同事用緊 AI，公司效益未見：先做顧問研究

Monday 朝會。市場部話 Copilot 改英文快咗。Sales 打開免費 ChatGPT，示範三封 follow-up。財務拎住個試點（POC）：掃描發票，貨號多數抽得準。老闆點頭：「咁我哋都用緊 AI 啦。」坐角落嗰個營運經理冇出聲。佢知客喺 WhatsApp 催報價，CS 仍然一格格 copy 落舊系統。枱上面人人打字快咗；出貨、入數，一樣慢。

各部門各自買工具、各自做試點，看起來好忙。公司要見到效益，AI 就要接到你而家點問價、點批折扣、點入帳。接唔上，就只係個別同事快咗。

上次我哋寫過，買咗 ChatGPT 唔等於有策略。今日呢篇講下一層：就算有人買咗工具、有部門做過試點，都未等於成間公司用到 AI。未搞清楚邊條工序先真正需要，就引入大型 AI 軟件，風險好高。香港中小企可以先請 AI 顧問做一輪正式研究，先決定點落地。

個人快咗，公司可以完全冇快過

生產力局同渣打 2026 年第一季中小企指數話，55% 本地中小企已經用過，或者計劃一年內用 AI。用緊嘅人之中，大約三成二先買收費工具，其餘多數用免費版。最流行嘅係 chatbot、改文件、OCR（將紙本或 PDF 抽出文字）。指數同時指出，多數仲停喺重複文書，未用到 AI 真正幫到生意。呢組數好易令人以為「我哋都趕上咗」。營運經理睇到嘅，往往係另一幅：同事各用各帳號，報價仍然等批，發票仍然人手入。

MIT 2025 年一份企業生成式 AI 研究，將呢個分別講得更清楚。ChatGPT、Copilot 呢類通用工具，個人覺得好用、即刻有幫助。供應商推嘅企業方案，好多試點量度唔到對公司賺蝕有穩定影響。研究樣本入面，大約六成公司評估過呢類企業工具，大約兩成做到試點，大約半成先用到日常工作。報告話問題喺接唔到同事平時點做，而唔係 AI 模型唔夠勁。用呢組數要公道：佢量嘅係「帳面睇唔到效益」，唔代表所有 AI 都無用。

放返香港寫字樓就係咁。Sales 用 AI 寫覆客，寫完仍然要等老細批折扣，仍然要 CS 將貨號價錢搬去 MYOB。財務試點讀得準張 invoice，讀完仍然要人手對採購單，仍然要入舊系統。兩個部門都可以向上級交「我哋有 AI」。公司今年想快嘅出貨同對數，可以一日都未快過。

試點同大型套裝，兩頭都可以燒乾預算

做試點唔丟臉。怕嘅係做完冇人問：佢睇唔睇到 WhatsApp 裡便個客？接唔接到倉同帳？點先算做得成——例如報價快咗幾耐、入帳少錯幾次。三個部門三個試點，老闆以為公司好先進，營運經理講唔出邊個試點對住邊單生意。到要加預算，人人都話自己嗰個先重要。成間公司仍然冇一個一齊睇嘅進度。

另一邊，供應商帶住「全公司 AI 平台」：話六個月、換晒系統、所有部門一齊上。聽落好齊。上線之後先發現 WhatsApp 報價入唔到、舊帳要人手對、同事為求快又翻返 Excel。錢已經落，退唔到。生產力局 2025 年職場 AI 就緒調查將「難接現有系統」同成本，列成企業落地嘅主要障礙之一。大型方案未研究就入，等於未睇清楚你而家點做，就簽一份好大、好貴、退唔到嘅系統。

顧問研究問嘅，係今年想快邊條工序

暉訊科技入場，唔會先攤開產品目錄。我哋會同營運經理、部門主管坐低，將公司而家「用緊嘅 AI」全部列出來：免費帳號、收費帳號、部門試點、供應商報價。跟住揀一條你今年真係想快嘅工序，行一次——例如客問價到入帳。邊度有人等、邊度有人抄、邊度對錯數。數得出，先知道 AI 要接邊段，邊段今年可以唔做。

研究報告要老闆同主管都睇得明：而家一張報價幾耐、一日幾張、入帳一星期錯幾次；做完之後用邊幾個數判斷有冇快過。冇呢幾個數，項目就變成「全公司都要 AI」，三個月後你仲係講唔出慳咗邊度。私隱專員公署都提醒，員工用生成式 AI 要定准用邊套、入唔入得公司資料。研究一併會問：資料留喺邊、邊啲唔可以 paste 上公開工具。

真正改系統可以遲啲先做。有啲位現成工具就夠，有啲位要接你而家嘅 Excel、WhatsApp、帳。急住簽大型軟件，只會令試點再加一個更貴嘅試點。研究完，先決定試一個部門、一條工序。公司效益由呢條工序計起。

如果你哋已經有人用 AI、有部門做過試點，甚至手頭有一套大平台報價，帶住「而家公司邊條工序最慢」過嚟就得。免費 30 分鐘，我哋會同你一齊判斷：而家需要嘅係再買工具，定係先做一輪正式研究。

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