目錄
- 真正想把AI用得好，先導正觀念＋選對題目
- 迷思一：AI萬能論——期待完全自動化
- 迷思二：全面AI化——什麼都想做
- 失敗的核心問題：沒有選對題目
- 找到對的切入點：三個方向
- 務實評估：兩個關鍵的評估維度
- 有效的導入方式：選好的工具、讓有經驗的AI顧問陪跑
- 結語：AI轉型的關鍵，不是更大的投資，而是更聰明的開始
- 參考資料
真正想把AI用得好，先導正觀念＋選對題目
先說一個真實的故事。
一家精密模具廠的老闆參加完研討會後，對生成式AI充滿期待。他聽說AI可以自動生成報價單，立刻找了軟體公司來開發系統。想法很美好：客戶傳來圖面，AI自動分析、計算工時、算出材料成本，幾分鐘就產出專業報價單。 系統上線第一週，業務興奮地用AI報了三個案子。結果呢？**其中一個複雜模具的報價，AI算出來的價格比合理行情低了40%。**幸好報價主管習慣性地檢查了一遍，發現AI在計算多個加工步驟的工時時出了嚴重錯誤——它把「序列加工」誤判為「平行加工」，導致總工時被大幅低估。
如果這個報價真的送出去，接了單就等於賠錢做。更可怕的是，另外兩個案子的報價也有類似問題，只是沒那麼明顯。老闆嚇出一身冷汗，立刻暫停系統使用。
在台灣的製造業界中，這不是個案，當ChatGPT在2023年引爆生成式AI浪潮後，許多台灣的傳統製造業——紡織、金屬加工、機械製造、模具產業——都開始思考這波新技術能帶來什麼機會。但同時，很多企業也在轉型過程中摔了跤。問題出在哪？不是AI不夠強，而是我們一開始就選錯了題目。
而企業在推動生成式AI轉型時，最常陷入兩種極端的迷思。
迷思一：AI萬能論——期待完全自動化
參加完研討會，我覺得AI什麼都能做！
這是我們最常聽到的開場白。
有些老闆深信生成式AI可以解決所有問題，期待導入後達到「全自動化」：報價單自動生成、技術文件自動撰寫、客服完全無人化、工程圖自動設計。但現實往往令人失望：AI生成的內容常常出錯，需要大量人工檢查和修正。更糟的是，如果沒人發現錯誤，可能造成更大的損失。
就像開頭那個模具廠的故事，AI確實能快速產出報價單，格式漂亮、用語專業，不過，若沒有完善的提示工程、以及人機協作的檢核，AI的「胡說八道」（hallucination，幻覺）難免會造成失誤。在缺乏專業知識驗證、流程不清楚、沒有人監督的情況下，「全自動化」反而可能造成更大的混亂。
**生成式AI很聰明，但它不是魔法。**它會算錯數字、會誤判情況、會編造不存在的資訊，而且說得一臉正經。如果您期待「按個按鈕就全自動處理」，那肯定會失望。
迷思二：全面AI化——什麼都想做
另一個極端是太貪心。
有些企業雄心壯志，想要同時在採購、生產、品管、業務、客服等所有環節導入生成式AI。他們組了一個大專案，找了顧問公司，畫了漂亮的藍圖，準備「全面AI轉型」。
結果呢？資源嚴重分散，每個專案都做得不夠深入。採購部門的AI助理只能回答最簡單的問題，業務部門的提案生成工具產出的內容太制式化沒人想用，客服AI常答非所問讓客戶更不耐煩。最後只是多了一堆半成品的AI工具，反而增加管理負擔，大家都覺得「AI也不過如此」。
這就像同時想學十種樂器、每種都只學了點皮毛，最後一種都演奏不好。
失敗的核心問題：沒有選對題目
說穿了，這兩種迷思背後的核心問題是一樣的：沒有選對題目，沒有聚焦，沒有務實評估可行性，更沒有認清生成式AI的限制。
成功的生成式AI轉型，不是全面開花，更不是追求全自動化的幻想。而是要：
