本案例依原書第 2 章「From Capabilities to Business Solutions」相關例子重組，並非原書正式案例研究。
理解商業解決方案通常需要組合多項 AI 能力與人類技能，而不是只使用單一生成能力。
原書舉例：內容團隊若只把 AI 當成文字生成器，只會用來寫部落格與社群貼文；若理解完整能力，還可以分析內容績效、依受眾調整訊息並辨識新興主題。另一組織想用 AI「完全自動化客服」，則忽略有效客服仍需要 AI 與人類技能配合。
| 原始想法 | 擴展後的能力／流程 | 原書提醒 |
|---|---|---|
| AI 寫部落格與社群內容 | 生成＋內容績效分析＋受眾調整＋新興主題辨識 | 只看生成能力會錯失更完整價值 |
| 完全自動化客服 | AI 能力＋人類客服技能 | 不能忽略人類互動與判斷 |
| 「我們需要使用 GenAI」 | 先定義真正商業挑戰 | 不要從技術開始再找問題 |
Excel 可把現有流程拆成任務，標記 AI 能力、人類責任、輸入資料與驗證方式；AI 可協助找出可組合的能力，但不得自行移除人類審核或宣稱可完全自動化。
原書沒有提供此處的數值績效，因此本案例不計算自動化率或成本節省。
真正的 GenAI 解決方案設計不是把整個流程交給一個模型，而是理解各能力如何與資料、既有系統與人類專業協作。原書稱「magic solution」思維容易把多用途工具誤當成能獨立完成整棟房子的萬用工具。
請把我的業務流程拆成工作步驟，對每一步標記適合的 GenAI 核心能力、人類必須保留的責任、所需資料與驗證方式。若沒有證據支持完全自動化，請不要建議移除人類。