員工上過課，工作方式沒有改變
課堂示範沒有連到每天真正要完成的任務，回到部門後自然恢復舊做法。
給上市櫃企業 HR 的 AI 落地實戰課
AI 變革推動實戰班
- 上市櫃企業 HR
- 6 小時工作坊
- 30 天落地衝刺
- FDE 式陪跑
AI 課上完了，
為什麼公司還是沒有改變？
因為真正卡住的不是工具，而是員工反彈、流程沒改、風險沒人管、課後沒人陪。讓 HR、主管與種子員工一起進場，六小時完成企業第一個可試行的 AI 工作流程。
HR 帶隊 × 主管共識 × 種子員工實作
02 · 最危險的不是不會用
花了很多 AI 的錢，
最後卻得到「AI 沒有用」。
當導入只剩買工具與辦課，員工看不到工作變輕鬆，主管看不到營運成果，企業就會掉進同一個失敗循環。
- 01買工具
先買授權，還沒決定要改善哪件工作。
- 02辦課程
學會功能，卻沒有帶入真實流程。
- 03員工反彈
怕增加工作、犯錯或被 AI 取代。
- 04回到舊流程
課後沒人陪著修正，使用自然中斷。
- 05宣布 AI 無用
看不到成果，下一次導入更難推。
03 · 把目標換掉
不是讓全員都去上 AI 課，
是讓全員都能用 AI 改善工作。
從一個真實、高頻、能量測的工作場景開始，讓員工在安全邊界內實際使用，讓主管看得到時間、品質與風險的改變。
我們要的不是「學會多少工具」，而是「有多少工作真的變得更好」。04 · 國外怎麼做
成功導入 AI 的公司，
都不只做教育訓練。
它們先挑真實工作、讓第一線參與、留下可量測的回饋，再把有效做法逐步擴大。以下成果皆來自供應商或企業公開資料。
OpenAI × Crete
原本卡住：複雜報稅工作充滿例外，實驗室裡看不到正式環境的失敗。
實際做法：OpenAI FDE、研究人員、工程師與會計師共同開發，把會計師修正、完整流程紀錄與評估測試接成持續改善循環。
國外案例公開成果：試行處理 7,000 份報稅案件；官方資料稱節省約三分之一準備時間，草稿準確率最高達 97%。
HR 可借鏡：第一線專家的修正不是抱怨，而是下一輪改善最有價值的資料。
查看 OpenAI 官方案例 ↗Palantir AIP Bootcamp
原本卡住：大型企業專案昂貴、週期長，決策者在投入前看不到真實價值。
實際做法：Palantir 讓團隊直接針對客戶的實際資料與工作問題，在短期 Bootcamp 做出可操作流程。
國外案例公開成果：Palantir 2025 年年報表示，AIP Bootcamp 能在數天內交付基於真實客戶資料的工作流程。
HR 可借鏡：先用短週期證明一個場景，再決定是否擴大預算與範圍。
查看 Palantir 2025 年年報 ↗Palantir × Beyond Meat
原本卡住：庫存資料分散，供應中斷與即期原料要靠人員反覆查找、寄信與紀錄。
實際做法：先整合庫存視圖，再讓 AI 分析供應商郵件、找出採購延遲並建議庫存或生產調整；品質團隊仍負責檢測與核准。
國外案例公開成果：官方案例說明已建立 Inventory 360，並以 AI 主動標示接近期限的庫存，協助品質團隊處理。
HR 可借鏡：AI 要接進既有資料與人的核准點，才會成為工作流程，而不是另一個孤立工具。
查看 Palantir 官方案例 ↗Anthropic × ServiceNow
原本卡住：AI 若只是偶爾打開的附加工具，很難進入核心營運，也難兼顧規模、權限與合規。
實際做法：ServiceNow 把 Claude 放進銷售準備、開發與企業工作流程，並保留存取控制、使用監測與合規治理。
國外案例公開成果：官方資料稱已向超過 29,000 名員工推行；銷售準備工具早期測試最多減少 95% 準備時間。
HR 可借鏡：全員導入不是發帳號，而是把 AI 放進每天工作的入口與治理機制。
查看 Anthropic 官方案例 ↗Microsoft × KOHLER
原本卡住：企業級授權與熱門課程仍不足以讓不同職級的人持續使用 AI。
實際做法：由高階主管公開支持，建立超過 200 人的 AI champions 社群，並針對三個組織層級提供不同訓練與實際案例分享。
國外案例公開成果：Microsoft 客戶案例稱 KOHLER 在六週達到 98% Microsoft 365 Copilot 採用率。
HR 可借鏡：領導示範、種子社群、分層訓練與成功故事，缺一不可。
查看 Microsoft 官方案例 ↗以上為外部案例公開成果，不代表 BLAKE 對個別企業的成果保證；實際成效會受資料、流程、參與人員、治理與投入條件影響。
05 · FDE 落地方法
工具不會自己落地，
需要有人陪第一線做出來。
FDE 是 Forward Deployed Engineer。白話說，就是不把工具交出去就離開，而是進到真實工作現場，和使用者一起把問題做成能用的流程。
BLAKE 採用的是這種「貼近現場、快速共創、持續修正」的 FDE 式工作方法。
- 01診斷
跟主管與第一線看見真正卡住的工作，不先假設答案是某個 AI 工具。
產物：現況與阻力地圖 - 02選題
從價值、頻率、資料與風險中，挑出三十天內最值得驗證的一題。
產物：優先場景與成功條件 - 03共創
