公司想導入 AI，第一步該做什麼？又該找誰？

老闆買了工具，員工上了課，群組裡轉了一堆 AI 教學。

三個月過去，公司運作，一模一樣。

你以為是工具不夠好，於是又換一批。換完，還是一樣。

我看過最極端的一個。

有位學員一坐下來，第一件事就是跟 AI 說：「幫我規劃，怎麼半年內代理一百個人、年收破億。」

AI 很聽話，真的給了他一份很熱血的計畫，時程、話術、話術都有。

他很興奮。三個月後，一個代理都沒招到。

不是 AI 不行。是他還沒想清楚要打哪一仗，就先衝出去了。

導入 AI 會不會成，八成不是決定在工具，是決定在你動手之前的那一步。

這篇我把兩個問題講到底：公司導入 AI 的第一步，到底該做什麼；還有，這件事該找誰。看完你不會急著去買工具，你會先坐下來，把該想的想清楚。

第一回

第一步不是「動手」，是「先謀」

你是來當將軍的，不是來當學徒的

先給你一句可以直接記下來的話：

導入 AI 的第一步，不是買工具、不是請工程師，是先想清楚——你要打的是哪一仗。

為什麼是「先謀」，不是「先戰」？

因為 AI 這東西，你叫它做什麼，它就非常認真地做什麼。它不會停下來問你：「老闆，這件事真的該做嗎？」

所以場景一旦選錯，它會用你想不到的效率，幫你把一個沒有價值的東西，做得非常漂亮。

那位要半年破億的學員，就是這樣。AI 沒有騙他，它只是很盡責地，陪他把一個不切實際的目標，包裝成一份看起來可以執行的計畫。

這裡我要先幫你把一個心理包袱卸掉。

很多老闆一聽到「導入 AI」，第一個反應是：「我又不會寫程式，這是不是工程師的事？」

不是。

你要學的從來不是寫程式，是指揮 AI 的經營判斷。你是來當將軍的，不是來當學徒的。

將軍不需要會擦槍、會挖壕溝。將軍要會的，是看清楚這一仗打哪、為什麼打、贏了會多拿到什麼。

這些，工程師替你決定不了，因為那是你腦子裡的東西。

所以第一步，跟技術一點關係都沒有。它是一個判斷：我這間公司，第一刀該切在哪。

第二回

診斷：先找出「卡住錢」的那一段

不要先做酷的，先做值錢的

怎麼找那一刀該切的地方？診斷聽起來很專業，其實你現在就能做。

拿一張紙，寫三個問題：

• 哪段工作，永遠只有你或王牌做得好？
• 哪段工作，新人要半年才上手？
• 哪段工作，出錯一次最傷錢？

把答案寫下來，找它們的交集。

那個交集，就是你導入 AI 的候選起點——因為它同時是離錢最近、又最依賴某個人腦子的那一段。這種工作被卡住的時候，公司是真的在流血，你只是習慣了痛。

接著是最關鍵、也最多人做反的一個判斷：

不要先做酷的，先做值錢的。

我看過太多公司，第一個 AI 拿去做「酷的」——生圖、剪片、排版、做一支很炫的影片。

尤其影片，一有新的模型出來，全公司一窩蜂栽進去學怎麼做片。

做影片有沒有用？有。但它本質上只多了曝光，不會替你長出新的信任。而且你去看那些做爛的賽道，一支腳本的市場價，從一開始能賺錢，一路捲到剩一兩千塊。

你把第一槍打在這裡，畫面很好看，公司帳上不會多一塊錢。

離錢最近的地方先動——你的銷售怎麼回、你的價怎麼報、你的單怎麼追。這些做起來一點都不炫，但它們直接連著現金。

這裡我得誠實指出一個你自己填不了的空格：三個問題你列得出來，交集你也框得出來，但從交集裡挑出「第一個先做哪一段」，這一步紙上教不了你。它吃的是看過幾十家公司之後的經驗值——同樣兩段工作擺在面前，哪一段先動一個月就有感、哪一段先動會拖垮團隊信心，這個判斷沒有公式。文章給得了你問題清單，給不了你公司的答案。

