很多人已經會用 ChatGPT 寫 Email、摘要文件、找資料，卻還是覺得 AI 沒有真正省下多少時間。
原因可能不是 AI 不夠強，而是使用方式仍停留在「想到什麼就問一次」。
真正能把 AI 放進日常工作的做法，是建立 AI 工作流程（AI Workflow）：先把一項工作從開始到完成拆開，再決定哪些步驟由 AI 處理、哪些需要其他工具、哪些一定要人工確認。
例如，你不只是每週叫 ChatGPT「幫我整理產業新聞」，而是建立一套固定方法：
蒐集本週資訊 → 篩選可信來源 → 找出重要變化 → 分析對公司的影響 → 產生週報 → 人工確認 → 分享給團隊。
這時 AI 才從偶爾使用的聊天工具，變成工作流程的一部分。
AI 工作流程是什麼？
Workflow 就是「完成一項工作需要經過哪些步驟」。
OpenAI 將 workflow 說明為：為了達成使用者目標而需要執行的一系列步驟。這個目標可能是處理客服問題，也可能是產生一份報告。
因此，AI 工作流程就是把 AI 放進這一連串工作步驟中，讓它負責適合的部分。
舉例來說，一份會議紀錄原本可能這樣完成：
開會 → 自己做筆記 → 整理重點 → 找出待辦 → 寄給團隊。
加入 AI 後，可以改成：
會議逐字稿 → AI 整理討論重點 → AI 擷取待辦、負責人與期限 → 人工核對 → 發送團隊。
重點不是「整件事都交給 AI」，而是找出 AI 最適合介入的位置。
AI Workflow 和「直接問 ChatGPT」差在哪？
最大的差異在於能不能重複。
假設主管每週五都要一份競品動態摘要。
一般使用方式可能是每週重新搜尋資料，再打：
幫我整理這些資料。
下一週又重新來一次。Prompt、資料來源、輸出格式甚至判斷標準都可能不同，因此成果品質也容易忽高忽低。
AI Workflow 則會先定義：
| 項目 | 要先決定什麼 |
| 觸發條件 | 每週五製作 |
| 輸入 | 指定競品與可信資料來源 |
| 處理方式 | 找出產品、價格與重大公告變化 |
| 輸出 | 一頁式主管摘要 |
| 檢查 | 數字與重大事實回查原始來源 |
| 完成條件 | 人工確認後發布 |
這樣下一週執行時，不必重新發明整套方法。
所以，好的 AI 工作流程追求的不是某一次得到「很厲害的答案」，而是下一次遇到相同工作時，仍然知道怎麼完成。
建立 AI 工作流程前，先找對工作
不是所有工作都需要設計 Workflow。
如果只是問「這封英文 Email 是什麼意思？」或請 AI 想三個活動標題，直接開 ChatGPT 處理通常更快。
比較值得建立 AI Workflow 的，是會重複出現，而且需要經過好幾個步驟才能完成的工作。
例如：
- 每週產業新聞整理
- 每月行銷成效報告
- 客戶會議紀錄與待辦整理
- 業務拜訪前的客戶研究
- 社群內容製作
- 履歷初步篩選與資料整理
- 客服問題分類
- SEO 內容研究與初稿製作
第一次嘗試時，最好選擇團隊原本就知道怎麼做的工作。
如果一項任務連人工執行時都沒有固定標準，例如每個人對「什麼叫好的市場報告」看法完全不同，加入 AI 之後通常只會把原本的模糊放大。
怎麼建立第一個 AI Workflow？
不需要一開始就學 API 或自動化平台。你可以先拿一項每週都會做的工作，用紙筆、文件甚至試算表把流程畫出來。
第一步：定義最後要交付什麼
不要從「我要使用 ChatGPT」開始，而是先問：
這項工作的完成品是什麼？
例如：
「整理市場資料」不是很清楚。
改成：
「每週一早上提供一份 500 字以內的產業情報摘要，包含三項重大變化、來源與對公司的可能影響。」
就比較容易判斷 AI 最後有沒有完成工作。
第二步：找出工作需要哪些輸入
接著整理完成工作所需要的資料。