讓 HR、主管與實作者一起把 AI 接進原本流程，做出第一版雛形。
產物：可操作流程雛形 - 04評估
用時間、品質、錯誤與採用情況檢查結果，保留人工核准與例外處理。
產物：評估表與風險邊界 - 05試行
讓小範圍真實使用，持續收集問題、修正提示、資料與工作步驟。
產物：三十天試行紀錄 - 06交接
把有效做法整理成團隊可重複、主管可檢查、新人可接手的標準。
產物：操作規範與下一步建議
服務邊界
BLAKE 提供 FDE 式落地陪跑；正式系統整合、資安測試與維運需另案評估。
06 · BLAKE 的解決方案
1 × 3 × 30＋FDE 企業 AI 落地法
不從全公司、全部門、所有工具開始。先把範圍縮小到做得出、看得到、接得走。
先挑一件高頻、耗時、易錯，而且能在三十天內觀察改變的工作。
HR 組織推動、主管定義標準、種子員工完成實作；不再把導入丟給單一部門。
課堂做出雛形，回到部門試行、記錄、修正與交接，不讓成果停在簡報裡。
從診斷、共創到評估，陪團隊把卡點修掉，而不是示範完工具就離開。
協調參與者、整理共用方法並追蹤試行。
核准題目、品質條件、資源與責任邊界。
操作流程、回報問題並整理可交接範本。
07 · 6 小時工作坊
六個單元，完成一條可試行流程。
六個單元合計 360 分鐘。休息與午餐另行安排，不從實作與討論時間中扣除。
為什麼 AI 課上完仍沒有落地
分辨工具操作與流程改變，找出企業導入斷點，釐清三種角色的責任。
選出最值得先改善的一項工作
從耗時、重複、易錯與營運影響盤點，排除範圍過大或無法驗證的題目。
拆解流程、資料與風險
畫出人員、步驟、資料來源及決策點，區分 AI 協助、人工判斷與禁止位置。
完成第一個 AI 工作流程雛形
使用去識別化模擬資料，建立輸入、處理、查證、核准與例外處理步驟。
讓主管敢核准、讓員工願意使用
從品質、責任、風險與使用阻力檢查雛形，建立錯誤回報及人工接手方式。
制定 30 天部門試行計畫
決定試行人員、範圍、頻率與負責人，建立時間、品質、錯誤率及使用率的觀察方式。
08 · 七項成果包
不是聽完一堂課，
而是帶走七項成果包。
HR 可以清楚向內部決策者說明：參訓團隊當天完成了什麼，以及回到公司後要如何開始。
- 01AI 導入障礙診斷表
- 02優先流程選題表
- 03AI 工作流程畫布
- 04可操作流程雛形
- 05共用指令與查證範本
- 06AI 使用規範與風險檢查表
- 0730 天部門試行計畫
成果邊界
課程完成的是可操作的流程雛形與試行計畫，不等於正式系統開發、全公司導入或正式法遵審查；正式系統整合需另案評估。
09 · 30 天落地衝刺
課程結束，
落地才剛開始。
工作坊先把第一版做出來，接著用四週把它帶回真實工作。每週只處理一個明確任務，讓員工知道怎麼做、主管知道怎麼看。
- WEEK 1鎖定場景與基準
確認使用者、頻率、原始時間與品質狀況，建立比較起點。
- WEEK 2小組開始試行
使用安全資料跑真實任務，記錄失敗、例外與員工回饋。
- WEEK 3修正流程與護欄
調整輸入、提示、查證及人工核准點，把錯誤變成改進清單。
- WEEK 4評估、交接、決定擴大
整理成果與限制，交付操作規範，再由企業決定停止、修正或擴大。
陪跑邊界
FDE 式陪跑的實際週次、會議頻率、參與部門與交付範圍，依企業需求另行確認。
10 · 適不適合
先確認這是不是你們現在需要的課。
- 正在規劃企業 AI 培訓或跨部門試行
- 已購買工具，但實際使用率或成果不穩定
- 希望先用一項流程驗證，再決定是否擴大
- 願意安排 HR、主管與流程實作者共同參與
- 重視個資、機密、錯誤資訊與人工責任
- 只想安排單向的 AI 趨勢演講
- 期待六小時完成全公司的正式系統導入
- 沒有主管或實際流程負責人參與
- 要求把未去識別化的敏感資料輸入工具
- 期待 AI 產出不經人工查證即可採用
11 · 為什麼由 BLAKE 帶領
做過管理、產品與創業，
才知道導入不能只靠工具。
TutorABC 管理經歷
把個人做法轉成團隊可執行、主管可檢查的方法。
查看管理與創業歷程 ↗metabiz 企業 AI 與產品經驗
理解資料、軟體、工作流程與企業導入不是同一件事。
查看公開報導 ↗企業顧問與授課經驗
先釐清問題與優先順序，再把方法拆成現場能跟做的步驟。
12 · 課前怎麼準備
讓六小時真正用在公司的問題上。
建議每班 18 至 30 人，以 HR、部門主管與種子員工混合分組。實際人數與客製範圍依企業需求確認。
- 課前整理候選問題
提供一至三項常見、可在 30 天內測試的流程問題。
- 資料先完成安全處理
只使用去識別化資料、合成案例或企業核准的安全資料。
- 組隊讓決策者與實作者同桌
每組同時具備問題確認、流程操作與後續追蹤角色。
- 邊界保留人的最終責任
個資與營業秘密不得任意輸入未核准工具；課程風險檢查不是法律意見。
START WITH ONE REAL PROBLEM
不要先推全公司。
先讓一個流程成功。
告訴我目前想改善的工作、參與角色與預計時間，我們先判斷六小時工作坊是否適合。
預約企業 AI 落地診斷 聯絡表單會自動預選「企業內訓」