把 AI 工作流真正放進產品，而不是只做 Demo
模型不是第一題。先看工作怎麼跑、資料從哪裡來，AI 才有機會變成真的工具。
先問工作怎麼跑，不要先問模型哪個強
我們看過不少 AI 專案，一開始就跳到模型選型，開會時大家很熱鬧，最後卻不知道要把東西放進哪個工作現場。這不是技術不夠，而是題目還沒問對。
比較有效的做法，是先把原本的工作拆開：資料從哪裡來、誰會判斷、卡住時誰補位、最後產出要交給哪個系統。這些節點清楚了，才知道 AI 應該做摘要、比對、分類、提醒，還是乾脆不要出現在使用者面前。
真正有用的 AI 功能通常很小，但位置很準。它可能只是幫客服先整理客戶脈絡，幫業務在會議前抓出異常紀錄，或幫 PM 把訪談內容分群。重點不是炫技，而是讓原本耗時間、容易漏、又沒人想做的那段工作變輕。
資料脈絡決定品質，提示詞只是表面
Prompt 當然重要，但在企業產品裡，它常常不是第一個要修的地方。比較常見的問題是資料太散、版本不明、權限沒分，或是系統根本不知道這次回答是給主管、客服，還是現場人員用。
同一句「這個客戶最近狀況如何」，不同角色要看的東西不一樣。主管在意合約、營收和風險，客服在意最新工單和承諾事項，業務可能只想知道下一步要不要跟進。如果這些脈絡沒有被產品設計接住，AI 回答再順也很難被信任。
所以我們做 AI 功能時，會很早就處理資料來源、時間序、引用、權限和修正流程。使用者要能看懂答案從哪裡來，也要能在它錯的時候把錯誤留下來。信任不是靠警語建立，是靠產品把可追溯性做出來。
介面要接住不確定性，不能只有生成按鈕
如果介面只剩一個輸入框和一顆生成按鈕，那很適合 Demo，不一定適合每天上班的人。工作現場需要的是確認、修改、比較、退回、指派，還有知道什麼時候該讓人接手。
例如 AI 幫忙產生客戶回覆，畫面就應該讓人檢查語氣、事實、引用來源和敏感資訊；AI 整理會議紀錄，應該能標出待確認項目、負責人和期限；AI 做資料比對，也應該讓人看到差異從哪裡來，而不是只丟一個結論。
好的 AI 產品不是把人拿掉，而是把重複整理先處理掉。人保留判斷、溝通和決策，系統負責把資料推到可以判斷的狀態。這樣的 AI，才有機會從展示變成真的工作工具。