讓團隊願意一起改變:從工作現場出發,與 AI 共同解決問題
核心要點
- Start transformation with a problem employees face in their daily work.
- Use AI to suggest scenarios and options; have people verify the evidence and make decisions within agreed authority.
- Rehearse failures before scaling, including who coordinates the response and when to pause the service.
- Recognize the people behind the results and listen to difficulties that remain.
- Choose one business problem for a 90-day trial, agree on success measures, and review progress together.
適合對象

先理解大家每天要完成的工作
活動結束後,有幾位朋友問我:「可以再聽一次回放嗎?」謝謝大家願意回頭聽這場討論。那天,超過 70 位參與者加入 iCentra 的「The Governance Gap: Why Enterprise Transformation Fails Before It Scales」,包括來自奈及利亞、烏干達、南非等地的朋友。我在台灣的深夜,聽大家談舊系統、客戶使用習慣,以及員工對改變的疑慮。其中一個問題讓我特別有感:如果組織原本就沒有轉型的心態,到底該從哪裡開始?我當天的回答是,先從員工自己的問題開始。這篇文章根據當天發言整理,並延伸幾個情境,希望把這個想法說得更完整。
主管談轉型,看到的可能是公司未來三年的方向;第一線同仁想到的,往往是明天還沒處理完的工作。新系統會不會讓流程更複雜?誰會教我?AI 出錯時,誰來協助?這些疑問都值得被認真回答。我會邀請團隊拿出一件經常卡住的工作,讓實際執行的人說明哪裡麻煩、過去試過什麼,以及什麼樣的改善才有幫助。可能只是少輸入一次資料,或不用每次遇到例外都等同一位主管。當同仁參與定義問題,也能親自檢查改善是否有效,公司的轉型方向才比較容易與他們的日常工作產生連結。
用 AI 探索不同觀點,再請現場的人確認
我當天也提到,要把 AI 納入團隊的工作方式。我們需要提供任務背景、適用規則與權限範圍,並讓大家知道什麼情況要由人接手。談到「感同身受」,我更在意的是,AI 能否協助我們看見不同角色的難處。例如,請 AI 根據流程,提出新進同仁可能不理解的地方,或顧客遇到服務中斷時可能需要的協助,再拿這些問題與相關人員討論。同仁可能會說:「這個不是問題,真正麻煩的是另一件事。」這樣的修正很有價值。AI 可以提出觀點,現場的人則協助確認,讓討論逐漸貼近實際情況,也讓原本容易被忽略的聲音有機會被聽見。
提前演練需要有人接手的那一刻
在分享中,我用 AI 客服助理舉例。試點期間,專案經理會協助困難案件,IT 人員也能立刻修正知識庫,看起來服務運作得很好。但擴展到多個據點後,如果 AI 引用了過時的退貨政策,誰確認正確規則?誰更新資料?又由誰協助正在等待的顧客?櫃檯同仁需要知道自己能做什麼,以及找誰可以得到支援。因此,我會在擴大上線前,邀請政策、技術與營運人員一起演練。AI 可以提出主管不在、系統離線或各地規則不同等情境,團隊再確認哪些合理、應該如何處理,並留下協調者、決策權限與暫停服務的條件。
一起找方案,也要知道誰能做決定
演練也能幫助大家練習共同決策。AI Agent 可以整理待確認的問題,提出幾種處理選項;相關人員檢查依據、討論影響,再由具備相應權限的人確認方案,超出授權範圍才往上提報。我當天分享的發票處理情境也是如此:Agent 可以讀取發票並準備資料,但遇到重複發票、缺少採購單或付款資料變更時,需要財務、資安、技術與營運一起釐清要求。初期可以先由 Agent 準備資料、人員審核,等測試結果可靠,再決定是否擴大工作範圍。每個人都能說明自己的顧慮,也更容易理解其他部門為何提出某項要求,進而找出大家能夠執行的方案。
尊重組織裡已經累積的經驗
回答銀行舊系統的問題時,我提到了過去的工作經驗。熟悉既有系統的資深同仁,知道哪些流程有其存在的原因,也可能記得文件沒有留下的例外。我們需要邀請他們一起理解現況,判斷哪些地方值得改善、哪些功能仍然運作良好,以及新做法如何接上現有環境。他們的參與,能讓團隊的判斷更有依據。這種尊重也應該延續到成果出現的時候。如果同仁找出了問題、參與測試,又花時間修正 AI 的錯誤,就應該具體肯定他們的貢獻。只說「AI 提升了效率」,很容易忽略讓成果成真的人。
成功的時候,讓團隊的付出被看見
我當天特別強調,看到工作變好,能讓人建立信心;知道自己的投入受到重視,也讓人更有理由繼續參與。可以清楚告訴團隊:誰指出了流程缺口、哪項建議減少了重工,以及哪些測試幫大家避開問題。同時,也要讓同仁能夠坦白說出尚未改善的部分。這次節省的時間,是否變成另一個人的額外負擔?遇到錯誤時,是否真的有人支援?願意聽取這些回饋,才能讓成功成為下一次合作的基礎。大家親身經歷過自己的意見有人聽、困難有人一起處理,即使一開始有疑慮,也更有機會願意再走下一步。
從接下來 90 天的一個問題開始
活動最後,我的建議是:選一個具體的業務問題,在接下來 90 天把相關人員找來,訂出清楚的成功標準,用 AI 協助探索與測試可能的方案,每隔幾週檢視結果。階段結束後,分享哪些做法有效,肯定團隊的貢獻,再一起決定要改善什麼、是否適合擴大。謝謝 Taopheeq Babayeju、Alfred Okoh、主持人 Loom Ambe,以及 iCentra 團隊促成這場交流,也謝謝每一位分享工作難題的朋友。如果你正準備推動改變,可以先問同仁:「最近哪件事最難做?我們能不能一起試一個方法?」等到有了成果,記得告訴他們,他們的努力帶來了什麼不同。