這 2 年，企業主管對 AI 的情緒有點複雜：期待與擔心同時存在。期待它寫簡報、整理文件、分析資料的效率；擔心它一本正經卻胡說八道，這種「強大又可疑」的矛盾，正說明 AI 在企業中的角色，從聊天機器人，走向工作夥伴。當它開始協助處理工單、草擬合約、預填表單時，AI 到底能不能用？該如何讓它既能發揮價值、又不失控？
想像 AI 是剛入職的新人，用「職涯成長」來看，一開始，AI 像是會聊天的實習生：回答速度快，寫字也漂亮，能協助整理資料、摘要內容，但容易忽略關鍵，也不必然完全理解上下文。這階段的 AI 能提升效率，但不能獨當一面。
再往前一步，它成為會推理的專員：遇到問題先思考、比對資料，再提出建議。這類模型在計算、規畫、判斷上比早年可靠得多，開始能協助處理決策相關任務。
近期，AI 邁向代理人（agent）角色：不只是協助思考，而是可以在設定的邊界內自己「去做」某些事。例如：建立工單、比對資料、更新欄位、發送通知、彙整不同系統的資訊。這代表 AI 已經從知識型支援者，進化為「流程的部分執行者」。
要理解 AI 的能力，一個關鍵概念是：它在生成文字時，會帶著一點「刻意安排的隨機」。
這讓 AI 同時具備詩人與考生的特質：一方面像詩人一樣有創意，適合寫提案草稿、行銷內容、故事發想；像考生能抓到大方向，但細節可能不完美，有時甚至「腦補」出不存在的內容。企業必須認知：AI 的創意值得利用，但決策不能完全交給它；草稿可以交給它，承諾與執行要有把關。
現階段的限制，是未來真正自動化的踏板
許多企業將 AI 工作流誤解為「新一代自動化」，彷彿只要把流程畫成一長串節點，AI 就能按圖施工。然而，企業流程更像一條時常起霧、偶爾塌方、充滿岔路的山徑，困難的不是釐清順序，而是穿插其間的例外、模糊與判斷。
現在的 AI 工作流仍在「人控流程、AI 做原子任務」，是一種務實取徑，原因是：
1.智慧判斷仍在成長期 ：AI 能拆解、能執行，但對模糊情境的拿捏仍缺乏一致性。
2.企業的判斷知識尚未結構化 ：許多決策靠默會知識（tacit knowledge）傳承，AI 需要時間消化。
3.流程本質難以窮舉 ：例外太多、跨部門依賴太強，用靜態流程硬寫，只會變得脆弱。
與其期待 AI 接管全程，不如把它定位為：一個正在累積企業智慧、逐步鍛鍊判斷能力的「數位準主管」。人類在關鍵節點的審核，不只是安全網，更是教材來源。
每一次人工判斷，都是 AI 未來獨立決策的材料。
我認為現階段的 AI 工作流不是終點，而是跳板。透過原子任務、分階段驗證與人類回饋，我們正在打造一條從「代辦」走向「代理」、從「輔助」走向「自主」的學習曲線。最終目的並不是讓人永遠控制流程，而是讓 AI 有一天能安全、自信地接手大部分標準化與可預測的判斷，讓人類把精力放在策略、創造、協作與真正複雜的抉擇上。
目前的 AI 已具備處理大量資訊與自動執行部分任務的能力，但真正的「智慧判斷」仍在形成。這意味著，企業可採取 「逐步交棒」策略。具體來說：
階段一協助期 ： AI 負責資訊整理、摘要、比對，像實習生熟悉環境。
階段二共作期 ：AI 能預填欄位、起草建議，開始參與流程，但仍需人核可。
階段三委任期 ：AI 的判斷模型成熟後，能自主處理標準化與可預測的情境，人類只需處理例外與策略層次。
每一次人工審核、每一則回饋、每一次例外處理，都會變成 AI 的判斷素材，為下一階段的接手能力打底，確保 AI 在未來能真正扛得住流程，而不是帶著風險硬上場。當企業有能力清晰標註資料、記錄判斷邏輯、建立回饋循環時，就等於在打造下一代的「數位主管」。而 AI 能否最終接手流程，不取決於它現在能做多少，而取決於企業是否願意、也能夠系統化的教它「如何像企業一樣做判斷」。
