什麼是 AI 自動化？零程式基礎的人也能實現工作效率最大化

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你的時間是否總被瑣事耗盡，重要的事情卻一拖再拖？如果你覺得每天都在處理不斷重複的工作而感到疲憊，那麼 AI 自動化可能是你的救星！今天這篇訪談整理，瓦基帶你認識一個改變工作方式的全新領域——運用 AI 自動化提升效率、減少瑣事，讓你專注於真正重要的目標。

認識黃琇琳與她的 AI 自動化故事

這次訪談，我很高興邀請到 AI 自動化領域的專家──AiWorks 校長黃琇琳 Shirney，與我們分享她在 AI 自動化領域的精彩經驗與洞察。如果你想收聽這場完整訪談，歡迎前往 Podcast「下一本讀什麼 EP.428」收聽。

Shirney 從小就是科技的愛好者，她在國小時就靠手寫 HTML 程式碼架設了自己的第一個網站，展現了對技術的極大興趣。這份熱情伴隨著她一路成長，讓她在程式設計與技術開發領域深耕多年，曾在 IBM 等跨國企業工作，並累積了豐富的專業經驗。

如今，作為 AiWorks 的校長，Shirney 將她的熱情轉化為實際行動，專注於推廣 AI 自動化技能。她致力於降低學習門檻，讓「沒有程式背景」的人也能輕鬆上手。她認為，AI 自動化不僅是一個提升效率的工具，更是一種幫助我們釋放時間、專注於高價值任務的方式。

只要願意開始，學習 AI 自動化並不困難，甚至能成為你職場生涯的轉折點。透過她的經驗分享，我們看到了這項技術的潛力，也感受到科技為我們帶來的全新機會。

AI自動化是什麼？你為什麼需要它？

AI 自動化，簡單來說，就是使用「人工智慧」與「自動化軟體」來處理工作中那些重複性高、規律性強的任務。

Shirney 用一個生動的比喻來形容：「AI 自動化就像給每個人打造一支專屬的 AI 小團隊，幫你處理繁瑣瑣事，全年無休，還不需要額外薪水！」

這個小團隊的能力很強，它可以自動抓取數據、整理資料，甚至生成報表。例如，一位行銷人員每天需要花幾小時整理多份數據，而有了自動化後，只需要設定一次流程，這些報表就能每天自動生成，效率瞬間提升數倍。

目前，AI 自動化已經逐漸發展成「不用技術背景也能上手」的軟體工具。現在的自動化工具設計非常直觀，例如 Make 或 Power Automate，只要拖拉幾個模組，就能快速設定工作流程，大幅降低技術門檻。

透過 AI 自動化也可以「突破效率瓶頸」。由於不再受限於人工處理的速度，AI 自動化讓個人和團隊都能釋放出更多時間，專注於更具創意與價值的工作。

例如，一位行銷經理在使用 AI 自動化工具後，每週可以節省超過 5 小時的手動數據彙整時間，這些時間可以重新分配給市場策略規劃與創意內容產出。此外，一家中小型企業透過自動化處理發票與文件歸檔，將過去需要 3 天完成的流程縮短至 1 天，實現了近 70% 的效率提升。

這些應用不只是軟體工具的革命，更是工作思維上的根本轉變。無論你是職場新人還是資深專業人士，AI 自動化都能幫助你簡化日常瑣事，讓你的時間和精力用在真正重要的事情上，成為職場競爭中的領先者。

職場工作流程的 AI 自動化舉例

職場中，有許多日常重複性高且瑣碎的工作流程其實可以輕鬆地透過自動化工具解決。這些流程通常具備幾個特點：規律性強、需要花費大量人力時間但技術含量較低。例如：

１．電子郵件管理：每天需要花大量時間整理 Email 的專業人士，可以利用自動化工具設置條件篩選和自動分類規則，例如根據寄件人或主題標籤，將郵件自動歸檔至對應的資料夾，節省整理時間。

２．報表生成與數據整理：對於行銷或財務人員，經常需要手動從多個數據源收集資訊、合併數據並生成報表。透過自動化工具的流程設計，可以設定自動抓取數據、統一格式化處理，並按指定模板輸出為報告。

３．行政例行作業：像是會議安排、行程確認或任務分派，這些流程可以透過 Google Calendar API 或其他專案管理工具自動完成。例如，當收到會議邀請時，自動化系統能檢查所有參會人員的空閒時段，直接生成最佳的會議時間。

４．文件處理與歸檔：企業內部大量的文件，例如發票或合同，透過 AI 圖像辨識技術（OCR）結合自動化，可以實現快速掃描、分類及存檔，並進一步提醒相關人員審核。

５．客戶服務：常見的客服查詢可以由聊天機器人處理，將問題分類後自動導向相關部門或生成標準化的回覆，降低客服人員的負擔。

這些應用場景顯示，自動化工具不但可以提升工作的效率，還讓員工能夠將精力投入到更具創造力和價值的核心任務中。

AI 自動化與 RPA 的差異與結合

AI 自動化並不是一個全新的概念，它是對傳統 RPA（Robotic process automation，機器人流程自動化）的進一步升級與擴展。瓦基早期在半導體業就已經大量接觸 RPA，但當時的 RPA 專注於執行「規則明確」和「流程固定」的任務，像是資料輸入、文件處理等，能有效減少人工作業時間。

然而，RPA 的局限在於無法處理需要「判斷力」或「適應性強」的情境。隨著 AI 技術的加入，這些工具變得更加聰明，能夠應對更多樣化的挑戰。以下是進化過後的自動化流程。

１．AI 作為大腦，RPA 作為手腳：RPA 是執行層的「手腳」，適合固定流程，而生成式 AI 扮演的是「大腦」，能分析模糊資訊，提供策略性建議。例如，RPA 可以自動抓取網站上的數據，但需要生成式 AI 來分析數據背後的趨勢與意義。

２．實際應用場景：在企業的人才招聘中，AI 可以分析應徵者履歷中的關鍵字，並篩選最符合條件的候選人，RPA 則自動安排面試時間與寄送邀約信件。這種結合讓整個流程更加高效，也減少了人為錯誤的可能性。

３．結合生成式 AI 的應用：生成式 AI 的融入進一步擴展了自動化的能力。例如，在行銷內容創作中，AI 可以生成貼文文案或報告摘要，並由 RPA 負責將內容自動發佈至多個社群平台。

這種結合不但提升了效率，也讓工作流程更加靈活，適應了不斷變化的職場與商業需求。隨著工具功能的進化，企業與個人都能透過這些技術創造更多價值。