最後，大部分人還是默默按下了 Ctrl + C 和 Ctrl + V，回到原來的作業方式。
其實我自己當員工時也有過這種經驗。課程上的案例永遠乾淨漂亮，但真實工作卻充滿了各種手動的雜訊。我私下戲稱，此為「放煙火」﹙沒對講師不敬的意思，自己也是講師啊！﹚，當下覺得很震撼、很有希望，但散場之後只留下一地灰燼。
知道怎麼做，和真正做到，是兩回事
我自己也有在公司內推動專案的經驗。那時候才發現，光是自己學會還不夠，更難的是讓它真正融入日常工作流程。課堂上的案例條件設定清楚，出錯機率低；但職場的情境複雜得多，變數也多。一旦 AI 在實際作業中給出錯誤結果，學員往往不知道如何判斷、如何修正，整個應用就此中斷。這不是學員的問題，而是課程與工作流之間，本來就存在一道沒人幫你接起來的斷層。
這也是「諮詢」與「進入工作流」最本質的差別：AI 只是告訴你流程該怎麼走，這叫諮詢，但距離真正動起來，還差最後一哩路；只有當 AI 直接進入系統、幫你把事情做完，才叫真正的落地。
我在實際授課後發現，學員在課堂上能操作單一工具，但回到職場後，卻很難自行把工具串連成完整的工作流。舉個例子：用 NotebookLM 把三萬則 Line 群組訊息摘要成三百則重點，這個動作學員在課堂上做得到；但摘要好之後，這份內容要怎麼進到下一個環節、怎麼變成一封報告信或一份會議紀錄？這個「接續」的動作，沒有人示範過，學員就卡在那裡了。
比起「教 AI」，不如直接在第一線「共作」
為了解決這個斷點，我最近開始嘗試一種新的合作模式，我稱之為「共作（Co-working）」。我選擇回到自己最熟悉的角色，直接成為那間公司的專案成員之一，進到客戶的辦公室，跟著同仁在日常的業務流程裡一起摸索、一起解決問題。講師的身份，反而是我最後才會拿出來的角色。
這個模式，其實和我過去的工作脈絡一脈相承。我曾負責過一個跨廠區的 KAM 專案，任務是整合兩岸三地的文件電子化流程。那個經歷讓我深刻體會到：要讓一套新的作業方式真正落地，你不能只是遠端發號施令，必須親身進駐現場，把每一個環節摸清楚。如今換成 AI 導入，拿回那頂「專案工程師」的帽子，反而讓我更踏實。
我把這個想法跟一位企業老闆提了之後，他很爽快地答應了。這兩次去，我沒有發任何問卷，就是靜靜坐在同仁旁邊，請他教我平常的作業步驟。他做一步，我跟著看一步。在這種貼身的實務觀察中，我才能像看診一樣，準確找出哪一個環節最適合交給 AI 輔助，哪一個地方又必須保留人為判斷。
AI 共作的雙人舞：「步鞋」與「拖鞋」
第二次拜訪，要離開公司時，我低頭看了看我和老闆的鞋子，突然有了一些體會。辦公室裡的同仁穿的是步鞋，代表他們需要在部門間奔波、跨單位溝通，隨時準備解決突發問題。我在家工作，穿的則是拖鞋，代表一種放慢、放鬆的狀態。
我發現，一個 AI 專案要能真正落地，這兩種角色缺一不可：
老闆穿步鞋：要在前面奔波、打通部門牆、排除制度上的阻礙。如果沒有老闆在前面開路，AI 導入很快就會被組織的慣性絆倒。
這讓我想到亞東預拌混凝土的總經理金崇仁。
在傳統水泥產業推動 AI 轉型，阻力可想而知。但他沒有坐在辦公室發號施令，年屆七十的他，親自跑去考了無人機操作執照，還帶著五十名高管一起報名 AI 經理人專班，完整上了十四週的課。正因為老闆自己穿上步鞋衝在最前面，團隊回去之後一口氣開啟了二十六件專案，公司獲利最終成長了 74%。這正是「老闆不下水，AI 就只活在簡報裡」的最真實示範。
我穿拖鞋：在大腦緊繃時，是很難設計出好流程的。穿著拖鞋，我能讓自己的呼吸慢下來，把第一線看似複雜的工作步驟，靜靜地拆解成一塊塊可以重組的積木，再挑出兩到三條最可行的路徑來動手驗證。而身在公司的員工，每天被進度、主管、跨部門協作追著跑，根本沒有空間切換到這種節奏。