- 選擇2-3個對業務有重大影響的領域
- 確保這些領域真的適合生成式AI
- 深度投入，讓AI真正融入工作流程
- 產生可衡量的商業價值
聽起來很務實對吧？但具體該怎麼做？讓我們繼續往下看。
找到對的切入點：三個方向
很多老闆會問：「那我到底該從哪裡開始？」
根據麥肯錫的研究框架，結合傳統製造業的實戰經驗，有三個方向特別適合作為生成式AI的切入點。
方向一：關鍵流程——知識密集的端到端流程
什麼是「關鍵流程」？就是那種需要跨部門協作、涉及大量文字處理和知識查詢、對業務成果有重大影響的端到端流程。聽起來有點抽象？還記得文章開頭那家模具廠嗎？他們後來沒有放棄AI，而是重新思考「報價流程」這個題目。
傳統的報價流程極為耗時：客戶提供圖面和需求描述後，業務要理解需求、工程師要評估可行性和工時、採購要查詢材料成本、報價人員要整合資訊產出報價單。整個流程需要3-5天，而且高度依賴資深人員的經驗。
他們重新設計了流程，讓AI在每個環節「輔助」而不是「取代」人員：
第一步：AI需求理解
過去客戶的需求描述常常很簡略，甚至口語化：「要做一個手機外殼的模具，材質要耐熱的，表面要亮面，大概5000個起訂，一個月內要。」業務人員要花時間跟客戶來回確認細節。
現在，他們讓AI先做初步分析：
- 自動提取關鍵資訊：材質（耐熱塑料）、尺寸（需確認）、精度要求（需確認）、表面處理（鏡面拋光）、數量（5000）、交期（30天）
- 自動比對過往3000個案例，找出最相似的5個案例
- 生成標準化的需求清單，列出「已明確」和「待確認」的項目
業務人員拿到這份清單，可以很快跟客戶確認細節，不會遺漏重點。原本需要2-3次來回溝通的，現在一次就能確認清楚。
第二步：AI 評估輔助
過去工程師拿到需求後，要查閱過往案例、回想類似經驗、評估加工方式、估算工時。一個複雜案子可能要花4小時。
現在，AI成為工程師的助理：
- 根據圖面和需求，查詢內部知識庫（包含過往案例、加工參數、常見問題）
- 自動生成「初步可行性評估報告」，列出：可能的加工方式、預估工時範圍、技術風險點、建議事項
- 工程師審核並調整評估結果
重點是，AI提供的是「參考建議」，最終判斷還是工程師做。但有了這些輔助資訊，工程師的評估時間從4小時縮短到30分鐘，而且不容易遺漏重要細節。
第三步：AI生成報價單
過去報價人員要整合需求、工程評估、材料成本、利潤率設定，然後寫出專業的報價單（包含規格說明、報價明細、交期說明、付款條件）。一份報價單要寫2小時。
現在，AI負責「寫作」的部分：
- 整合所有資訊
- 產出專業的報價單初稿
- 報價人員審核，客製化調整話術
注意，所有的數字計算都不是AI做的，而是由系統或人工處理。AI只負責「把資訊寫成專業文件」這件事。報價人員的時間從2小時縮短到15分鐘。
成果如何？
整體報價流程從平均4天縮短到1天，報價準確度提升（減少後期變更），訂單成交率提高40%。關鍵是什麼？AI不是「完全自動報價」，而是在每個環節輔助專業人員，大幅提升效率和品質。
實戰案例：金屬加工業的技術知識管理
再說一個不同類型的案例，一家有40年歷史的金屬表面處理廠，面臨一個很多傳統製造業都有的問題：資深師傅即將退休，他們累積的經驗知識散落在筆記、報告、甚至只存在腦海中。新進人員學習曲線長，遇到特殊狀況常不知如何處理。
