AI Workflow Diagnostic
從多個想法中找出最值得先做的一段工作流，並確認主要阻礙。
主要交付 工作流盤點、適配評分、風險與第一個試點建議
約 2 週 站在企業這一邊的 AI 工作流顧問
AI 工具很多，真正值得改的是哪一段工作？
Glasrocks 協助企業找出最值得導入 AI 的工作流，設計人機分工，並用聚焦試點驗證是否真的能節省時間、提高品質與降低營運風險。
不需要先選工具。從一段重複、耗時或容易出錯的工作開始。
不綁定特定 AI 工具先診斷，再談採購從一段工作流開始用營運指標判斷成敗
買方視角
我們不是從產品功能開始
展場、簡報與 demo 可以讓你看到 AI 能做什麼。Glasrocks 補上另一個關鍵問題：這項能力放進你的公司後，會不會真的被使用、被管理、被衡量？
常見的工具導向 Glasrocks 的工作流導向
先介紹模型、Agent 或平台功能 先找出延誤、重工與錯誤發生在哪裡
以功能展示判斷可行性 以資料、風險、審核與責任判斷適配度
上線即視為完成 用時間、品質、採用率與例外狀況持續檢查
顧問服務
依照你現在的決策階段開始
每一項合作都有明確的問題、交付成果與停止點，不需要一開始就承諾大型轉型計畫。
Pilot Design Sprint
把高潛力工作流設計成能在真實工作中測試的 AI 試點。
主要交付 試點範圍、人機分工、成功指標與回饋計畫
約 4–6 週 AI Workflow Implementation
實作資料來源、審核點、介面與系統交接，讓試點進入日常營運。
主要交付 工作流實作、系統整合、例外處理與上線支援
約 8–12 週 AI Operating Model Review
檢查已導入但卡在品質、採用、治理或擴大階段的 AI 流程。
主要交付 流程健康檢查、責任設計、品質監控與擴大建議
約 2–3 週 工作流模式
跨產業不同，卡住工作的方式常常相似
我們從工作如何進入、判斷、查找、產出、審核與交接來分析，而不是先套用某一套 AI 產品。
客服與服務
大量重複問題拖慢回覆
分類 → 找依據 → 草擬 → 人工審核 → 升級內部知識
文件很多，但答案難找也難信
提問 → 檢索來源 → 組織答案 → 引用 → 回饋商機與需求
詢問進來後，資料不完整、分流太慢
蒐集 → 判斷意圖 → 補問 → 評分 → 交接文件與行政
人員在 email、表單和系統間搬資料
接收 → 擷取 → 檢查 → 分流 → 寫入系統- 1
Workflow Fit
這段工作是否重複、可衡量、有可靠來源，而且風險能被控制？
- 2
Workflow Design
AI 負責分類、查找、草擬或建議？人要在哪些地方審核與決定？
- 3
Operating Model
誰維護知識、檢查品質、處理例外，並決定擴大、調整或停止？
給決策者的實務觀點
先理解組織問題，再追新的 AI 名詞
用一般管理者能閱讀的方式，整理 AI 導入的判斷、成本、風險與組織問題。
從一段工作開始
不確定該不該做，正是診斷的起點
先用診斷工具整理工作流適配度；如果情況比較複雜，也可以直接用 email 說明目前的流程與困難。