第三回

選好場景之後，落地怎麼跑？

診斷 → 整理 → 落地，別把技巧當成第一步

先把話講死，免得你搞混：第一步永遠是「選對場景」——就是前兩回那件事。不是買工具，也不是急著打開 AI 做任何操作。

選對了，才輪到動手。而動手也有順序：診斷 → 整理 → 落地。

診斷你已經會了。落地是「一次做一個、放進日常」，這反而不難。真正卡住九成公司的，是中間那一步——整理：把你腦裡的判斷，餵進 AI。

而整理的起手式，藏著一個大多數人做反的動作。

他們場景一選好，二話不說就叫 AI 開始幹活。然後回頭抱怨：「我用過了，AI 很笨。」

我都這樣回：新員工第一天上班，你什麼都不教，他表現會好嗎？

AI 一樣。你沒讓它認識你的公司、你的判斷，它只能給你網路上的平均答案。

所以「整理」的第一個動作，不是叫它幹活，是先讓它「看懂你」——這一步，我在課堂上叫背景同步：花 45 分鐘，讓 AI 看懂你的公司，也看懂你這個人。

做法跟你想的相反——不是你去餵它，是讓它反過來問你。

流程大概是這樣：

開一個乾淨的新對話，告訴它你要做「背景同步」。

然後讓它反過來問你，12 題以內，一次問到最關鍵的：你賣給誰、賣什麼、怎麼贏、怎麼賺、怎麼獲客、對手是誰、現在最大的卡點是哪一個。

你用短句回答就好，不要寫散文——AI 沒那個耐心陪你長篇大論。

接著它會「補洞」：把它猜你沒講、但可能很關鍵的東西，列成一條一條的選項。你就像批奏折一樣，一條條打勾、打叉，或補一句糾正。

最後，它產出一張你公司的「一頁紙」——你的定位、你的商業模式、你的盲區清單、還有它建議你下一步該補什麼。

這裡有個細節，決定成敗：全程用「嘴」講，不要用打字。

你一改用打字，就會不自覺把話修得四平八穩，像在交作文——那不是你，是你想給人看的樣子。用講的，你才會把最直接、甚至最難聽的判斷都吐出來，那才是真實的你。

還有一件反直覺的事：你要把「真實的你」交給它，包括你不好意思講的那面。

假設你是一個很在意成本、不希望員工領太多的老闆——那你就得明講。你越藏，它越給你一套很漂亮、很大氣、但你根本不會採用的答案。

AI 笨不笨，不看它多聰明，
看你有沒有先讓它認識你。

做完背景同步，才輪到後面三步：路徑規劃、執行驗收、總結沉澱。這四步，是我課堂上人機交互的底層。但九成的人，跳過背景同步，選好場景就直接叫 AI 幹活，然後回頭嫌它笨——問題不在 AI，在你沒先讓它認識你。

第四回

那，到底該找誰？——給你五把尺

量得到我歡迎，量不到我，你也會挑別人

知道第一步做什麼了，剩下最後一個問題：這件事，我自己來，還是找人？

先講結論，講死一點：找誰都行——找我、找別人、甚至自己來——但你得會分辨對錯。

我最怕你看完文章，只記得「要找人」，卻不會判斷找的人對不對，然後把錢交給一個賣殼的。

所以我給你五把尺。這五把尺，你拿去量任何一個說要幫你導入 AI 的人——包括拿來量我。

第一把尺：他先問「為什麼」，還是先報你一套系統？

找錯的人，開口就是產品、就是方案、就是「我們有一套系統可以幫你」。他賣的是他手上現成的東西，跟你公司長什麼樣沒關係。

找對的人剛好相反。他會先坐下來，問你一堆你以為不用回答的問題：這個客戶你為什麼不接？這個報價你憑什麼敢開？你回答不出來、或要想很久才答得出來的地方，才是你最值錢的地方。

