Demo 很漂亮，但沒有人每天用
試點只展示能力，沒有改變任何真實流程。
方法論
先有判斷方法，再談工具與模型
Glasrocks Method 用白話把 AI 導入拆成三個問題：這段工作適不適合 AI？AI 和人要怎麼分工？試點之後誰負責維持？
常見失敗原因
很多 AI 專案不是模型不夠好，而是沒有進入真正的工作
資料和知識來源太分散
AI 找不到可信依據，團隊也不敢採用結果。
沒有人負責維護
上線後沒有人更新文件、檢查品質或處理例外。
沒有人工審核設計
一遇到風險、合規或客戶信任問題，就無法擴大。
先判斷工作流適配度，再選工具
設計人工審核，不追求盲目全自動
用時間、品質、速度與責任歸屬衡量成果
把試點推進成可持續營運流程
落地方向
找出正確工作流之後，Glasrocks 協助企業設計並導入聚焦 AI 試點，優先處理最容易產生營運價值的場景。
AI 客服系統
以 AI 助理處理常見問題、分流需求、協助團隊更快回應，減少重複客服工作。
- 客服信箱分流
- FAQ 與政策問答
- 客服人員輔助流程
AI 知識系統
把分散在文件、SOP 與內部內容中的資訊，整理成團隊真正用得上的 AI 知識助理。
- 可追溯來源的回答
- 內部搜尋與對話
- 內容匯入與治理
AI 流程自動化
把 email、表單、文件與內部系統之間的重複工作，轉成可執行的 AI 自動化流程。
- 文件處理
- 流程編排
- 系統間自動化
工作流模式
不同部門，常常卡在相似的工作流
客服信箱輔助
AI 協助草擬回覆、找出政策依據，縮短回應時間。
內部知識助理
團隊可從文件、FAQ 與流程資料中快速取得可信答案。
商機初步篩選
AI 蒐集需求、判斷意圖並把機會導向正確流程。
營運流程自動化
AI 協助處理重複任務、摘要、文件與內部交接。
我們如何處理
把 AI 導入變成可以被管理的一段工作流
1
找出最值得改善的一段工作
2
評估它是否適合 AI
3
設計 AI 與人的分工
4
做小型試點並衡量結果
5
決定擴大、調整或停止
1
釐清需求
確認使用情境、限制、系統環境與預期商業價值。
2
設計方案
定義流程、資料來源與實作範圍。
3
建立試點
打造可在真實工作中測試的聚焦 AI 方案。
4
部署與優化
調整系統、完成整合，讓方案能穩定持續使用。