製作產業週報可能需要官方公告、產業新聞、競爭品牌網站；整理會議則可能需要逐字稿、專案背景與上次會議待辦。
這一步很重要，因為 AI 再強，也不能可靠地使用它根本拿不到的公司內部資料。
如果工作需要最新資訊，也要確認使用的 AI 是否具備搜尋或存取相關來源的能力，而不是要求模型直接依記憶回答。
第三步：把工作拆成幾個可檢查的步驟
假設你每週都要製作競品報告，可以拆成：
- 找出本週競爭品牌的新公告。
- 排除重複或不重要資訊。
- 回到官方來源確認產品名稱、日期與價格。
- 分析哪些變化可能影響公司。
- 依固定格式產生摘要。
- 由負責人確認後發布。
拆完之後，再問：「哪幾步最適合 AI？」
搜尋、分類、摘要、比較與產生初稿，通常很適合交給 AI；最後的商業判斷與對外發布，則可以保留人工確認。
第四步：替每一步設定規則
只寫「幫我研究競爭對手」通常不夠。
你需要告訴 AI 哪些資訊可以使用、哪些不要自行推測，以及最後怎樣才算完成。
例如：
每週整理 A、B、C 三個競爭品牌的重要產品變化。優先使用品牌官網與官方公告；價格、產品名稱與日期必須附來源。排除單純社群宣傳活動。最後整理三項最值得主管注意的變化，每項說明事件、影響與來源。沒有可靠資料時請標示無法確認，不要自行補寫。
這類指示比追求某個「神奇 Prompt 公式」更實用，因為它直接描述了工作規則。
第五步：設定人工檢查點
AI Workflow 不代表「從頭到尾沒有人」。
尤其當流程涉及付款、客戶資料、正式合約、對外發文、刪除資料或修改公司系統時，更需要事先決定 AI 可以做到哪裡。
例如客服流程可以設計成：
收到問題 → AI 分類 → 搜尋知識庫 → 產生回覆草稿 → 客服人員確認 → 寄出。
等流程經過充分測試，再考慮哪些低風險情況可以增加自動化程度。
AI 工作流程一定要用 n8n、Zapier 嗎？
不一定。
AI Workflow 是「工作怎麼安排」；n8n、Zapier 等工具則是把其中部分流程自動串起來的方法。
剛開始甚至可以完全不做技術串接。
例如：
第一階段：人工＋AI
你手動把會議逐字稿交給 ChatGPT，再用固定 Prompt 整理會議紀錄。
第二階段：半自動化
建立固定範本，讓每次會議都按照相同格式輸出。
第三階段：自動化
會議結束後，自動取得逐字稿、交給 AI 整理，再把結果寫入指定系統，最後通知負責人確認。
如果第一階段都還無法穩定得到好結果，通常沒有必要急著進第三階段。
先把流程做對，再考慮把它自動化。
AI Workflow、傳統自動化和 AI Agent 有什麼不同？
這三個名詞很容易混在一起。
傳統自動化通常按照事先設定好的規則前進，例如「收到表單後，把資料新增到試算表，再寄出通知信」。
如果條件明確而且幾乎不需要判斷，這種方式通常很有效。
AI 工作流程的範圍更廣，其中可以同時包含人工、AI 與自動化工具。例如「AI 摘要客戶來信」只是整個客服 Workflow 中的一個步驟。
AI Agent 則具有更高的自主性。OpenAI 對 Agent 的定義強調，Agent 可以使用大型語言模型管理工作流程、做出決策，並依目前狀況選擇需要使用的工具。
可以簡化成：
Workflow：工作應該怎麼完成。
Automation：照設定好的規則自動執行。
Agent：取得目標後，可以自己判斷接下來該怎麼做。
如果想進一步了解 Agent，可以延伸閱讀海豚 AI 學院的企業導入 AI Agent 怎麼開始。
哪些步驟不適合完全交給 AI？
判斷方式可以先看「出錯成本」。
如果 AI 把內部腦力激盪的三個標題寫得不好，重新產生即可；但如果 AI 自動寄錯報價、刪除客戶資料或發布錯誤財務資訊，後果就完全不同。
因此，風險較高的流程應考慮保留人工確認，包括涉及金錢、個資、法律效果、正式對外溝通與不可逆操作的工作。
