我看到很多工具，但不知道該選哪一個
先用你的工作流、資料來源、風險與整合需求建立比較標準。
AI WAVE SHOW 2026 · 7/30–8/1 · 台北世貿一館 活動官網
給正在尋找 AI 落地方法的企業決策者
看完很多 AI 解決方案，下一步該怎麼選？
不要先比較所有模型與功能。先選一段公司真正想改善的工作，確認資料、風險、人機分工與衡量方式，再決定買工具、做試點，或暫時不做。
Glasrocks 提供獨立的 AI 工作流顧問服務，不代表或隸屬於 AI WAVE SHOW 主辦單位。
先選你現在的情況
不需要先整理成完整的 AI 計畫
選一個最接近的狀況，從診斷或一封有結構的 email 開始。
公司想導入 AI，但不知道第一步在哪裡
從一段高頻、耗時、可衡量的工作開始，先判斷它是否適合作為試點。
已經有工具或試點，但推不進日常營運
檢查責任歸屬、人工審核、知識來源、採用方式與成功指標。
展場後的五個檢查
不要只帶回一疊廠商資料
用這五個問題把看到的功能轉成公司可以做決策的條件。
- 工作流
- 它解決的是哪一段真實工作，而不是哪一個抽象 AI 類別？
- 資料
- 需要哪些文件、系統與權限？來源是否可靠且能持續更新？
- 人機分工
- AI 可以直接執行、只負責草擬，還是必須由人判斷？
- 整合
- 它如何進入現在的 email、CRM、ERP、客服或文件流程？
- 證據
- 上線後要用時間、品質、成本、速度或採用率中的哪一項判斷？
Glasrocks 如何協助
從判斷到一段可運作的 AI 工作流
每一階段都有清楚交付與停止點，不需要一開始就簽下大型轉型專案。
- 01
診斷
找出最值得做的工作流與主要風險
約 2 週 - 02
試點設計
定義範圍、人機分工、資料需求與成功指標
約 4–6 週 - 03
導入
實作整合、審核與例外處理，帶進日常工作
約 8–12 週
帶一段工作回來
先判斷值不值得做，再決定用哪一套工具
診斷不會要求聯絡資料。完成後，你會得到適配分數、主要風險與建議下一步；需要進一步討論時，再用預先整理好的結果寄 email。