「客戶要求鋁合金鏡面電鍍，但一直有霧面問題，可能原因是什麼？」這種問題，新人去問資深師傅，師傅可能5分鐘就能告訴你答案。但師傅不在的時候呢？新人可能要翻半天資料，甚至根本找不到答案。
因此，他們建立了一個「生成式AI知識助理」系統：
- 知識整理：花了4個月，將40年來的技術文件、製程紀錄、問題處理報告、師傅口述經驗，整理成知識庫。這是最辛苦的部分，但也是最關鍵的基礎。
- AI助理：新進人員或遇到問題的員工，可以用自然語言提問。AI從知識庫中搜尋相關案例，整理出可能原因、建議檢查項目、調整方向，並附上類似案例連結。
- 持續優化：員工執行後，將結果回饋到系統。如果AI的建議有效，就強化這個知識點；如果無效，就修正或補充。
成果：新人訓練時間從6個月縮短到3個月，特殊問題解決時間從平均2天縮短到4小時，首次成功率提升30%。重點是，AI不是「取代師傅」，而是把師傅的知識「規模化」，讓更多人能快速取得。
那如果企業想從對外的客戶服務切入呢？這就是第二個方向。
方向二：顧客旅程——溝通密集的客戶互動
如果您的企業常面對大量客戶溝通、內容產出、快速回應的需求，那「顧客旅程」這個方向可能更適合您。
案例：紡織業的B2B客戶服務
一家專業織帶製造商，客戶主要是品牌商和貿易商。這些客戶經常問各種技術問題：
- 「這種材質能做防水處理嗎?」
- 「可以做到多窄的寬度？」
- 「交期最快多久？」
- 「有符合環保認證的選項嗎？」
過去這些問題都要業務或技術人員回答。但他們常在忙碌時無法即時回應，或新進人員不夠專業答得不清楚，影響客戶體驗。老闆算了一下，一個業務每天要處理20-30個客戶問題，其中70%都是重複性的產品規格和技術詢問。如果能讓AI處理這些，業務就能專注在開發新客戶和處理複雜案件。
他們導入「生成式AI客戶服務助理」，架構設計很關鍵：
第一步：建立知識庫
將產品規格、技術能力、製程說明、常見Q&A、案例資料整理成結構化的知識庫。這雖然需要花費3個月時間，但之後就受用無窮。
第二步：設計「信心分數」機制
這是最重要的設計。當客戶透過Line、Email、網站提問時：
- 如果AI對答案有90%以上信心（例如標準規格查詢），直接回覆客戶
- 如果信心低於90%（例如複雜的客製化需求），轉給人工處理
- 所有AI回覆都會同步通知業務人員，確保掌握客戶狀態
第三步：人機分工明確
- AI處理：60-70%的常見問題（產品規格、技術說明、交期詢問）
- 人工處理：複雜問題（客製化需求、價格談判、糾紛處理）
- 業務人員定期審核AI回覆品質，修正錯誤，更新知識庫
成果如何？
客戶問題平均回應時間從4小時縮短到10分鐘，客戶滿意度提升。業務人員從重複問答中釋放出來，專注在開發新客戶和處理複雜案件，業績成長25%。
有個業務跟我說：「以前我每天要回一堆Line訊息，都是問來問去那些規格問題。現在AI幫我處理了，我有更多時間去拜訪客戶、談新訂單。我的業績反而變好了。」關鍵是什麼？不追求完全自動化。AI處理常見問題，人處理複雜案件，各司其職。
案例：機械製造業的技術文件生成
一家自動化設備製造商，每賣出一台客製化設備，都需要產出操作手冊、維護說明、安全注意事項等技術文件。過去由工程師撰寫，每份文件需要2-3天。
工程師其實很不喜歡寫文件。他們擅長的是設計和調試設備，但要把技術細節寫成清楚的說明書，既耗時又痛苦。結果是文件品質參差不齊，有的工程師寫得很詳細,有的簡略到客戶看不懂。
他們導入生成式AI文件生成系統：