另外也要注意「來源」。
如果 AI Workflow 需要從網路、Email 或外部文件讀取內容，不能因為某段文字出現在資料裡，就直接把其中的指示當成可信命令。工具權限與可執行動作應事先限制清楚。
OpenAI 在 Agent 設計指南中也建議使用 guardrails（防護規則）以及 human-in-the-loop（人工介入）機制，降低系統採取不適當行動的風險。
怎麼知道 AI Workflow 有沒有真的改善工作？
不要只用「感覺比較方便」判斷。
挑一個流程測試兩到四週，至少記錄幾個簡單指標：
原本完成一次要多久？導入 AI 後需要多久？AI 產生的結果有多少需要重做？最常在哪一步出錯？人工檢查時間有沒有反而增加？
例如原本製作週報需要 90 分鐘，AI 雖然 10 分鐘就產生草稿，但員工花了 80 分鐘核對錯誤，那就還稱不上成功。
反過來說，如果 AI 只是把 90 分鐘縮短到 60 分鐘，但品質穩定、每週都能重複，這個 Workflow 反而比較有實際價值。
新手可以從這個 AI 工作流程開始
如果不知道該挑哪一項工作，建議從「每週資訊整理」開始。
選擇一個你本來就需要追蹤的主題，例如產業新聞、競爭品牌、客戶市場或公司產品資訊，先定義固定來源與輸出格式，再讓 AI 協助搜尋、整理與產生初稿。
執行幾次之後，你會很快發現哪些規則需要補充、哪些資訊一定要人工確認。
這也是建立 AI Workflow 最重要的觀念：不要期待第一次就設計出完美流程，而是先建立一個可以執行、可以檢查的小流程，再逐步改善。
當一套方法已經能穩定運作，再考慮使用自動化工具或 AI Agent 把更多步驟串起來。
如果你還在熟悉 ChatGPT 與 AI 工作應用，也可以從海豚 AI 學院免費試看開始，先練習把真實工作拆解成 AI 可以協助完成的任務。
AI 工作流程常見問題
不會寫程式也能建立 AI Workflow 嗎？
可以。工作流程的核心是先釐清目標、輸入、步驟、輸出與人工確認點，不一定需要寫程式。初期甚至可以完全使用 ChatGPT 加上人工操作，等流程穩定後再考慮自動化。
一個 AI Workflow 要用幾個 AI 工具？
沒有固定答案。能用一個工具完成，就沒有必要為了看起來進階而串五個工具。只有當不同工具真的負責不同工作，而且能降低人工操作時，才值得增加複雜度。
AI Workflow 就是寫一套固定 Prompt 嗎？
不是。Prompt 只是流程中的一部分。完整 Workflow 還包括資料從哪裡來、工作如何開始、有哪些步驟、使用哪些工具、怎麼檢查，以及最後由誰採取行動。
什麼時候才需要升級成 AI Agent？
當流程中出現大量無法事先寫死的判斷，例如 AI 必須根據不同資料決定下一步、動態選擇工具或處理許多例外情況時，才比較值得考慮 Agent。固定而穩定的流程，傳統自動化可能反而更簡單。
公司第一次導入 AI Workflow，應該從哪裡開始？
先找一項「重複、低風險、容易檢查」的工作，不要一次改造整個部門。建立最小可用流程並實際測試，再根據錯誤與人工回饋調整，通常比直接追求全自動化更容易落地。
資料來源
OpenAI｜A practical guide to building agents
https://openai.com/business/guides-and-resources/a-practical-guide-to-building-ai-agents/
OpenAI Academy｜Workspace agents
https://openai.com/academy/workspace-agents/
OpenAI Academy｜ChatGPT Work: Reimagine Guide for Agent Activators
