對許多人而言，接觸 AI 的第一步，是打開對話框，問問題、聊想法，或請它幫忙寫一段文字。這是很直覺的使用方式，也容易讓我們把 AI 想成一個很會回答問題的聊天機器人。但當我們開始思考如何把它用在工作裡，就會發現，對話框可以是一個入口，後面還有整理資料、協助判斷，以及串接工作流程等不同的可能。
以整理客戶意見為例，我們可以直接問 AI「如何提升客戶滿意度」，得到一些建議；也可以在確認資料適合使用後，讓它協助分類一批意見、找出反覆出現的問題，再由人核對並決定後續處理方式。進一步搭配合適的工具與系統，這些步驟還能成為固定流程的一部分，不必每次都從空白對話開始。這時候，AI 的價值就落在某一段工作是否真的得到改善。
不過，AI 能做的事情很多，我們仍然要先弄清楚自己需要什麼。固定欄位的加總，試算表公式可能就很夠用；說法各異的文字整理，則值得評估 AI 能否幫忙。第一次嘗試，可以先選一小段範圍明確、結果容易檢查的工作，比較用了 AI 前後的差異：時間有沒有縮短？重要資訊有沒有漏掉？把檢查與修改的時間算進去，整體是否真的更輕鬆？這些問題，比工具展示了多少功能，更能幫助我們判斷它是否適合留下來。
這也是我想在 AI 應用課程裡分享的觀點：從熟悉的工作出發，練習提出問題、拆解流程，再找到合適的工具與人的分工。學會與 AI 對話之後，還有許多值得探索的實踐方式。如果你也想知道，自己的工作或團隊可以從哪裡開始，歡迎與我聯絡，聊聊 AI 應用分享課或內訓的需求。帶著目前最想改善的一件事，讓課程討論從真實情境出發。