第二把尺：他做不做「背景同步」？

這是上一回那件事的照妖鏡。

對的人，第一件事是花時間把你搞懂——你的公司、你這個人、你的判斷。錯的人，直接把一套通用模板套上來。一套能套用到所有公司的東西，恰恰證明它沒問過你的現場。

第三把尺：他教你「指揮 AI」，還是讓你「依賴他」？

對的人，把你變成一個會指揮 AI 的將軍——做完這次，下次你自己就會跑了。

錯的人，把你變成他的長期客戶——每次要動一下，都得回頭找他、再付一次錢。你要分清楚：你是要買一次能力，還是要租一輩子服務。

第四把尺：他敢不敢說「這段你不用花這筆錢」？

這一把最狠，也最準。

我自己做企業診斷時，最常做的一件事，反而是把老闆以為要花的錢砍掉——因為十次有八次，他真正卡住的那段工作，用現成工具就能跑，根本不用他想像中那套大系統。

賣腦的人敢幫你省，因為他靠判斷收費；賣殼的人只會勸你加購，因為他靠賣東西收費。一個上來就要你先建系統、先買一批帳號的人，你要小心。

第五把尺：判斷最後留在你公司，還是留在他手上？

這決定你買到的是資產，還是枷鎖。

判斷整理進你公司的系統，那是資產——人走了、合作結束了，東西還在。判斷留在對方手上，你就永遠離不開他。

真正在幫你的人，是想辦法把你腦裡的東西留在你這裡；不是想辦法讓你離不開他。

這五把尺，你拿去量誰都行。

量到我，歡迎你來找我談；量不到我，你也已經知道，怎麼去挑一個對的人。我要你會判斷，不是要你只能找我。——這本身，就是一個「賣腦不賣殼」的人該有的樣子。

第五回

「我自己來不就好了？」

你缺的不是工具，是一雙站在你外面的眼睛

講到這，一定會有人冒出一句很合理的反問：

「判斷是我的，工具我也會用，那我自己來不就好了，幹嘛找人？」

這句話對一半。

判斷確實是你的，工具你也學得會。但有一件事，你對自己做不了：你問不出自己。

你每天在做的判斷，對你來說太理所當然了。理所當然到，你根本不會想到要把它講出來。

我幫老闆做建檔訪談時，最常聽到的一句話是：「這也要講喔？這不是常識嗎？」

而那些他覺得是「常識」的東西，正是新人半年學不會、正是他公司最值錢的判斷。

這就是當局者盲。你不是不夠聰明，是視角的問題——一個人，沒辦法站在自己外面看自己。

我自己也不是一個人幹。

我每天晚上，把隔天要做的事一條一條先寫下來，然後交給我太太婷宇，互相看、互相點評——這件可以做、那件先別做。

一個人排自己的行程，永遠會排成自己最舒服的樣子；有另一雙眼睛校正，方向才不會越跑越歪。

所以「找誰」這題，講到最底，不是找一個比你懂 AI 的人，是找一雙能站在你外面、幫你看見你自己的眼睛。

是不是我，不重要。有沒有這雙眼睛，才重要。

外一卷

常見問題 FAQ

給判斷，不給客套

問公司導入 AI 第一步要做什麼？

先診斷，不先動手。拿一張紙，找出公司裡「卡住錢」的那段工作——只有你或王牌做得好、新人半年才上手、出錯一次最傷錢，三者的交集就是候選起點。選好場景後的第一個動作，不是叫 AI 幹活，是先做一次「背景同步」：花 45 分鐘讓它反問你、看懂你的公司和你。難的不是列清單，是從交集裡挑「第一個做哪一段」，那一步要看你的現場才給得了答案。

問導入 AI 一定要先請工程師嗎？

不用。沒有技術背景的房仲、直播電商、營養師，三天就做出自己公司能用的智能體（AI Agent）。你要學的不是寫程式，是指揮 AI 的經營判斷——你是來當將軍的，不是來當學徒的。會寫程式的人滿街都是，懂你生意判斷的只有你。

問沒有 IT 部門，可以導入 AI 嗎？

可以，而且大多數做起來的中小企業本來就沒有 IT 部門。門檻不在技術，在「有沒有人幫你把腦中的判斷問出來」。你需要的不是工程團隊，是一雙能站在你外面、看見你自己的眼睛——因為當局者盲，你問不出自己。

問導入 AI 該找誰？要找什麼樣的人？

用五把尺量他：一、他先問你為什麼，還是先報你一套系統；二、他做不做背景同步；三、他教你指揮 AI，還是讓你依賴他；四、他敢不敢說「這段你不用花這筆錢」；五、判斷最後留在你公司，還是留在他手上。量到誰都行，量到我歡迎，量不到我，你也知道怎麼挑別人。

終章

先謀，而後動

回到開頭那句話

孫子講「上兵伐謀」——最高明的仗，是在動手之前就打贏的。

導入 AI 也一樣：
第一步不是動手，是先想清楚。

先謀，是先診斷、選對場景、再做一次背景同步讓 AI 看懂你；後動，才是叫它幹活、做智能體。

該找的人，也不是最會做的，是最會問的——問到你自己都沒想過的地方，而且問完，把能力留在你這裡。

這兩件事想通了，你已經走在九成公司前面了。他們還在換第四個工具、還在嫌 AI 笨，你已經知道第一刀要切哪、也知道怎麼挑對的人一起切。

剩下唯一一件文章幫不了你的事——你公司這一刀，到底該切在哪。

那，就是診斷要坐下來一起看的。

卷八・終

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