AI 不是萬靈丹：建立期待管理與風險預測機制
AI 技術越來越強，企業也越來越熱衷導入。但越來越多案例顯示——
不是導入失敗，而是期待錯誤。
你期待的是「取代人力」？結果它只能「加速部分流程」。你以為 AI 可以「自動回答所有問題」？但它還需要你餵資料與定義情境。
AI 導入成功的企業，往往都有一個共通點：在導入前就做好期待管理與風險預測。
錯誤期待會造成什麼問題？
- 內部推動力下降：一開始過度宣傳，後續反而失望收場
- 部門認知不一致：有的人以為是聊天機器人，有的人以為能自動決策
- 預算與效益錯配：投入太多資源在不可能達成的目標上
- 使用率低落：因為不如預期而被冷落，造成導入失敗
與其推銷 AI 的「魔力」，不如從一開始就設好正確邊界。
導入前該管理哪些「期待」？
- 準確度：AI 不是 100% 正確，它提供的是參考建議，不是最終決策
- 語意能力：AI 能理解語言，但無法判斷上下文背後的邏輯複雜度
- 資料需求：AI 有賦能前提，就是要有好的資料與清楚的流程結構
- 維運成本：Prompt、知識庫、回應模組都需要持續調整與優化
這些期待若沒被事前講清楚，就容易造成落差。
風險預測機制該怎麼做？
企業在導入 AI 前，可以建立以下預測與應對設計：
- 失敗案例分析：提前模擬可能失敗的原因（如資料混亂、流程不穩、使用率低）
- 使用率追蹤：定義哪些指標能代表「導入有價值」（如回覆命中率、查詢轉換率）
- 應對分流邏輯：AI 回答不了時該怎麼辦？是否要轉接人工？顯示什麼訊息？
- 回饋與調整管道：建立一條清楚的 prompt 調整與錯誤回報機制
風險不是不能接受，而是不能「看不到」。
恩梯科技的切入點：陪你設計 AI 的「預期與邊界」
恩梯科技協助企業導入 AI 系統的同時，也幫你建立一套完整的期待管理與風險應對機制：
- 導入前評估與內部共識工作坊
- AI 功能地圖與限制說明文件撰寫
- 使用率與錯誤率觀測模組建置
- 建立 AI fallback 流程與人工接手規則
導入 AI，不是許願，而是設計。
