想要透過 AI 取代繁瑣的行政流程，關鍵在於將 AI 視為「業務重點」而非單純的「IT 專案」。根據《經理人》整理的麥肯錫分析，業務領導人必須親自投入流程再造，並對績效結果負責，而非僅僅等待 IT 部門提供工具。[1] 以下是具體的導入步驟與策略：
1. 盤點與拆解流程
不要試圖一次性全面導入，應採取「逐一拆解、各個擊破」的策略。建議針對支援功能（如人資招募、採購付款、客戶訂單處理等）進行細部拆解，找出每個步驟中可以數位化的環節。[3] 務實的做法是每年聚焦 1 至 2 個關鍵職能流程，逐步推進改革，避免因範圍過大導致失敗。[5]
2. 知識萃取與需求轉譯
AI 轉型的核心在於「知識萃取」，將資深員工腦中累積多年的專業知識與「眉角」轉化為數位資產。[6] 為了確保技術能解決實際問題，建議由各部門主管指派「需求轉譯者（shaper）」，負責將業務需求轉譯給技術人員（builder），確保開發出的工具真正符合部門需求。[4]
3. 解決數據問題
AI 的成效取決於數據的品質。人資或行政單位常面臨數據分散、格式不一致的問題，因此必須先將數據「產品化」，確保數據是「找得到、拿得到、用得到」的資產，而非僅是 IT 問題。[2][7]
4. 點狀突破與激勵機制
面對資深員工可能對 AI 抱持的不信任感，領導者應採取「點狀突破」策略，先說服一位資深同事嘗試與 AI 協作，並透過具體成果（如績效提升）來帶動其他人加入。[4] 同時，企業應建立激勵機制，例如舉辦黑客松（hackathon）或將 AI 帶來的業績提升納入績效考核，而非僅僅放任員工自行摸索。[5]
5. 雙軌並行與持續調校
在全面導入前，可採取「雙軌進行」機制，例如讓人工與 AI 共同處理同一批任務（如履歷篩選），再比對成果並調校模型，確保 AI 的產出符合預期。[2] 最終目標是建立持久的能力建設，隨著 AI 技術的迭代，持續優化工作流，使員工能從瑣事中鬆綁，轉而處理更有價值的任務。[3][7]
