AI和專案管理雙重視角：IT分析師常見錯誤與成功避坑之道

當 AI 自動化遇上流程問題：小林在中小企業的專案實戰故事

在台灣一間中小企業裡，員工們每天都在為如何導入 AI 自動化 而倍感壓力。IT 分析師小林接下一項任務：優化內部流程。但他發現，這類專案背後藏著大量需求落差與風險被忽略的問題。

AI專案實戰

一、AI 專案的地雷來自「資訊不完整」

小林剛接手時，主管給他的資料零散。幾週後專案延誤，因為前期誤差使後期全數重做。這反映了許多企業忽略了 AI 必須建立在精準需求與有效資料上。

「這個估算一看就知道做不到。」

二、診斷表：你的流程適合 AI 化嗎？

評估維度 高成功率跡象 高風險警訊
資料品質 格式統一、歷史紀錄完整。 資料散落在紙本或 Line。
邏輯規則 有清晰 SOP 與因果關係。 依賴員工直覺或心情。

🚀 提升你的專案管理與 AI 實戰力

工具再強，也需要紮實的流程設計。如果你想避免踩坑，這兩門課將助你一臂之力：

1. 打穩地基：掌握 PM 核心硬實力

無論 AI 如何發展，釐清需求與風險管理永遠是專案成功的基石。這門課將教你系統化的專案管理方法論。

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2. 加速升級：AI × 工作流自動化

學習如何正確將 AI 導入流程，設計高效且穩定、具備容錯能力的 AI 自動化系統。

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