我穿拖鞋：在大腦緊繃時，是很難設計出好流程的。穿著拖鞋，我能讓自己的呼吸慢下來，把第一線看似複雜的工作步驟，靜靜地拆解成一塊塊可以重組的積木，再挑出兩到三條最可行的路徑來動手驗證。而身在公司的員工，每天被進度、主管、跨部門協作追著跑，根本沒有空間切換到這種節奏。
這正是兩種角色能互補的原因：他們穿步鞋衝在第一線，我穿拖鞋在旁邊把流程整理清楚，步鞋負責前進，拖鞋負責想清楚，少了任何一方，這個雙人舞都跳不起來。
這種「穿拖鞋看診」的模式，讓我想到薩泰爾娛樂（STR Network）共同創辦人鄭晴元的做法。她習慣穿梭在日常工作流程中，靜靜觀察每一個卡住、重複、浪費時間的盲點，把工作改造精準地比喻為「玩樂高」，將流程拆解成最小單位，針對那些單純重複的勞務，用 AI 來代勞。
這種「穿拖鞋看診」的模式，讓我想到薩泰爾娛樂（STR Network）共同創辦人鄭晴元的做法。她習慣穿梭在日常工作流程中，靜靜觀察每一個卡住、重複、浪費時間的盲點，把工作改造精準地比喻為「玩樂高」，將流程拆解成最小單位，針對那些單純重複的勞務，用 AI 來代勞。
她觀察到現場演出的報帳與合約處理非常瑣碎，於是結合 Google 試算表與 AI 打造了自動生成器，員工只要掃 QR code 就能自動產出報單，把過去好幾個小時的行政工作，縮短到五分鐘。不談高大上的 AI 戰略，專注解決第一線的痛點，這正是「共作模式」最接地氣的樣子。
在整個設計流程中，我給自己設定了兩個驗證指標：
在整個設計流程中，我給自己設定了兩個驗證指標：
- 後續維護的難度：員工以後能自己搞定嗎？如果只有我看得懂，這個方案就不及格。
- 驗證結果的正確性：AI 給的答案夠準嗎？這一點沒有任何妥協空間。
課程裡我常提到一個概念：靜摩擦力。
靜止的東西，要讓它動起來，需要的力氣遠比它已經在動的時候還大。
AI 導入也是一樣。不論是對個人還是對企業，最難的往往不是「如何把 AI 用得更好」，而是「面對一片空白時，不知道該如何跨出第一步」的摩擦力。共作模式的目的，就是提供那股克服起步阻力的第一下推力，不用急著一口氣改變整間公司，而是先讓一個具體的工作流動起來，讓大家親眼看到：「原來 AI 真的能幫我省這些時間。」
目前已有一家企業正式啟動共作計畫。這一兩週，我會花幾天直接進駐他們的現場，一步一步跟著走，再把真實的斷點一個個接起來。
往後不管是揪團課還是企業培訓，我都想慢慢往這個方向走。如果你對 AI 落地或工作流優化有興趣，隨時可以找我聊聊，不用太正式，穿上拖鞋、把手弄髒就行了。
靜止的東西，要讓它動起來，需要的力氣遠比它已經在動的時候還大。
AI 導入也是一樣。不論是對個人還是對企業，最難的往往不是「如何把 AI 用得更好」，而是「面對一片空白時，不知道該如何跨出第一步」的摩擦力。共作模式的目的，就是提供那股克服起步阻力的第一下推力，不用急著一口氣改變整間公司，而是先讓一個具體的工作流動起來，讓大家親眼看到：「原來 AI 真的能幫我省這些時間。」
目前已有一家企業正式啟動共作計畫。這一兩週，我會花幾天直接進駐他們的現場，一步一步跟著走，再把真實的斷點一個個接起來。
往後不管是揪團課還是企業培訓，我都想慢慢往這個方向走。如果你對 AI 落地或工作流優化有興趣，隨時可以找我聊聊，不用太正式，穿上拖鞋、把手弄髒就行了。
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