沒有衡量，就沒有槓桿

AI 專案至少要比較導入前後：

• 時間。
• 產出量。
• 品質。
• 錯誤率。
• 週期。
• 人工介入比例。
• 商業結果。

常見失敗型態

原教材特別提醒：

• 資料污染或版本過期。
• Context 不足。
• 把 AI 推論當成事實。
• 流程沒有人工關卡。
• 只追求速度，忽略品質與風險。
• 個人會用，但團隊無法重複。

例如客服 Agent 若引用舊版退貨政策，問題不只是回答錯，而是資料版本治理失敗。

人與 AI 的分工

高槓桿不是「把工作全部丟給 AI」，而是重新分配：