AI 應該從工作開始，不是從工具開始
第一個問題不是要用哪個模型，而是哪段工作夠痛、夠常發生、夠清楚，值得被改善。
關於
給需要務實判斷的企業：AI 工作流顧問
Glasrocks 專注在一個問題：協助企業把 AI 興趣變成可以被信任、被管理、並且真的進入日常營運的工作流。
我們相信什麼
我們相信什麼
人工審核是一種設計，不是阻礙
好的 AI 導入不是把人從每個步驟移除，而是把人放在需要判斷、風險與責任的位置。
試點應該讓組織學會怎麼導入
有用的試點要能看出這段流程是否有人負責、能否衡量、能否維護，以及是否值得擴大。
白話比 AI 術語重要
多數主管不需要更多名詞，而是需要一套判斷下一步值不值得做的方法。
Glasrocks 適合協助誰
- 有很多 AI 想法，但不知道第一個該做哪段工作流的公司
- 卡在重複客服、知識搜尋、文件處理或內部交接的團隊
- 需要用商業語言向主管或團隊說明 AI 導入的負責人
- 想做可控試點，而不是無邊界實驗的組織
我們不追求什麼
- 沒有可測試工作流的大型轉型口號
- 還沒設計風險與審核，就急著全自動
- 沒有 owner、資料來源與指標的工具採購
- 無法進入團隊日常工作的 AI demo
我們如何工作
我們如何工作
1
診斷
說清楚工作流，評估適配度，找出主要阻礙。
2
設計
把 AI、人、資料來源、審核點與指標如何銜接畫清楚。
3
試點
小範圍開始，衡量真實使用，再決定擴大、調整或停止。
先寄來一段工作流
先寄來一段工作流
第一封 email 不需要完整 AI strategy。只需要一段你想改善、想判斷是否值得導入 AI 的工作。