AI 一直變，中小企業該先做什麼？
2026 年大公司的做法、台灣的現況，和我幫中小企業導入 AI 的兩個心得。
Eve Tsai｜2026 年 10 月｜22 頁
AI 一直變，
中小企業該先做什麼？
2026 年大公司的做法、台灣的現況，
和我幫中小企業導入 AI 的兩個心得
Eve Tsai｜2026 年 10 月
出處：Microsoft Work Trend Index，2026/5，調查 2 萬名上班族。65% 與 45% 是兩個分開的問題，所以加起來不是 100%
你是不是也這樣？
怕跟不上 AI，又不知道從哪裡開始
65%
擔心不用 AI 會落後
45%
卻覺得照現在的方式做比較安全
想動，又怕動錯，可能是現在最多人卡住的地方。
出處：OpenAI、Anthropic、Google 官方發布
三個月，AI 換了一輪
7/9
ChatGPT 可以交辦一整段工作，直接產出文件、簡報、試算表
9 月初
三大 AI 公司幾乎同一週推出新模型
9/22
Claude 新模型，官方說執行成本比上一代少 40%
9/30
Google 最新模型，先只開放給資安單位
10/7
ChatGPT 預設換成 GPT‑6
每一次更新，都會有人說「這次不學就落後了」。
這份簡報只想說一件事
不用追 AI，
先把你的 know-how
和工作流整理好。
AI 模型每季都在換，你整理好的經驗和流程不會過期，換模型的時候直接帶著走。
01
大公司，現在怎麼用 AI
出處：Google 執行長 Sundar Pichai，2026/4；OpenAI，2026/6
大公司的人，工作方式先變了
75%
新寫的程式碼由 AI 產出，再由工程師審核通過。
去年秋天是 50%。
OpenAI
97.9%
的員工用 AI 代理工作，連法務和招募人員也在用。
人沒有消失，工作從「自己動手做」變成「交代清楚，再負責把關」。
這代表最重要的能力變成：你能不能把工作教清楚。
真正從 AI 賺到錢的，只有 6%
6%
營業利益有 5% 以上來自 AI 的公司
McKinsey 今年調查全球 1,719 位受訪者：只有 6% 的公司說，營業利益有 5% 以上來自 AI，比例跟去年一樣。
這 6% 賺到錢的公司，每 4 家有 3 家重新設計了自己的工作流程。
出處：McKinsey《The State of AI in 2026》，2026/8
國外案例①
Shopify
大家一起教 AI，把 know-how 留下來
只在公開頻道工作
公司內部的 AI 助手不接私訊，大家看得到彼此怎麼用
執行長帶頭
自己也開了公開頻道，超過 100 位同事在旁邊看，補充背景，接手工作
說明共用
一份教 AI 看懂結帳資料的說明，被另外 12 個團隊拿去用
兩個月內，AI 交出的工作被採用的比例從 36% 升到 77%。
靠的是大家把 know-how 寫進說明，越寫越好，沒有換更強的模型。
出處：Shopify 執行長 Tobi Lütke，2026；Shopify Engineering，2026/5
出處：CIO Dive，2026/4
國外案例②
Walmart
210 萬員工都要會用 AI
全員培訓
依職務設計 AI 課程與證照，先開放給美國與加拿大約 170 萬名員工
從最卡的地方開始
例如在倉庫更快找到商品，幫店員和說外語的顧客翻譯
資料分級
公司內部資料留在自己的系統，公開資訊才交給外部 AI
人資長說，大多數職位會被「調整」，不會被「翻掉」。
出處：CNBC，2026/6
國外案例③｜唯一看得到營收成長的案例
JPMorgan
摩根大通：同樣的人力，服務更多客人
AI 做了什麼
跨好幾套軟體處理多步驟工作，晚上自動整理市場與客戶資料
→
現在
+20%
私人銀行的銷售成長
→
未來（公司預估）
+50%
同一位理專能服務的客戶數，最多可再增加
分析長 Derek Waldron 說：「企業要靠 AI 贏，重點不是砍掉最多的工作，而是建立能持續的競爭優勢。」
踩雷案例
把 AI 用量
當 KPI
Duolingo
