找好員工比較難 還是建構AI員工比較難？

 

作為一個企業主、小主管或創業者，你是否曾思考過：要雇傭一個還不錯的員工比較困難，還是訓練出一個 AI 員工幫你處理各種固定的事情比較困難？事實上，這兩者都很困難，只是面臨的面向完全不同。

為什麼通用型的 AI 員工目前還不存在？

許多中小企業主或許會認為，現在市面上已經有許多深度整合的工具，例如 Google Workspace（Gmail、Google Drive 等）與 Gemini 的結合。你可以設定它每天早上 6 點自動尋找過去 24 小時的特定信件並執行後續動作。這看起來很聰明，且能一天 24 小時不間斷運作，但它仍然不是一個真正的 AI 員工，因為它能做的事情完全受限於工具本身。

一旦需要跨工具運作，你就必須為公司打造專屬的 AI 員工。目前市面上並不存在通用型的 AI 員工，主要原因在於每家公司的執行方式與工作環境都有巨大的差距。

即便工作性質相同，人類員工從 A 公司換到 B 公司都需要時間調整適應。以軟體工程師為例，一個在趨勢科技工作十幾年的優秀工程師，換到其他軟體公司，前幾個禮拜也必須適應新的做法。可能以前習慣使用 Perforce 這類優秀的版本控制系統，新公司卻使用 GitHub 或 CVS；又或者需要重新適應與 PM 的溝通文件、了解公司做的是套裝軟體還是工具軟體，因而只有 Release 環境而沒有上 Production 的環境。
就算是麥當勞的服務員換到漢堡王，流程有些許不同，也需要花幾個小時或一兩天來習慣。轉換成本是不可避免的，而 AI 員工的建構則會更加複雜。

AI 員工的運作邏輯與實務挑戰

在沒有實體機器人的情況下，AI 員工的背後其實就是一整串的大語言模型互相處理彼此的問題。要讓 AI 員工做到端到端（點到點）處理問題，你必須非常清楚整個業務流程在公司內部代表的意義。
以一個自動化 AI 雜誌社「智人週刊」為例，裡面就設定了一位專門負責審閱稿件的 AI 員工，職稱是「總編輯」。每週週刊準備出版並生成 PDF 時，這位 AI 總編輯就會被驅動。它的任務包含：

1. 圖文審查：檢查自動產生的圖畫與文字是否文不對題，避免 AI 幻覺導致圖片過於誇張。

2. 內容合規：檢查所有文字與圖像是否符合「台灣善良風俗」這類較為抽象的名詞要求。

3. 格式檢查：審視 PDF 是否符合手機與電腦桌面的閱讀需求。

與人類總編輯看到問題後「大手一揮」交代下屬修改不同，這個 AI 總編輯被要求在發現不符合條件時必須自己修改，修改完後再重新審視，直到符合要求才進行最後的上架準備。不過，因為這套系統目前運作時間還不長（目前才兩週），因此最後一關仍由人類進行審查並按下上架按鈕。

企業主的最完美解法

建構一套完整、系統化且沒有安全性疑慮的 AI 員工系統，門檻其實非常高。這需要具備完整軟體工程與資訊科技背景的人才，起碼要在相關工作待個十幾年，或擔任 Programmer 至少七、八年以上，才有辦法設定出沒有太大風險的 AI 員工系統。
雖然這需要投入大量時間，但從長遠來看，AI 員工不會累、能 24 小時拼命戰鬥，這比找到一個資深員工更划算。這並不代表人類沒有生存空間，因為在設計自動化的過程中，人類扮演著至關重要的角色。自動化設計是否合理、系統放在 GCP（Google Cloud Platform）上跑是否正確，AI 目前幾乎無法做最終決定，只有人才能判斷。

因此，對企業來說最完美的結合是：

如果你能雇傭到一個資深員工，他擁有軟體工程、專案管理背景，對系統化建構有完整視野，不盲信 AI 的結果卻深知其優點；他就能幫公司設定、培養並訓練出許多個 AI 員工系統。人類只要負責最後的審閱、調教與問題解決即可。

如果你找不到這樣資深的員工來幫忙設計 AI 系統，自己也無暇處理，目前市場上也有專門協助企業打造 AI 員工的新創團隊，例如 shengshan.tw 便是這類提供 AI 員工規劃與建構服務的選擇，能協助中小企業跨越技術門檻，打造出自主運作的 AI 團隊。