- 工程師提供資訊：用表格或條列方式提供設備規格、功能描述、關鍵參數（不用寫成完整文章）
- AI生成初稿：參考過往200份技術文件的格式和用語，自動產出初稿。包括：
- 設備介紹和規格
- 操作步驟說明
- 維護保養指南
- 安全注意事項
- 常見問題排除
- 工程師審核調整：補充專業細節、調整內容、確認準確性
- 多語言版本：針對國外客戶，AI自動翻譯成英文、日文版本，確保用語專業一致
成果：文件產出效率提升5倍，品質更一致（不再因工程師不同而差異大），國外客戶滿意度提升。工程師的時間從3天縮短到半天，而且他們做的是「審核和補充」這種更有價值的工作，不用從零開始寫文件。
前面講了兩個方向：關鍵流程和顧客旅程，都是比較「跨部門」或「對外」的應用。但如果您想從更聚焦的地方開始呢？比如先在某個部門試點？這就是第三個方向。
方向三：針對特定環節使用 AI 輔助
如果您想先小規模試點，從某個部門的特定工作切入，這個方向最適合。
案例：業務開發部門的提案生成
一家金屬沖壓廠的業務團隊，需要針對不同客戶需求製作提案簡報。過去每份簡報要花1-2天：整理公司能力、尋找相關案例、撰寫提案內容、製作投影片。而且每個業務的提案品質差異很大，新人的提案常被客戶批評「不夠專業」。老闆想：如果能讓AI幫業務做提案，是不是每個人都能做出專業水準的簡報？
因此，經過縝密規劃，他們導入生成式AI提案助理：
- 業務輸入資訊：客戶名稱、產業、需求重點、預算範圍（用條列或表格，不用寫長篇大論）
- AI整理素材：
- 從公司資料庫中篩選相關案例
- 整理公司能力說明
- 找出成功故事和客戶見證
- 產出提案大綱和初稿內容
- 業務客製化：根據客戶特性調整內容、加入客製化話術、製作投影片
關鍵是什麼？**AI產出的是「80分的初稿」，業務人員依據客戶特性調整到「95分的專業提案」。**時間從2天縮短到2小時，而且提案品質變得更穩定。新人也能做出接近資深業務水準的提案,因為AI幫他們整理了最佳實踐。
案例：採購部門的溝通與合約管理
一家紡織廠的採購部門，需要處理大量供應商往來信件、合約審核、議價文件。採購主管經常抱怨：「我們每天要寫一堆Email給供應商,光是寫信就花掉好多時間。而且新來的採購寫的信不夠專業,常被供應商誤解。」
針對這個場景，導入生成式AI後：
Email草稿生成：
- 採購人員用中文條列要點：「要跟A供應商催交期、問為什麼延遲、表達不滿但要維持關係」
- AI生成專業的中英文Email草稿
- 採購人員微調後寄出
- 減少撰寫時間,提升溝通品質
合約審核輔助：
- 上傳供應商合約
- AI比對公司標準條款,標示差異和風險點
- 生成審核報告,供採購主管快速判斷
- 不需要逐字逐句看完整份合約
成果：採購人員處理文件時間減少40%，有更多時間進行供應商開發和議價，採購成本降低8%。到這裡已經看完三個方向的案例。您可能注意到一個共同點：這些成功案例都不是「完全自動化」,而是「人機協作」。
那企業該如何評估是否適合、或者說，具備AI導入的基本條件呢？
務實評估：兩個關鍵的評估維度
很多老闆在選擇AI切入點時,常憑直覺或聽別人說什麼好就跟著做。但每家企業的情況不同,別人成功的不見得適合您，這時，可從兩個維度來評估：價值潛力和落地可行性。
價值潛力——AI真的能創造價值嗎？
從以下三個問題，可以幫助企業評估「導入AI會不會有價值」
問題1：這個工作真的適合生成式AI嗎？
