01｜管理思維
AI 主管真正要管理什麼
為什麼主管不能只看 AI 會不會回答？
AI 能快速閱讀、整理與草擬，但不會自動取得你的授權，也不會承擔決策後果。主管真正要管理的是：工作如何拆分、資料能否採信、錯誤何時停止，以及最後由誰核准。
先把「工作」拆成任務
| 層次 | 例子 | 適合的處理者 |
|---|---|---|
| 閱讀與整理 | 摘要會議、比較文件 | 生成式 AI 協助 |
| 固定判準 | 金額、期限、必要欄位 | 公式、程式、核對表 |
| 例外與取捨 | 是否調動人力、是否接受風險 | 主管或專業人員 |
| 正式承諾 | 核准、排班、對外回覆 | 有權責的人 |
四層控制
一套能在單位內使用的 AI 流程，不能只有生成內容的能力。主管還要安排資料依據、固定規則與最後的責任人。
先盤點，再決定要不要導入 AI
小組不要從「我們想做一個機器人」開始。先選一項真實、重複、目前確實耗時的工作，把現況畫完整。盤點的成果不是理想流程，而是大家現在真的怎麼做。
1 選工作界定起點、終點與服務對象
2 畫現況逐步寫出角色、資料與交接
3 找卡點等待、重工、搜尋、計算、溝通
4 分責任AI、固定規則、人工 Gate
5 選試點用風險與資料就緒度排序
小組活動：完成一張可執行的工作流程
第一步：先選一項邊界清楚的工作
優先選擇每週或每月會重複發生、輸入與輸出看得見、能在 30 天內測試的工作。先不要選「提升整體行政效率」這類過大的題目。
| 要問的問題 | 小組需要說清楚 |
|---|---|
| 起點 | 誰在什麼事件發生後啟動？ |
| 終點 | 做到什麼程度才算完成？交付給誰？ |
| 頻率與負擔 | 多久一次、每次多久、多少人參與？ |
| 錯誤影響 | 做錯會造成等待、客訴、重工、品質或合規風險嗎？ |
| 資料界線 | 哪些可使用、須去識別化、僅限院內或不得上傳？ |
第二步：畫出現在真的怎麼做
每一步都要填：觸發條件、負責角色、使用資料或系統、實際動作、產出與交接對象。遇到例外時不要跳過，例外往往正是主管最需要處理的部分。
讓 ChatGPT 協助訪談現況流程
我們要盤點一項院內重複工作，請擔任流程訪談助手。
請一次只問一個問題，依序協助我們確認：
1. 誰在什麼情況下啟動這項工作？
2. 需要哪些資料、表單、系統與前一步產出？
3. 現在實際怎麼做？每一步由誰負責、交給誰？
4. 哪裡最常等待、搜尋、重複輸入、重算、重寫或退回？
5. 有哪些例外、核准、權限與資料敏感限制？
6. 做錯時會造成什麼影響？
訪談完成後，請整理成現況流程表。不要先建議工具，也不要假設未提供的步驟。最後列出仍需小組確認的缺口。第三步：找出流程卡點
用八類卡點逐步檢查：等待、搜尋、重複輸入、格式整理、計算、溝通、核准、例外處理。不要只寫「很花時間」，要寫出發生在哪一步、造成多少重工，以及誰能確認。
第四步：分配 AI、規則與人工責任
| 處理方式 | 適合的任務 | 課堂判斷問題 |
|---|---|---|
| 生成式 AI | 閱讀、分類、摘要、比對、草擬 | 成果能否由來源與人工覆核？ |
| 固定規則／程式 | 欄位、公式、門檻、期限、名單 | 能否寫成可重複檢查的條件？ |
| 人工 | 例外、核准、承諾、專業判斷 | 誰有權決定並承擔後果？ |
第五步：選出 30 天內值得試作的題目
每項候選工作從頻率、耗時、錯誤影響、標準化程度、資料就緒度與權限風險評估。高頻、高耗時、規則較穩定、資料已整理、風險可控的工作優先；涉及高度敏感資料或正式醫療決策的工作先暫緩。
- 工作有明確起點、終點與服務對象。
- 現況流程至少列出三個實際步驟及交接。
- 卡點寫明發生位置與影響，不只是一句「效率不好」。
- 每個步驟標示 AI、固定規則與人工責任。
- 選出一項 30 天試點，並寫出正常、缺件、矛盾與越權測試。