工作盤點三步驟：從清單、流程到 AI 工具對應

「公司說要導入 AI，可是我每天忙得要命，到底哪件事可以給 AI 做？」

這是我在企業內訓現場最常聽到的一句話。多數人不是不願意用 AI，而是面對一整天的工作，看不出切入點在哪裡。

AI 導入真正的起點，不是挑工具，而是先把自己的工作攤開、拆小。工作被拆得夠細，哪些環節能交給 AI，答案自然就會浮現。

為什麼 AI 導入總是卡在第一步

我們習慣用「職稱」或「大項目」描述工作，例如「管理庫存」「處理行政庶務」「帶班」。這些描述太大了，AI 接不住。

AI 擅長的是一個個具體的小動作：把十封郵件整理成重點、把一份表格轉成文字說明、從一疊 SOP 中找出某個規定。如果沒有先把大工作拆成小動作，就只能停在「AI 好像很厲害，但跟我沒關係」的階段。

所以第一件事，是換一個角度看待自己的工作：不是問「AI 能幫我什麼」，而是問「我的工作由哪些動作組成」。

第一步：盤點工作，看清時間花在哪裡

用一週工作紀錄取代憑感覺

請用一週時間，在 Google 試算表或 Keep 裡簡單記下每天做了哪些事、各花了多少時間。不必精準到分鐘，大約估計即可。

紀錄的欄位建議只要四欄：工作項目、發生頻率（每天／每週／每月）、花費時間、需要用到的資料來源。

一週後回頭看，多半會發現：真正讓人疲累的，常常不是困難的決策，而是重複、瑣碎、又不能不做的事。

三個問題，篩出優先導入的工作

拿著清單，對每一項工作問三個問題：

• 這件事是不是固定重複發生？ 每週、每月都要做一次的，導入後效益會持續累積。
• 這件事有沒有可依循的規則或格式？ 有範本、有固定欄位、有標準說法的，最容易交給 AI。
• 這件事做錯的代價高不高？ 代價越低，越適合先試；牽涉金額、安全、法規的，留到後面再處理。

三題都答「是、有、不高」的工作，就是你的第一批導入候選。

第二步：拆解流程，把一件工作切成五種環節

選出候選工作後，接著把它拆開。幾乎所有行政與管理工作，都可以拆成以下五種環節：

• 收集： 從系統、表單、郵件、LINE 群組把資料找齊。
• 整理： 把資料分類、比對、彙整成表格或清單。
• 產出： 寫成報告、公告、郵件或簡報。
• 判斷： 依據資料做決定、排優先順序、處理例外。
• 溝通： 把結果傳達給主管、同事或廠商。

哪些交給 AI，哪些留給人

拆完之後，替每個環節標上一個記號：

• 交給 AI： 整理與產出通常最適合，例如摘要、分類、改寫、擬初稿。
• 人機協作： 收集與溝通可以讓 AI 先做一半，再由人確認，例如 AI 擬好郵件，由你調整語氣後送出。
• 留給人： 判斷環節，特別是涉及人、責任與例外狀況的決定，仍要由主管自己做。

這樣一張表做完，你會清楚看到：同一件工作裡，可能有一半以上的時間花在 AI 能分擔的環節上。

第三步：對應工具，每個環節找到合適的 AI 幫手

傳產現場不需要一次學很多工具。以多數公司已在使用的 Google 環境為例，以下幾個組合就足以涵蓋大部分環節：

• 收集環節： 用 Google 表單統一回報格式，資料自動進入試算表，減少從 LINE 截圖再手打的時間。
• 整理環節： 在 Google 試算表中搭配 Gemini，請它依條件分類、找出異常數值，或把表格內容整理成文字重點。
• 產出環節： 在 Google 文件或 Gmail 中用 Gemini 擬初稿，例如週報、會議通知、對廠商的回覆信。
• 查詢規範： 把公司 SOP、作業手冊、法規文件放進 NotebookLM，讓它只根據這些資料回答問題，新人不必每件事都來問主管。
• 溝通環節： 會議結束後，用 Gemini 把逐字紀錄整理成待辦清單與負責人，直接貼給團隊。

重點不是工具多強大，而是每個工具都對應到一個具體環節，大家才知道什麼時候該打開它。

實戰案例：倉儲主管的每週庫存異常報告

以一位倉儲主管為例，他每週一要交一份庫存異常報告給廠長，過去的做法是：從系統匯出報表、逐列比對、找出異常品項、打電話問現場原因、再用 Word 寫成報告。整個流程常常佔掉大半個早上。

用三步驟重新拆解後，流程變成這樣：

• 收集： 系統報表照常匯出，現場異常原因改由班長每天填 Google 表單回報，不再靠電話追問。
• 整理： 在試算表中請 Gemini 標出庫存差異超過設定門檻的品項，並對照表單中的原因說明。
• 產出： 請 Gemini 依固定範本擬出週報初稿，包含異常品項、原因、建議處置。
• 判斷： 主管只需要檢查數字是否正確，並決定哪些異常要升級處理，這一步仍由人負責。
• 溝通： 確認後直接以 Gmail 寄出，同時把待追蹤事項列給相關班長。

調整後，主管的時間從「整理資料」移到「判斷與追蹤」，這才是主管真正應該花力氣的地方。

建置者提醒：推動 AI 導入前要先想好的事

如果你是部門裡負責推動導入的人，以下幾點請在開始前先確認：

• 從一個流程試點： 先挑一個重複頻率高、出錯代價低的流程做出成果，比全面推行更容易說服團隊。
• 確認資料使用規範： 哪些資料可以放進 AI 工具、使用哪個帳號環境，請先與資訊或管理部門確認公司政策，客戶與個資相關內容尤其要謹慎。
• 保留人工覆核： AI 產出的數字與結論一定要有人檢查，並在流程中明確寫出由誰覆核。
• 把提示詞變成範本： 好用的指令整理成共用文件，讓同事複製就能用，避免每個人從零摸索。
• 記錄導入前後的時間： 有了前後對照，下一個流程要爭取資源時，才有具體依據。

先整理工作，AI 才接得住

AI 導入不是一場工具採購，而是一次重新看待工作的機會。盤點讓你看見時間去了哪裡，拆解讓你找到可以交出去的環節，對應工具則讓每個環節都有明確的幫手。

這週就從一件事開始：記錄你的工作，挑出一個流程，試著拆成五個環節。拆開之後，你會發現 AI 離你的工作其實沒有那麼遠。

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