Duolingo 去年宣布，把 AI 使用量列入員工考核。
員工反映，常常是為了用 AI 而用 AI。
今年 4 月，公司撤回這項規定。
執行長的說法是：
最重要的，還是把自己的工作做好。
出處：Fast Company，2026/4
02
AI 會讓你多賺錢嗎？
出處：McKinsey，2026/8；亞特蘭大聯準銀行，2026/3
AI 會讓你多賺錢嗎？
目前的答案是：有機會，但只有少數公司做到。
37%
的公司說，AI 對獲利有一些幫助
6%
的公司，營業利益有 5% 以上來自 AI
+1.8%
748 位美國財務長自評的生產力提升，換算成每人營收則小很多
大多數公司還停在「效率變好了，錢還沒進來」。
裁員，不等於多賺
大家的直覺
裁員 → 省成本 → 多賺
Gartner 調查 350 位大企業主管：約 80% 的公司導入 AI 後減少了人力。把這些公司分成兩組來看：
AI 投資報酬率高的公司
裁員比例
≈
AI 投資報酬率低的公司
裁員比例
所以，有沒有賺到錢，看不出跟裁了多少人有關。
投資報酬率高的公司，把錢花在讓人學會指揮 AI。
出處：Gartner，2026/5
省下的時間要去哪，是老闆要決定的事
| 省下的時間去了哪 | 會不會變成錢 |
|---|---|
| 變成休息，或被其他雜事吃掉 | 不會 |
| 減少加班費、外包費 | 會，成本直接下降 |
| 接更多單、服務更多客人 | 會，但要等業務跟上 |
| 做以前沒空做的事 | 會，但要更久才看得到 |
沒有人決定，時間就會悄悄被雜事吃掉。
03
台灣，和我看到的現場
台灣中小企業，現在在哪裡？
86.7%
的中小企業，AI 投資決定還沒正式執行
43%
的傳統製造業，數據被設備廠商鎖住，自己拿不到
AIF 執行長溫怡玲說，多數企業還停在評估投資報酬率。報告點出三個卡點：
誰來負責
要不要導入、怎樣算成功，最後都要經營者決定
數據能不能用
數據多，不代表能直接拿來用
流程有沒有斷點
工作在部門或系統之間交接時，要靠人工補位、資料對不上的地方
出處：AIF × 鄧白氏「Top 1000 中小企業 AI 決策力調查」，2026/9；AIF《2026 台灣產業 AI 化大調查》
台灣企業也開始做
鴻海
用 AI 代理自動初審高風險的資安警報，80% 的初審由 AI 完成，分析時間從幾小時縮到幾分鐘。
91APP
接 AI 之前，先把各種營運指標的定義統一，AI 查出來的數字才對得起來。
出處：Google Cloud Day Taipei，2026/7（企業自述）
我的經驗①
know-how 都只在大家的腦袋裡
我在協助中小團隊導入 AI 時常常看到：
營運流程、工作 know-how、作業步驟，不管是老闆還是同仁，通常都沒有文件，只在大家的腦袋裡。
要交給 AI，就得先把步驟一步一步講清楚。
沒有寫下來的東西，AI 接不住。
但第一線同仁不一定能很快說清楚，也不一定有時間說，
因為大家都忙著處理每天的例行工作。
我的經驗②
別等文件，用訪談把 know-how 挖出來
很難期待同仁自己寫文件。與其請第一線另外花時間整理，不如直接做訪談，更快也更直接。
我的做法是這樣：
01
訪談第一線，直接準備問題清單，跟同仁聊聊
02
訪談完我們自己整理，再用 AI 輔助寫成說明文件
03
從說明文件看懂整個工作流程的 know-how
04
再把 AI 導入這條流程
04
下週一，可以這樣開始
如果是我，下週一會這樣開始
01
挑一條天天發生的流程，例如客服回覆、報價、訂單整理
02
找最熟這條流程的同仁，從「最常遇到的狀況」開始訪談，把 know-how 寫下來
03
用現成的 AI 工具，把整段工作交辦出去試試看
04
先訂三條規矩：哪些資料不能放進 AI，誰負責檢查，對外發送一律由人按下去
05
決定省下來的時間，要拿去做什麼
鍵盤左右鍵可以翻頁。
手機橫過來看，或按「全螢幕」，字會大很多。左右滑可以翻頁。
這份簡報怎麼做的？
從研究、架構到美化，我用 Claude 做這份簡報的過程和九個步驟，寫在實驗記錄 No.27。
看怎麼做的 →