先發射，再校正：當效率比效益更重要時，你敢不敢先試？

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現況｜我以為我們做得很對，直到一句話打醒我

在 AI 快速發展至今，公司也如火如荼地將 AI 技術導入在每個工作環節中，最主要是希望能達到降本增效的最終目的。

那天早上，我準時走進會議室，手上拿著這個月 AI 導入進度報告的簡報資料。

團隊花了不少時間清理客服資料庫裡 1700 多則問與答，逐字對應、整理格式、排除重複項。為了讓 AI 回答更準確，我們一條條校對，只希望資料夠乾淨、夠工整，並在真正上線時可以滿足客戶快速找到問題的答案，所以整個專案預計要到一個月後才可以上傳完畢。

這是我過去經驗而延續至今的判斷。我相信，越乾淨的資料，才是好結果的根本，就像沒打地基的房子，再快蓋也是危險。

那時候，滿懷信心地認為執行長 Ken 會肯定我們的努力。但沒想到，簡報才講到一半，Ken 就開口了。

他的聲調變高，但沒有情緒，話語重得讓我瞬間靜默下來。

「為什麼一定要等到資料正確無誤才能上線？你用人工進行線上回答客戶問題，難道就不會發生亂答或是不正確的回覆嗎？你只是沒發現而已。」

那一刻，空氣彷彿凝結。我腦袋裡閃過無數想反駁的點，但嘴巴一時間說不出話。不是因為我沒想法，而是我知道——他說得對。

我從來不怕努力、不怕細節、不怕慢。原來我怕的是犯錯，怕的是上線後不正確的回覆而造成用戶困擾。

所以我自然會傾向「先把一切弄對，至少８成正確」，才去啟動測試。這樣的習慣與邏輯，在過去很多專案中或許保護了我，也保護了我的團隊。

但那天，Ken 的一句話讓我第一次重新審視：「我們到底是在避免錯誤，還是害怕改變？」

我突然意識到，我把「準備好」當成了行動的前提，而不是結果。也許在過去，這是一種負責任的表現。但在今天，尤其是面對 AI 這種具備快速運算與語意理解能力的技術，看似萬全的準備，往往拖慢了效率；「完美準備」其實正在成為團隊前進的無形阻力。

我陷入了一個錯誤的邏輯裡：資料沒清乾淨就不能用 AI，但 AI 本身就是可以幫助我們判斷資料好壞的工具，我們甚至可以透過它來找出需要清洗的區塊，而不是先清完再上線。

Ken 看出了這點。他更像是在提醒我：我們一直以來等待的，是一個不會犯錯的開始，但這個開始，其實永遠不會來。

從會議室走出來後，我腦中還在回放整段對話。Ken 說：「你就是甲方，沒有人來驗收你。你要的是推進，不是完美。」

回到座位，我問了自己三個問題：

越想越明白，我並不是真的在解決問題，而是在延後決策。

當下，我做了一個決定。

我沒有再等待清洗完成，而是當天直接將問與答文件全部上傳到公開平台上，供 Open AI 可以快速檢索並提供答案。

它的回答不是完美，但完全可用，甚至比我預期中的效果還要高，如果我們早一週做這個測試，就能提早一週發現這個答案。

那一刻，我真的意識到 —— 效率，才是真正會帶來價值的起點。

我們不是對外招標的甲方業主，沒有人會來驗收，我們就是決定「做或不做」的那個人。越快開始，越快知道問題點，越快開始迭代改進。

這次會議沒有讓我受挫（當下雖然有點點情緒上的波動），反而讓我看見自己在管理思維上的盲點。

我學到三件事：

我們過去以為「資料要清理完才能上線」，但事實上，真正的問題與雜訊往往要在實際運行中才會暴露出來。

AI 的價值，不在於它一開始有多完美，而是能讓我們用更快的速度反覆實驗、縮短修正週期。

我以為自己在降低風險，但其實是在延後成果的誕生，風險從來不是錯誤本身，而是我們不敢開始。

錯誤可以修正，錯過就回不來了

從那天之後，我不再等完美，我學會了先試、先上，並邊做邊調整。

因為我終於明白：錯誤是可以修正的，但那些因追求完美而「錯過的可能性」，才是永遠回不來的遺憾。