位置。

我們怎麼做

• 把工時高、重複度高、靠人記性維繫的工作列出來。
• 設計有例外處理的流程，避免系統卡住時無人可接。
• 逐步上線：先小範圍試跑，確認穩定再擴大。
• 留下操作說明與維護責任，流程不會只依賴一個人。

開始方式：列三件你每周都要重做一遍的事，我們先挑一件。

服務 03

系統與 API 串接

把表單、試算表、事務系統與檔案串起來，讓資料只在一個地方輸入。串接前先確認權限、帳號規定與資料使用限制，再依需求評估平台與費用。

我們怎麼做

• 盤點現行工具、資料來源與每筆資料的負責人。
• 確認公司帳號規定、權限與資料使用限制。
• 設計單一資料來源，減少重複輸入與版本不一致。
• 外掛平台、API 用量與客製串接費用，於執行前確認。

開始方式：從「同樣的資料要輸入兩次」的那份工作開始談。

服務 04

餐飲與門市應用

門市的每一步都要快、要穩、不能擋住客人。我們在真實營業節奏中比較：不會用讓夥伴多一個動作的方案，機器換錯、訊號不穩都有退回人工的方式。

我們怎麼做

• 進真實現場，觀察打烊盤點、訂單通知與重複文書工作。
• 以營業節奏為前提設計，不增加夥伴的操作負擔。
• 例外不怕：設備異常、網路不穩都有退回人工的做法。
• 先以小型問題試作，確認現場真的順手再評估擴大。

開始方式：告訴我們店裡的旺季節奏與最常被打斷的那件事。