你需要的可能不是 AI——90% 的中小企業問題，自動化就能解決

花 30 萬請人做的事，其實 Google 試算表就能搞定？

我遇過一個案子。一間二十人的貿易公司，老闆說要「導入 AI 分析訂單趨勢」。聊了半小時，我發現他真正的痛點是：業務每天花兩小時手動把 Email 裡的訂單數字抄進 Excel。

他需要的不是 AI。他需要一個自動把 Email 內容抓出來填進試算表的腳本。Google Apps Script，三天搞定，成本接近零。

但在他找到我之前，已經有兩家廠商跟他報了 AI 方案——一家 30 萬，一家 50 萬。

這不是個案。這是中小企業 AI 導入的常態。

自動化跟 AI 的差別，一句話講完

• 自動化：你告訴電腦「如果 A 就做 B」，它百分之百照做。
• AI：你告訴電腦「看看這是什麼意思」，它用機率猜一個答案。

自動化是確定性的——同樣的輸入永遠產生同樣的結果。AI 是機率性的——同樣的問題問三次，可能得到三個不同答案。

這個差別決定了一件事：如果你的問題有明確規則，用自動化；如果你的問題需要理解語意、做判斷，才用 AI。

聽起來很簡單，但 80% 的老闆分不清楚自己的問題屬於哪邊。

五個最常被賣成 AI 的自動化問題

1. 把 A 系統的資料搬到 B 系統

「客戶在蝦皮下單，我要手動把訂單抄進 ERP。」

這就是資料搬運。不需要理解語意、不需要判斷，就是把欄位 A 對到欄位 B。用 Zapier、Make、或一段簡單的 API 串接就解決了。

成本：免費到每月 $600 台幣。 AI 方案報價：15-40 萬。

2. 固定格式的通知與提醒

「客戶預約後要自動發確認訊息、前一天發提醒、結束後發感謝信。」

這是觸發式訊息流程。規則完全確定：什麼時間、什麼事件、發什麼內容。用 LINE 官方帳號的自動回覆 + 排程訊息就能做。

成本：$0（LINE 免費方案內建）。 AI 方案報價：8-20 萬。

3. 報表自動產出

「每個月底要從三個地方撈數字、算合計、寄給老闆。」

這是固定邏輯的數據彙整。Google Sheets + Apps Script，或 Excel + Power Automate。規則寫一次，每月自動跑。

成本：$0 到每月 $300。 AI 方案報價：10-30 萬（通常包裝成「AI 數據分析儀表板」）。

4. 表單資料自動歸檔

「客戶填完表單，資料要自動進 CRM、通知業務、建立待辦。」

這是事件驅動的工作流。Google Forms → Sheets → Zapier → CRM + Slack 通知。每一步都是確定的，不需要任何「理解」。

成本：免費到每月 $600。 AI 方案報價：「我們幫你做一套智慧客戶管理系統」，20-60 萬。

5. 定時抓取外部資料

「我每天早上要去三個網站查匯率 / 庫存 / 競品價格，手動記下來。」

這是排程爬取 + 通知。一段跑在免費伺服器上的腳本，每天早上八點抓三個網站、整理成表格、發到你的 LINE 或 Email。

成本：$0（Cloudflare Workers 免費額度綽綽有餘）。 AI 方案報價：「AI 競品監控系統」，15-40 萬。

那什麼時候真的需要 AI？

上面五個都是規則明確的問題。但有些問題沒有固定規則，這時候 AI 才是正確的工具：

需要理解自然語言的場景

• 客戶用各種不同的方式問同一個問題：「我要退貨」「這個能退嗎」「買了不滿意怎麼辦」「想退」——你沒辦法窮舉所有說法，需要 AI 理解意圖。
• 客戶在 LINE 上丟一段話，裡面同時包含問題、抱怨、和新需求，你需要 AI 拆解並分別處理。

需要從非結構化資料中提取資訊

• 客戶寄來一份 PDF 合約，你需要自動找出「付款條件」和「交貨日期」。
• 一堆客戶評論裡面，你要自動分類哪些是產品問題、哪些是物流問題、哪些是正面回饋。

需要生成內容

• 根據客戶描述，自動草擬一份報價單的文字說明。
• 把客服對話摘要成三句話，讓主管快速掌握。

判斷標準很簡單：如果你能把規則完整寫出來（「如果 X 就做 Y」），用自動化。如果你寫到第五條就發現「但有時候也不一定」，用 AI。

最聰明的做法：先自動化，再加 AI

很多成功的案例，架構長這樣：

第一層：自動化處理 80% 的確定性工作

• 資料搬運、格式轉換、通知、排程 → 全部用自動化
• 確定性 100%、成本趨近零、不會出錯

第二層：AI 處理 20% 的模糊判斷

• 自動化搞不定的才丟給 AI
• 例如：自動化先把客服訊息分成三類（退貨 / 查詢 / 其他），「其他」那一類才送 AI 判斷

這樣做的好處：

• 成本低：80% 的工作不用付 AI 的 token 費
• 穩定：確定性的部分不會因為 AI 的機率性而出錯
• 好除錯：自動化的部分出問題一定找得到原因，AI 的部分才需要調 prompt

反過來——全部丟給 AI 做——你會得到一個又貴又不穩定又難除錯的系統。

廠商不會告訴你的事

為什麼這麼多廠商把自動化問題包裝成 AI 方案？很簡單：自動化收不了多少錢。

一個 Zapier 串接，工程師半天搞定，收你 5,000 塊已經算貴了。但如果包裝成「AI 智慧工作流程」，突然就能報 30 萬——因為「AI」兩個字自帶溢價。

這不代表所有廠商都在騙你。很多時候是廠商的業務不懂技術，真的以為這件事需要 AI。但結果一樣：你付了 AI 的價格，買了自動化的功能。

怎麼避免？問一個問題就夠了：「這個系統裡面，哪一步真的需要 AI 來判斷？能不能把那一步拿掉，其他部分還能跑嗎？」

如果拿掉 AI 整個系統還是能運作——恭喜你，你需要的是自動化，省下那筆 AI 的錢。

自我檢測：你的需求是哪一種？

花三十秒想一下你最想解決的那個問題，然後對照：

四題都答「能 / 不用 / 固定 / 是」，你就是自動化的案子。不要被 AI 的行銷話術帶偏。

不確定？十分鐘幫你判斷

我做這行最常做的事，不是幫人導入 AI，是幫人判斷他到底需不需要 AI。

加這個網站的 LINE，描述你想解決的問題。我會告訴你：這個用自動化就能搞定、還是真的需要 AI、還是兩個都要但先從自動化開始。

不會因為我是做 AI 的就硬推 AI 給你——幫你省下不該花的錢，才是我做諮詢的價值。