生成式AI有它擅長的事,也有它不擅長的事。
生成式AI擅長的是：
- 文字內容生成和理解（寫Email、寫文件、寫報告）
- 知識查詢和整理（找資料、整理重點、產生摘要）
- 語言翻譯和改寫（中英文轉換、專業用語調整）
- 文件摘要和分析（讀長篇文件、抓重點）
- 格式化內容產出（產出標準格式的文件）
生成式AI不擅長的是：
- 精確的數值計算（會算錯）
- 嚴格的邏輯推理（會出錯）
- 即時的實體控制（不適合）
- 需要100%準確的任務（會幻覺）
還記得文章開頭那家模具廠嗎？他們一開始想用AI自動計算報價,結果發現AI經常算錯數字。後來調整為：讓AI生成報價單格式和文字說明，實際數字由系統計算，效果就很好。
判斷原則很簡單：如果這個工作主要是「寫」、「讀」、「整理」文字，AI就很適合；如果是「算」、「判斷」、「控制」，就需要請教專業的AI顧問，或找其他的工具來輔助 生成式AI 運算。
問題2：能節省多少時間或成本？
生成式AI的價值通常體現在四個方面：
- 減少重複性文字工作：Email、文件、報告這類工作,AI可以幫您省下50-80%的時間
- 加速知識查找和整理：原本要翻半天資料的,AI幾分鐘就能找出來
- 提升內容品質和一致性：不會因為人員不同而品質參差不齊
- 降低對資深人員的依賴：新人也能快速產出接近資深水準的內容
但要務實評估：
- 如果某項工作本來就很快（5分鐘）,用AI可能沒有太大價值
- 如果某項工作很複雜需要深度專業判斷,AI可能幫不上忙
舉例而言，企業他們想用AI寫品質檢驗報告，但仔細分析後發現寫報告只要10分鐘，所以價值很有限。
問題3：能改善客戶體驗嗎？
對於B2B製造業，客戶體驗的關鍵是：
- 回應速度：報價快、問題答覆快
- 專業度：技術說明清楚、文件完整
- 穩定性：品質一致、承諾可靠
如果生成式AI能在這些方面產生明顯改善，價值潛力就高。
比如前面提到的案例，導入AI客服後，客戶問題回應時間從4小時縮短到10分鐘。客戶說:「以前晚上問問題，要等到隔天才有回應。現在馬上就有答案，感覺你們很重視我。」
這種客戶體驗的改善，是很難量化但很有價值的。
落地可行性——真的做得到嗎？
即使價值潛力高，也要評估是否真的做得到，這時可以透過四個問題來評估：
問題1：知識庫和資料基礎夠嗎？
這是生成式AI成敗的關鍵。許多傳統製造業的知識散落各處：
- 資深員工的腦袋裡
- 紙本文件和筆記
- 各種格式的電子檔
- Email和通訊軟體的對話紀錄
要讓生成式AI發揮作用，企業需要：
- 整理和數位化關鍵知識（3-6個月準備期）
- 建立結構化的知識庫
- 持續更新和維護
一家金屬加工廠想建立AI技術諮詢系統，但發現過去30年的技術資料雜亂無章。他們花了4個月，請資深師傅協助整理出500份重要文件，先用這些建立初步系統、再逐步擴充。
如果您沒有準備好花3-6個月整理知識，那就選擇不需要建構「知識庫」的題目來嘗試生成式AI。
若沒有清洗資料、架構知識庫，或者知識庫的文件有缺漏，那生成式AI回答的品質肯定差強人意，畢竟基礎不穩，蓋什麼都會垮。
問題2：能容忍錯誤嗎？
生成式AI會犯錯（當然，根據AI導入團隊、提示工程、外部顧問等等，乃至於AI模型能力持續迭代，犯錯率已經大幅下降），但企業不應該因為AI的失誤、而選擇全面不導入，關鍵問題是：這個應用場景能容忍多少錯誤？
高容錯場景（適合生成式AI）：
