近期籌辦一場給近百位 AAMA 創業老闆的「AI 公司文化建立」活動。為此，我整理了一份提供團隊自我檢核的清單。
這份清單的目的是協助創辦人、團隊主管了解自己的 AI 應用能力到什麼程度。
除了協助了解下一步學習與發展的方向，更重要的是在尋求資源時（AI 顧問、AI 導入作業），可以精準找尋到合適的資訊、資源。
適用對象： 我鎖定的對象為約 50 人內的團隊（或許獨立營運的企業 BU 也適用）
產業領域： 尤其適合「生活類」的創業，例如傳產、設計、品牌、行銷等「非科技」創業者；如果是 AI 產品、AI 原生的團隊，AI 文化應該是原生的 DNA 了。
以下列出我設定的幾項重要問題，並且解析背後的意涵：
Q1. 團隊目前 AI 的使用程度為何？
這一題是我認為最重要的檢核項目，協助團隊了解「我在哪裡」？
- Lv.0：不了解或平常鮮少使用 AI
- Lv.1：已日常使用 ChatGPT（ex. 對話、協助翻譯、改寫信件、撰寫文案⋯⋯等）
- Lv.2：已建立 AI 工作流程或使用各種生成式工具完成工作（ex. Notebook LM 整理資料、Gamma 做簡報、Cursor AI 協作 coding）
- Lv.3：已使用自動化工具（ex. Zapier、n8n、Make⋯⋯等）串接 Open AI 將工作流程自動化
- Lv.4：已串接 Open AI API 到產品服務中/自架內部或提供客戶使用的 LLM/運用 AI coding 或 AI 工具打造完整產品
Lv.1 是我們最常聽到的 AI 應用：「我們常常使用 ChatGPT 問答、規畫、找資料。」
但事實上，AI 應用最核心且困難的關鍵點在於「探索與學習新的工具」。
沒錯，GPT 可以做到很多任務，但其實知識庫 Notebook LM 更強、簡報給 Gamma 更有效率、AI Coding 用 Cursor 更好用⋯⋯。
能夠一步一步探索、理解、到應用新的工具，是 AI 文化很重要的流程。
再來，除了人工操作工具之外，有沒有嘗試建立過自動化的工作流程？
我觀察，若非科技軟體業的營運團隊可以走到「Lv.3：使用自動化工具」這一步，可以顯著地降低營運成本。
最後，檢核表中等級最高的是將自己的 AI 應用流程「產品化」，意即已經成熟到可以提供外部團隊、大眾使用。
Q2. 團隊目前使用哪些 AI 工具？（複選題）
這題算是 Q1. 的簡化版。
- ChatGPT
- Claude、Gemini
- Notion AI
- Notbook LM
- Lovable、Firebase AI、V0 等產品開發工具
- Cursor、Windsurf 或其他 Vibe Coding 工具
- 自動化工具（例如：n8n、Make 等）
以上列舉的全部都是業界討論 AI 應用「最基本」會講到的工具產品。
光是看到這份清單，可能不少軟體業朋友會覺得：「太淺了吧」！然而，我發現不論是跟創業老闆，甚至工程師、PM 聊，很多人聽過的可能僅在一半以下。
這可以理解為 AI literacy（AI 素養、AI 識讀)的落差，我們要了解 AI 技術的發展太快，快到一端的理所當然、是另一端的 FOMO（恐懼自己錯過）。
Q3. 團隊已在哪些場景應用 AI？
這一題我列舉許多團隊都至少包含一大半可以 AI 化的流程。
- 內容管理（知識庫）
- 行銷（文案、圖片）
- 影音製作
- 產品開發（設計/UIUX）
- 軟體開發
- 專案流程管理
- 客服管理
- 招募流程或人力資源管理
- 業務開發
- 會議記錄
- 營運管理（財務管理⋯⋯等）
