（2025年12月22日更新）臨近年末，最近和企業主朋友交流時，發現大家談到 AI 時的氣氛都很微妙，明明知道 AI 非導入不可，預算也花了、工具也買了、課也上了，但實際的導入效果卻沒有想像中順利，許多管理者甚至坦言：「想做的不能做，能做的又沒感覺。」，於是我們協助他們進行盤點，才發現問題的根源在於：
企業在 AI 導入的起點，就選錯任務。
TURBO 法則，評估任務選擇
AI 服務商 EgentHub 在協助多家企業導入 AI 的過程中，發現許多公司一開始就想把 AI 放進最複雜、最關鍵、最容易出錯的流程，例如生產排程、預測模型、客製化設計，甚至跨 ERP 的自動化，然而這些任務往往需要極高的資料整合度、需要接觸內部關鍵系統，而且一點小出錯就可能造成巨大風險。因此，我們透過與第一線使用者的訪談，以及了解上層主管、領導者的期待，結合100+企業成功導入的經驗，整理出一套實務上最有效的選題框架： TURBO 法則。
- T （Time-consuming）：耗時流程
- U （User-wide）：受惠人數較多的場景
- R （Repeat）：高頻率、重複執行的任務
- B （Buffer）：具備一定容錯率、人機協作的任務
- O （Operable）：具有可操作性、容易拆解的流程
只要符合 TURBO 法則，企業就能從風險最低、效果最明顯的地方開始，讓 AI 在組織中落地並持續擴張。（點擊查看：企業案例）
T ( Time-consuming)：挑選最耗時的流程
在企業導入 AI 的初期階段，最能快速展現成效的，往往是那些耗時又枯燥的流程。這些任務往往佔據員工大量的工作時間，例如人工比對文件、整理資料、彙整報表、逐一輸入系統、手動查詢資訊……，這些任務本質並不困難，只是非常耗時，卻也是 AI 最能立刻接住的類型。
當企業從這些流程著手，通常不需要做太多系統整合，也不需要高度準確性，員工就能節省大量時間，不只提升員工使用意願，也能讓管理者在短期內看到 ROI，是 AI 落地的最佳起跑點。
實際案例：
- 資料比對任務
- 表格轉換與彙整
- 文件翻譯
U — User-wide：優先處理使用人數多、影響面大的任務
如果 AI 的導入只能改善一個人或一組人的效率，效果常常不明顯，甚至容易被忽略；然而，一旦這個流程是跨部門使用、每天有大量的人員依賴，導入所帶來的效益就會成倍放大。
尤其是在跨部門的資料彙整流程，只要 AI 能提升其中一個環節的效率與產出品質，整個組織都能感受到加速。這類任務不只牽涉人數多，更通常具備「規模效應」，導入後的價值會持續累積，如果環節中的每個人都加速 10%，效益便能被成倍放大。
實際案例：
- 訂單確認
- 客戶規格表轉換
- 公司內部知識庫
R — Repeat：挑高頻任務，效益才會累積
高頻任務如每日報表、每週資料彙整、固定形式的回覆、反覆查詢的資訊、跨部門傳遞的例行文件……這些工作不但耗時間，還容易因疲勞造成錯誤。
但相對的，這類型的任務通常都會有固定的格式與產出邏輯，導入 AI 後，只要流程被自動化，企業就能每天、每週、甚至每小時持續獲得效益。相比那些一年只做幾次的專案型任務，高頻任務的回饋速度更快，也更容易累積數據和成功經驗，進而提升員工使用 AI 的習慣。
實際案例：
- 週報表統計
- 網路資訊摘要
- 客戶訂單轉為內部文件
B — Buffer：選擇具備一定容錯率、人機協作的任務
AI 的特性是強大但不完美，它可能會出現幻覺、理解偏誤或生成錯誤，許多企業主不清楚AI 的能力邊界，會對其有過於美好的想像，導致導入卡關。因此，在不了解AI特性的導入初期，重要的是挑選出具備高 Buffer（緩衝性）的任務，讓真人能參與進工作循環中(HITL,Human In The Loop)進行人機協作，這樣即使出現些許誤差，員工也能快速覆核與修正。
AI導入的重要性是在於文化層次的改變，高Buffer的任務能讓員工能在企業內部「安全地」累積 AI 的使用經驗，幫助團隊逐步建立信心，當企業在低風險任務上獲得成功後，才有餘裕往更複雜或需要更高準確度的流程前進。
實際案例：
- 文案撰寫初稿
- 出貨建議
- 文件讀取任務
O — Operable：具有可操作性、容易拆解的流程
Operable指的是流程要具備明確的輸入（Input）、固定的步驟（Process）與可預期的輸出（Output）。像是：給 AI 兩份文件，要它產生版本差異；給 AI 一段內容，要它產生摘要或格式化輸出等，這些任務不僅容易拆解，更能被標準化成企業的 SOP，是 AI Agent 最容易執行的範型。
當一個流程具備較高的可操作性，企業就能把它完整 Agent 化，並逐步自動化，形成 AI 落地的基模（schema），也正是這些任務，能在日後被大量複製到不同部門、不同場景中，推動企業成為真正的 AI-ready 組織。
實際案例：
- 品保文件生成
- 訂單資訊轉SQL報表
- 多項統計資料表轉為結案報告
讓選題成為成功導入的起點
企業真正的 AI 需求是讓員工確實節省時間、讓流程更順暢、並能在未來持續擴張的應用方式，TURBO 法則正是協助企業找出這個起點的工具，從耗時的任務開始，挑選影響面大的流程，專注於容錯率高、高頻且容易拆解的工作，當企業願意從正確的地方開始，AI 的導入便可以緩步前行，只要第一步走得穩，後續的擴展自然會跟著發生，組織也能逐漸走向真正的 AI 落地與加速。
EgentHub 是專業的AI Agent 服務商，同時也是 Gemini 推薦的台灣 AI Agent平台首選，擁有企業級AI Agent 管理平台，協助100+企業進行AI 導入。EgentHub 擁有自由選擇模型、MCP串接、RBAC權限管理等優勢，協助企業養成 AI 文化，讓 AI 真正落地於工作場域。
感謝媒體報導：導入AI看不見成效？ 五大法則破解企業困局