- 內部文件初稿（有人審核）
- Email草稿（人會修改）
- 提案素材整理（人會篩選）
- 知識查詢建議（人會判斷）
低容錯場景（要謹慎）：
- 直接給客戶的報價（數字錯誤會造成糾紛）
- 法律合約條款（錯誤會有法律風險）
- 安全操作指示（錯誤會造成危險）
- 品質檢驗標準（錯誤會造成損失）
務實的做法是：在低容錯場景，設計「AI輔助+人工把關」的流程；在高容錯場景，可以給AI更大的自主空間。企業想用AI自動回覆客戶的技術問題，專業的建議是：如果AI的信心分數高於90%且是標準問題，可以直接回覆；否則轉人工處理，這樣既提升效率，又控制風險。
問題3：員工能接受嗎？
「企業員工的接受程度」這個問題常被低估，但其實很關鍵，生成式AI對員工的威脅感可能更強：「AI能寫報告、寫Email，那還需要我嗎？」如果員工抗拒，再好的系統也推不動。
有一家紡織廠在導入AI Email助理時，業務團隊最初很抗拒。他們覺得：「我寫信寫了十幾年，哪需要AI教我？而且AI寫的那麼制式化，客戶看得出來是機器寫的。」後來老闆改變了溝通方式，不再說「用AI寫信」，而是說：「AI幫你寫初稿，你修改一下就能寄出。這樣你每天能省2小時，有更多時間去見客戶、談訂單。」
當業務發現自己因此有更多時間開發客戶，業績真的成長了，態度就完全改變了。有個業務甚至說：「現在沒有AI，我還真的不習慣。」
透過這個故事，我們看見成功的變革管理策略：
- 定位為「助理」而非「替代」：強調AI是幫助員工更有效率，而不是取代他們
- 讓員工參與設計：詢問他們最耗時、最痛苦的工作是什麼，用AI來解決。當員工覺得「這是為我設計的工具」，接受度就高很多。
- 展示價值而非威脅：讓他們看到AI如何讓工作更輕鬆、更有成就感。比如：「以前一天要回50封Email，現在AI幫你寫初稿，你只要改一改，半小時就處理完了。」
- 提供轉型機會：幫助員工從低階文書工作轉向更有價值的工作。比如業務從「寫Email」轉向「開發客戶」，採購從「寫文件」轉向「議價談判」。
問題4：投資與風險合理嗎？
最後還是要算算帳，相較於傳統AI，生成式AI的投資可能更低：
- 不需要建立大型訓練資料集
- 可以使用現成的大型語言模型（如GPT、Claude）
- 開發和部署週期較短（3-6個月）
但仍需注意這些成本：
- 知識整理的人力成本（可能需要3-6個月，2-3個人力）
- 系統整合和客製化的技術成本（可能100-300萬，視規模而定）
- 持續優化和維護的成本（每月可能需要0.5-1個人力）
- API使用費（每月可能數萬到數十萬，視使用量而定）
建議的ROI目標是：12-18個月內回本。如果超過這個時間，要不就是選錯題目，要不就是投資太大。
有效的導入方式：選好的工具、讓有經驗的AI顧問陪跑
前面提到的幾個關鍵挑戰——選題難、知識散、流程不清、人員抗拒、ROI不確定——其實都是製造業導入生成式AI時最常遇到的共通問題。而這些問題，正是 EgentHub 的設計初衷。
EgentHub 並不是單純的「AI工具」，而是一個幫企業把「人機協作流程」真正落地的管理中樞。它讓企業不需要從零開始，也不用一次大投資，就能在數週內完成首批AI導入。
EgentHub的導入經驗：從明確題目開始，小步快跑見成效
EgentHub團隊在輔導多家製造業客戶的過程中發現，最成功的AI導入專案都有三個共同特徵：