未來的新創公司：少數核心人類，與大量 AI 員工

如果你對未來公司的想像，仍然停留在「更多員工、更大的辦公室、更龐大的組織」。那未來正好相反！

未來的新創公司，很可能會變成一種極度精簡的型態：少數幾位核心人類，配上一整群 AI 員工。

這種變化， 並不是理論。

像Sheng & Shan Tech這類型的新世代商號， 其經營模式就已經開始展現這種輪廓。 AI 不再只是聊天工具， 而是逐漸成為真正的「數位員工」。 它們負責處理文件、 搜尋資訊、 撰寫內容、 分析資料、 協助客服、 管理流程， 甚至開始參與工程工作。

過去，一家公司如果想要維持 24 小時運作， 通常意味著大量輪班人力與高昂成本。 但 AI 出現後， 第一次讓「永不停工」這件事， 變得不再只有大型企業才能做到。

尤其在軟體領域， 這種變化已經非常明顯。

在 《24 小時與 bug 戰鬥的 AI 網頁服務工程師》 這篇文章中， 就描述了一種很新的工作模式： AI 工程師持續監控系統、 檢查錯誤、 分析 log、 生成修正程式碼， 而真正的人類工程師， 開始從「親自執行的人」， 逐漸變成「決策與監督的人」。

這件事背後最重要的地方， 不是 AI 會寫程式。

而是 AI 不需要睡覺。

凌晨三點， 當人類已經休息時， AI 仍然可以繼續處理問題。 它不會疲勞， 不會情緒低落， 也不會因為連續工作十幾個小時而效率下降。

過去只有跨國大型企業， 才有能力建立全球輪班制度。 未來， 一間只有三到五人的新創公司， 也可能透過 AI， 擁有接近全天候運作的能力。

而真正讓人震撼的， 其實還不是「效率」， 而是「成本」。

現在許多 AI coding 工具， 每個月的費用， 甚至不到一位工程師數小時的薪資。

過去如果公司想建立客服部門、 文件整理部門、 資料分析部門， 往往需要招聘許多人。 但現在， 很多工作開始能夠由 AI 長時間處理。

AI 可以搜尋 Gmail、 整理文件、 撰寫摘要、 回覆基礎客戶問題、 生成簡報、 協助程式開發， 甚至幫忙追蹤系統狀態。

而且這些能力， 還正在快速變強。

過去人類最大的優勢， 是「知識工作」。 但 AI 正在大量接管那些重複性高、 標準化高、 流程固定的工作內容。

這會讓公司的組織結構， 開始出現根本性的改變。

以前一家公司成長後， 一定會慢慢出現大量中間層： 主管、 助理、 行政、 文件傳遞、 流程管理、 資訊整理。

但 AI 最擅長的事情， 剛好就是處理資訊與流程。

因此未來的新創公司， 很可能不再需要過去那種厚重的組織結構。

人類開始專注在方向、 決策、 產品、 商業模式、 創意與策略， 而大量執行性的工作， 則逐漸交給 AI。

這代表未來真正有價值的人， 未必是最會執行的人。

而是最會「指揮 AI」的人。

因為 AI 員工有一種非常特殊的特性： 它們幾乎可以無限複製。

一位真人客服做得好， 公司若想擴張， 就需要重新招聘、 重新訓練、 重新管理。

但 AI 不同。

如果某個 AI workflow 有效， 公司可以快速複製出更多 AI 員工， 而且所有 AI 都能同步擁有相同知識與流程。

它們不會忘記規則， 不會情緒化， 也不會因為新人加入而降低品質。

這讓小型公司， 第一次真正擁有接近大型企業的擴張能力。

更重要的是， AI 的邊際成本極低。

傳統企業增加人力， 成本通常是線性成長。 增加十位員工， 薪資成本就增加十倍。

但 AI 不太一樣。

一旦 workflow 建立完成， 增加更多 AI Agent， 很多時候只是增加一些 API 成本與運算成本。

這會出現一種以前很難想像的公司型態：

一家只有幾位人類的小公司， 卻擁有非常巨大的產能。

它可能同時經營全球客戶、 24 小時提供服務、 快速更新產品、 持續生成內容， 而背後真正的人類團隊， 卻非常少。

這樣的變化， 將不只影響軟體業。

媒體、 客服、 行銷、 知識服務、 內容產業， 甚至許多傳統白領工作， 都會逐漸受到影響。

未來最強的新創公司， 也許不再是「幾千人的公司」。

而可能是： 幾位能力極強的人類， 指揮數百個 AI 員工。

這不是遙遠的未來。

它其實已經開始了。