當一家機構決定「要開始用 AI」時，這份熱情值得肯定。然而，我們在香港與不同行業的組織合作過程中發現，初期的熱情如果缺乏正確的方向，反而容易導致資源浪費和團隊信心受挫。以下是我們觀察到組織在 AI adoption 初期最常見的三個誤區，以及對應的修正方向。
誤區一：沒有明確的業務目標就開始導入
這是最普遍也最根本的問題。許多組織的 AI 導入起點是「別人都在用，我們也應該用」，而非「我們有一個具體的業務問題，AI 可能是解決方案之一」。
這種缺乏目標的導入方式會帶來幾個後果。首先，團隊不知道要衡量什麼——是提升效率？降低成本？改善客戶體驗？沒有明確指標，就無法判斷 AI 導入是否成功。其次，資源分散——同時嘗試太多方向，卻沒有一個做到深入。
如何修正： 在啟動任何 AI 項目之前，先回答三個問題：（1）我們想解決什麼業務問題？（2）成功的標準是什麼？（3）誰是最直接的受益者？這些問題看似基本，卻能大幅提高後續工作的聚焦度。
舉例來說，一家香港物流公司最初的 AI 目標是模糊的「提升營運效率」。經過重新定義後，他們將目標收窄為「將每日報價回覆時間從四小時縮短至三十分鐘」。這個具體目標讓團隊能夠集中精力，最終在八週內用 AI 輔助報價系統達成了目標。
誤區二：過度關注工具選擇而忽略工作流程重塑
「我們應該用 ChatGPT 還是 Claude？要不要買 Microsoft Copilot？」——這類問題在 AI 導入初期經常佔據大量討論時間。工具選擇當然重要，但如果在工作流程尚未理清之前就投入工具評估，往往是本末倒置。
問題的核心在於：AI 工具本身不會自動改善工作流程。如果一個流程本身就效率低下、步驟冗餘，把 AI 疊加上去只會讓問題更複雜。真正的價值來自於重新思考工作應該如何完成，然後在適當的環節引入 AI。
如何修正： 採用「先流程、後工具」的思路。先將目標工作流程拆解為具體步驟，識別出哪些步驟是重複性高、耗時但規則明確的——這些通常是 AI 最能發揮價值的地方。然後再根據這些具體需求來選擇合適的工具。
這也是為什麼我們在討論 AI 培訓落地問題時強調，培訓設計應該從工作流程出發，而非從工具功能出發。
誤區三：忽視變革管理的重要性
AI 導入不僅是技術變革，更是組織行為的變革。然而，很多機構在推動 AI 時只關注技術層面——購買工具、安排培訓——卻忽略了人的因素。
團隊成員可能對 AI 存在各種顧慮：擔心工作被取代、不信任 AI 的輸出品質、覺得學習新工具會增加工作負擔、或者單純對改變感到抗拒。如果這些顧慮沒有被正視和回應，即使有最好的工具和培訓，AI 的實際採用率仍然會很低。
如何修正： 將變革管理納入 AI 導入計劃的核心，而非附帶項目。具體做法包括：
- 透明溝通。 清楚向團隊說明 AI 導入的目的、預期影響和時間表。不要迴避「AI 會改變某些工作方式」的事實，但同時要明確 AI 的角色是輔助而非替代。
- 培養 AI Champions。 在各部門識別願意嘗試新事物的同事，給予他們額外的支持和資源，讓他們成為部門內的推動者和榜樣。
- 從小處開始，快速展示成果。 選擇一到兩個容易見到成效的應用場景先行試點，用實際成果來建立團隊信心。一家香港的專業服務公司就是從「用 AI 輔助撰寫會議記錄摘要」這個小場景開始，兩週內讓團隊親身體驗到 AI 的價值，從而大幅降低了後續推廣的阻力。
- 建立反饋機制。 定期收集團隊在使用 AI 過程中的挑戰和建議，並據此調整推進策略。讓團隊感到他們的聲音被聽見，而非被迫接受一個由上而下的決定。
這些原則與管理層應如何看待 AI 培訓與落地的討論息息相關——變革管理的成敗，很大程度取決於領導層的態度和行動。
總結
AI adoption 不是一個純技術項目，而是涉及業務策略、流程設計和組織變革的綜合工程。避開「目標不清」、「工具先行」和「忽視人的因素」這三個常見誤區，組織才能讓 AI 導入真正產生業務價值。最重要的第一步，是回到最基本的問題：我們到底想用 AI 解決什麼問題？