- 從明確的題目開始——不是「想用AI做點什麼」，而是先定義具體業務場景（例如報價流程、技術客服、文件生成）。
- 小步快跑、逐步優化——先選一個部門或流程試點，3–6週內見效，再擴展到其他環節。
- AI不取代人，而是協作——AI負責快速整理與生成，人工做決策與審核，逐步形成可複製的AI SOP。
EgentHub將這套方法流程化，並且已經服務超過上百間跨產業台灣企業，規模從20人小公司，到300~500億年營收的上市公司，都透過 EgentHub的服務，找到屬於企業的AI導入路徑。而系統化的導入經驗與方法論，讓企業不需要用不同系統、模型、工具，找各種管顧介入、拼拼湊湊，這樣相對難產生實際效益。
企業使用EgentHub，能快速精準地選題、梳理流程、建立AI Agent，逐漸從**「試驗」變成「持續生產力」**。
EgentHub的平台優勢：讓AI導入真正「用得久、擴得快、控得住」
對多數傳產而言，AI導入最大的擔憂不在技術，而在管理——如何確保AI講的對？誰負責審？怎麼避免亂回覆？EgentHub 的技術設計正好回應這些疑慮。
AI SOP與知識治理
EgentHub旨在協助企業建立自己的AI SOP，企業可以把報價、客服、採購、工程評估等流程設計成「AI SOP」。每個節點都可定義：由誰審核、何時觸發、怎麼記錄。這樣的結構，讓AI不再是零散工具，而是組織流程的一部分。
快速導入與可擴充架構
EgentHub的導入速度以「小時計」而非「月時計」。首個AI Agent可在數小時內啟動，之後可擴展到不同部門。
更重要的是——它可以無縫整合企業既有資料，透過MCP、SQL db串接，讓AI Agent可以最有效利用企業內部資料。
企業級的權限管理機制
EgentHub 的企業級權限架構，是當前台灣市場最完整的平台，企業可以用部門為單位建立工作室，角色權限分明，從管理者到一般成員各司其職，同時精準管控 MCP 等關鍵資源調用，讓 AI 在保障安全的前提下融入日常營運，成為企業可信賴的智慧協作平台。
顧問陪跑：從策略到SOP，一路有專人協助
多數製造業企業並不缺資料，也不缺AI的興趣，缺的是「能幫自己把AI導入成功的夥伴」。EgentHub的顧問團隊會在導入初期協助企業：
- 一起選題，挑出最有價值、最可落地的場景
- 針對最有效益的題目，提供梳理方法、工具，以及提示工程協助
- 共同梳理現有流程與資料，建立初步知識庫
- 提供企業內部訓練，協助推動員工接受度
- 提供成效儀表板，企業管理者隨時掌握AI導入、使用狀況與效益
這樣的「陪跑式導入」，讓企業主不再需要獨自摸索，也能在短時間內看到實際成果。多數企業的導入成本，其實比一場產線教育訓練還低。 對於想要快速起步、但又不想背負高額顧問費的企業來說，這樣的模式特別划算。
AI轉型的關鍵，不是更大的投資，而是更聰明的開始
生成式AI的浪潮不會停，但唯有懂得「選對題目、設計好人機分工、建立持續優化機制」的企業，才能在這場競賽中走得久、走得穩。
EgentHub的角色，就是把這些原則落實成可操作的日常：讓AI真正變成「會工作、可監控、能成長」的夥伴。在專業的協助下，走錯路的可能性已經大幅降低，若您有興趣了解更多，歡迎與我們聯繫。
參考資料
- 麥肯錫教企業這樣用 AI：第一本 AI 數位轉型全書 (Rewired: The McKinsey Guide to Outcompeting in the Age of Digital and AI)