前天發了關於「影子AI」的反思文章，有朋友問：「假如真想鼓勵同事從『偷偷用』走向『大聲用』，應該怎麼做？」

正好昨天讀到 a16z 上 Marc Andrusko 那篇《The Palantirization of Everything》，深有同感——很多企業只關注在教人怎麼用AI，卻很少教人怎麼「重新思考工作」。

多年來帶隊做科技創新與數據治理，我這頭「開荒牛」最深刻的體會是：技術從來不是最大障礙，認知與安全感才是。如果同事覺得 AI 是「作弊工具」，他就會隱藏使用；如果他覺得 AI 是「外行」，他就不會信任。

自2022年ChatGPT爆發以來，我一直在問：

「我們能不能讓AI，從私人手機裡的『地下秘密』，變成辦公室裡的『集體思考夥伴』？」

答案不只在操作教導，而在於：給同事一個懂本地及企業語境、有據可查、且絕對安全的「地面環境」。

大多數人對AI的第一個念頭，仍是「幫我寫份稿」、「摘要一下會議記錄」——這背後是一種「工具依賴思維」。Andrusko 談 Palantir 的核心時，認為其實不是算法有多厲害，而是「如何把個人的思維，構築成系統的邏輯」。

這與我過去兩年的實踐一致：若想鼓勵同事主動用 AI，不能只教 prompt（當然prompt很重要，我稍後會在「學習智人」欄目分享怎樣用好AI），更要問：「你的工作流程，哪一部分可以『被重新定義』？」

令AI 從「會寫字的機器」升級為「懂業務的專家」

為了讓 AI 真正「落地」，我們必須將它從一個「會寫字的機器」升級為「懂業務的專家」。當 AI 結合了檢索增強生成（RAG）與知識圖譜（KG）技術，能確保輸出「有據可查」，改善幻覺，同事才敢大方地將它擺上桌面。

這裡我舉三個比較常見的場景。

1、地道市場文案流程｜從「修補翻譯腔」到「在地風格策展」

• 舊場景：市場部某同事私下用公共 AI 寫文案，結果充滿「翻譯腔」或不地道的用語，主管一眼看穿，該同事既尷尬又怕被責備不專業。
• 改造後：引入一套具備多年本地數據沉澱的「私有化 AI 協作流」。
• 新流程：某同事不再要求 AI「寫文案」，而是輸入目標受眾（如香港年輕人），讓 AI 調用內部經過人工標注的地道詞庫。
• 降維打擊點：AI 生成 5 種不同風格（如港式幽默、專業公文、社媒流行語），某同事的角色從「打字員」轉為「風格審查員」。因為 AI 具備「在地智慧」，他敢大方展示：「這是基於我們本地資料庫生成的初稿。」

2、公關危機應對流｜從「肉眼監控」到「30分鐘預警響應」

• 舊場景：公關同事每天手動刷新網頁看評論，等到危機爆發才開會反應，往往錯過黃金救災期。
• 改造後：建立一套 24/7 全天候的「全域聆聽與推演」流程。
• 新流程：AI 實時識別粵語環境中的微言大義與網絡情緒。一旦發現異常，AI 立即比對企業歷史知識圖譜，推演出可能的負面路徑，並草擬初步的同理心回應。
• 降維打擊點：公關經理不再是「救火員」，而是「掃雷師」。這種「地面化」的 AI 應用，讓處理危機的時間縮短至 30分鐘內。

3、活動策劃流｜從「填表式執行」到「數據驅動決策」

• 舊場景：策劃產品發布會活動後，收集數百份參與者的反饋，員工要花幾週手動分類寫報告，費時失事。
• 改造後：引入「即插即用」的AI文本分析與感知閉環工作流。
• 新流程：活動現場實時收集反饋，AI 秒速進行話題聚類，針對如「產品性能及競品市場效果比較」等評價進行自動差異與歸因分析。
• 降維打擊點：策劃同事可以直接向管理層提交一份「全景績效看板」，精準定位產品特性及市場痛點。這不是多算一筆帳，而是重新定義了「產品」與「需求」的關係。

從「個人秘密使用」到「團隊公開協作」：建立「企業文化防護牆」

例如，為了推動AI使用地面化，我在團隊內實行「半小時咖啡時光」和「AI Innovation Awards（AI創新獎）」計劃。

在每週的咖啡時光中，我會鼓勵同事分享他們的使用案例，例如：

「這週我如何讓 AI 幫我重寫了一個超級煩人的從銷售到客服的流程？」

「我發現 AI 在處理中英夾雜的行政公文時，哪些 Prompt 最能防止幻覺？」

我們的重點在於：

• 沒有好壞評估：只有「想法暴露」。
• 沒有績效壓力：只有「腦力探索」。
• 以身作則：我會親自在會上展示如何用 AI 重構我的演講敘事邏輯。

給員工「定義權」：讓他們成為「流程的設計師」

現金獎勵是另一種鼓勵參與的方式。真正能讓 AI 成功落地的，是那些每天在流程邊緣打轉的人——市場、銷售、客服、行政、人資。我們要做的，是把「AI 改造流程」的主權，從「上層指令」下放給「前線創造者」。

例如，我們的做法是：

• 設立「AI 創新獎」：獎勵那些敢於提出「激進重構方案」的同事，而不僅是看AI輸出結果。
• 開辦「AI 創意對決」：每季讓跨部門組隊，提出如何用 AI 解決一個長期存在的「樽頸位」。
• 提供「安全通道」：明確制定使用守則，告知哪些資料是可以提交第三方模型和平台，哪些是數據不得出企業，必須使用內部的模型和工具，畫好「安全區域」，以消除員工對洩密的恐懼。

當同事發現，「我可以定義新流程，而這套懂本地、熟悉企業文化的 AI 可以幫我執行」，他就不再是被動使用者，而是變成流程的設計師。

從「效率工具」到「價值創造者」：AI 幫企業找到「新可能」

正如 Andrusko 提到 Palantir 的成功來自「組織建模」，我們也可以說：AI 最大的價值，不是減少人員，而是幫我們問出「新的問題」。

當同事從「偷偷用」轉向「地面化、系統化」使用 AI 時，他們會驚訝地發現：原本以為是「效率」問題，最後發現其實是「邏輯」問題。雖然AI 讓你更快寫完報告，但鮮有機會讓你有勇氣停下來，思考這個流程是否真的合理。我們鼓勵同事用 AI，不只需要一套強大的技術底座（地道化、有據查、夠安全），更需要一場「企業文化解放」，讓大家不再怕「用錯」，而是怕「沒想過」。

【張Sir講白話：真正的創新，不在於同事能把 AI用得有多好，更重要是把他們變成企業的第二個大腦。】

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