公司決定導入 AI Agent 後，各部門很快就會開出一長串需求：業務想整理詢價信、採購想比對供應商報價、客服想產生回覆草稿，主管則希望 AI Agent 協助處理跨部門簽核。需求這麼多，團隊首先要決定的是，哪一項工作最值得先做。
我們建議，第一個場景不要選最受矚目、最需要創意，或牽涉最多部門的工作。先從例行工作下手，確認需要的資料拿得到、處理步驟講得清楚，做完之後也有人能驗收，再按照出錯可能造成的影響，安排人工核可。這樣可以讓團隊先學會如何把工作整理成能執行、能檢查的流程，之後再決定要不要擴大範圍。
科學家最常請 AI 幫忙做什麼？
Anthropic 分析了 2026 年 8 月 2 日至 9 月 30 日的 207,049 次 Claude 與 Claude Code 科學研究工作階段（session）。結果顯示，在 Claude 工作階段中，資料分析占 33.7%，在 Claude Code 工作階段中則占 48.1%；寫作與溝通也占 Claude 工作階段的 32.0%。另一方面，研究人員有 28.6% 的時間花在蒐集資料，但這類工作只占兩種介面工作階段的約一成一；使用 AI 構思與產生假設的比例也比較低。
這份研究顯示，使用者比較常請 AI 處理適合它做的工作。不過，這不代表企業一律都要從資料分析開始。研究挑出理論上最適合 AI 的前 20% 任務後發現，這些任務的 Claude 使用量，是依照研究人員投入時間推估出的使用量的二至四倍。企業也可以用同樣的方式思考：一項工作有多重要，和它適不適合優先導入，是兩件事。策略規劃當然重要，但如果目標會隨著討論改變，連什麼樣的答案才算合格都說不清楚，就不適合拿來當第一個 AI Agent 專案。
研究也透過模型推估，如果廣泛採用現有的 AI 能力，部分領域的研究產出可能增加至兩倍。不過，企業不能直接把這項推估當成專案效益承諾，因為研究樣本只涵蓋特定期間的消費者方案；配套調查中的 528 名科學家，也主要是生命與健康科學領域中積極採用 AI 的研究人員。因此，導入團隊可以參考「先確認工作是否適合」的做法，但不能把科學研究的產出推估直接填進公司的投資效益表。接下來應該先問流程負責人：有哪些工作每天或每週都會重複發生，而且同仁拿得出合格與不合格的成果，讓團隊實際比對？
用四個條件挑出第一個工作流（workflow）
建議先盤點單一部門最近一個月的例行工作，不要一開始就蒐集全公司的需求。團隊可以按照以下四個條件，為每項工作評分。評分是為了讓主管、使用部門與 IT 用同一套問題討論，不需要急著設計精密的計分權重。
- 重複頻率： 同一套步驟是否會反覆出現？例如，業務每天整理詢價信、採購定期彙整報價。工作重複的次數夠多，團隊才有機會持續調整指令與驗收方式。
- 輸入是否齊全： AI Agent 開始工作前，是否拿得到必要的郵件、表單、文件與欄位？如果同仁還得四處詢問、補齊資料，就應該先整理收件規則，不要讓 AI Agent 自己猜缺少的內容。
- 輸出能否驗收： 負責人能不能說清楚完成品必須包含哪些欄位、引用哪些來源，以及哪些錯誤不能接受？例如，採購比價可以逐項檢查品名、規格、單價與條件是否對得上；客服草稿則可以檢查有沒有引用公司政策、是否漏掉客戶提出的問題。
- 錯誤風險： 如果結果出錯，只是內部需要多花時間修改，還是可能對外承諾價格、交期或合約條件？風險高不代表永遠不能做，但在送出內容、簽約或核定金額前，流程必須先停下來，交由有權責的人確認。
第一個工作流可以優先選擇發生頻率高、輸入資料齊全、容易驗收，而且能在對外送出前攔下錯誤的工作。例如，先讓 AI Agent 整理業務詢價內容、找出缺少的欄位並產生報價草稿，再由業務確認價格與交期。不過，如果歷史資料散落各處，報價規則也仍靠個人臨場判斷，就要先把資料與規則整理好。盤點完成後，團隊只選一項工作，寫清楚負責人、必要輸入、合格輸出與出錯可能造成的影響，再決定是否開始實作。
寫清楚流程、判斷規則與人工核可
選好工作後，團隊還要拆解目前由同仁憑經驗完成的每一個步驟。以採購比價為例，流程可能包括收齊供應商文件、核對品名與規格、列出價格及條件差異、標記缺少的資料，最後交給採購確認。每一步都要寫清楚資料從哪裡來、做完後交給誰，以及怎樣才算完成。否則，即使 AI Agent 產生了一份排版整齊的摘要，主管還是無法確認它在處理過程中有沒有漏掉重要條件。
人工核可要設在明確的流程節點，不能只寫一句「必要時由主管確認」。例如，金額超過部門上限、付款或交期條件有疑問、不同資料來源的內容互相矛盾，或文件即將寄給客戶與供應商時，都可以要求流程先停下來。EgentWrX 可以把需要重複執行的任務串成工作流，並設定交棒前必須經過人工核可；AI Agent 完成前段工作後，流程會先等待人員放行，再把結果交給下一段處理。平台提供流程機制，至於哪些情況需要核可，仍要由企業按照權責與風險訂清楚。
有些工作會卡住，問題不在處理步驟，而是資深同仁沒有把判斷規則講清楚。這時可以請流程負責人先挑一種常見判斷，寫下適用情況、必要資料、判斷規則、例外情況與合格範例。EgentWrX 可以把固定做法整理成技能，讓 AI Agent 遇到符合的情況時套用；同仁自行建立的技能如果要推廣到全公司，則必須先經過後台審查。建議先在單一團隊試用，記錄哪些情況需要調整規則，再由業務主管或治理單位決定是否擴大共享。
開始實作前，流程負責人與 IT 應該一起走完一次完整流程，逐步確認資料來源、驗收方式、負責人與流程必須停下來的條件。只要牽涉金額、對外承諾、模糊條件或重大判斷，就先保留人工核可；等團隊累積實際執行紀錄後，再決定下一項要導入的工作。