檢核重點在於協助團隊思考：我可以用 AI 解決什麼問題？先了解自己需要的題目，才有機會找尋資源與方案。
Q4. 領導階層（ex. 創辦人、核心團隊）對 AI 工具或流程的實際使用程度或接受度為何？
就我個人經驗觀察，AI 文化建立與團隊主管、新創老闆對 AI 的關心有超高度的關聯。
- 從未嘗試
- 偶爾使用
- 經常使用但上未推動團隊使用
- 積極使用並鼓勵團隊導入
我提倡的概念是：AI 是一套 Top-down 的學習機制，上層理解 AI 的價值，有摸索過、甚至經常使用，帶動團隊AI化的機率最高。
反之，老闆覺得自己太忙、害怕科技，交給下面的人處理，不是做不起來，但上手效率會低很多。
Q5. 公司是否有進行內部 AI 運用相關培訓或獎勵機制？（例如：AI 工作坊、內部分享、建立可用的 AI 教學資源）
以管理者角度，如何有效建立團隊自發學習、交流的生態系？
- 完全沒有
- 僅有團隊成員私下交流分享
- 已有舉辦全公司規模的培訓或分享會
- 已建立系統化的培訓資源或獎勵機制
這一題是我在蒐集身邊資訊時，最缺乏正確答案的題目。
團隊多數處在邊嘗試、邊摸索的狀態。
Q6. 公司目前導入 AI 的痛點？
這一題的重點在於自我審視「團隊需要什麼」。
- 內部缺乏專業人才
- 領導階層對於AI認知不足
- 不知道如何建立 AI Driven 的組織文化（例如：獎勵制度）
- 成效難以衡量
- 公司資料整理困難
- AI 工具與現有公司系統不易整合
- 風險難以評估（例如：個資、財務資料等）
- 不知道找誰諮詢或協助導入
- 不知道哪些問題適合用AI解決
許多老闆與主管們常常因為破碎的 AI 資訊產生焦慮，一方面想像 AI 可以解決任何問題、另一方面又不確定為什麼要用 AI。
結果導致 AI 用了但沒有幫忙到，反而讓成員白忙了一場，反而降低對 AI 的信心與興趣。
不妨先選一兩個小題目解決，熟悉 AI 的能力極限（capacity），再來想像還可以做到多大規模的流程改善。
Portaly 又是怎麼做的？
最後，以 Portaly 的團隊為例，我們應用 AI 的學習脈絡如下：
從最早 2023 年上旬 ChatGPT 推出，大約用了半年左右（Lv.1）；同一年夏季打造了 Portaly 第一款 AI「ㄧ鍵生成網站」的產品，也在美國平台 Product Hunt 推出、並獲得了 Product of the Day 殊榮。
到 2024 年初開始大量使用 Notebook LM/Gamma 等工具輔助生產（Lv.2）；也於 2024 年底開始 vibe coding 的嘗試。
如今（2025 年中），工程團隊工作習慣大量使用 AI coding 輔助（Cursor/Copilot 為主），開發團隊則會用 Lovable/Firebase AI 建立產品。
舉例而言，我們的客服機器人 100% 由 PM 透過 AI 生成製作，沒有撰寫任何一行程式碼。
此外，我們的email系統也嘗試透過Notion Mail+Notion AI連結我們在Notion設定好的FAQ知識庫（knowledge base），讓任何公司成員都可以輕鬆回覆 80% 以上的客服信件。
團隊 AI 文化完整檢核表
這是一份動態的檢核表，表單是我與30多間新創團隊對話過後的整理，包含身為創辦人的學習經驗，以及小範圍的田野調查。
特別感謝同台分享者 Jocelin Ho（過去在 Meta 擔任軟體工程師、也曾創業過 AI 軟體公司）的參與討論。
就跟所有 AI 產品快速的變革一樣，AI-driven 文化的建立與檢核，也會隨著時間、經驗快速更新。
