這是一個 SasaDaily 假設案例。

不是 Google 公布的客戶成效。

假設台灣有一家：

5 人活動企劃工作室。

平常同時服務：

品牌發表會。

企業講座。

小型展覽。

商場活動。

記者會。

手上同時可能跑：

8 個專案。

問題不是：

大家沒有工具。

而是：

工具太多。

專案進度在 monday.com

每個活動都有：

Owner。

Deadline。

Blocked Task。

供應商進度。

客戶待確認。

團隊已經把：

monday.com

當成：

正式 Project Board。

但客戶臨時變更都從 Gmail 進來

星期三晚上：

客戶寄信說：

主持人流程改了。

星期四早上：

另一封信又說：

Logo 要換新版。

下午可能再補：

貴賓多兩位。

這些事情：

不一定立刻有人更新進：

Project Board。

Drive 裡又放著另一批 Context

提案。

場地圖。

最新版流程。

設計稿。

報價附件。

廠商資料。

都在：

Google Drive。

Calendar 則告訴大家「今天真的會發生什麼」

場勘。

客戶 Meeting。

設備進場。

彩排。

活動時間。

所以專案經理每天早上真正做的，

不是：

打開 monday.com

就結束。

而是：

四個地方全部巡一次。

原本每天早上要人工做一輪「資訊巡邏」

假設 9 點上班。

專案經理先：

開 monday.com。

看：

今天到期。

逾期。

Blocked。

再開 Gmail。

看：

昨晚客戶有沒有新要求。

接著開 Calendar。

確認：

今天有哪些場勘與會議。

再去 Drive：

找最新 Run Sheet。

最後自己整理成：

「今天最容易出事的五件事情。」

假設平均：

35 分鐘。

而且最麻煩的還不是時間。

是：

可能漏掉。

例如一封 Email 沒看到，整個活動可能做錯版本

假設：

客戶昨晚 22:40

寄了一封：

「明天舞台背板不要使用舊 Logo。」

但 Project Board

還沒更新。

設計師早上只看：

monday.com。

看到：

「背板輸出」

仍然是：

Ready。

於是直接送印。

下午大家才看到：

Email。

這時問題不是：

AI 有沒有寫得漂亮。

而是：

不同系統裡的真相沒有同步。

團隊決定不要讓 AI 一開始就「管理全部工作」

他們先只選一件：

每天一定重複做、

而且很適合整理資訊的工作：

Morning Risk Brief。

也就是：

每天早上先回答：

今天有哪些事情：

逾期？

Blocked？

有新客戶要求？

有重要會議？

可能發生衝突？

Gemini Connected Apps 剛好可以拿來做這一層

Google 9 月 23 日開始 Rollout

新一波：

Connected Apps。

其中 monday.com

可用來：

Track and Manage：

Projects。

Sales Pipelines。

Leads。

Gemini 本身也可以連：

Google Workspace

裡的：

Gmail。

Drive。

Calendar

等服務。

所以這家工作室的目標不是：

把所有資料搬進：

一個新 Database。

而是：

讓資料留在原本工具，Gemini 每天去需要的地方讀。

第一步：先查 monday.com，不混其他來源

專案經理先問：

「@monday.com，只讀目前 8 個活動專案，列出今天到期、已逾期與 Blocked 的工作，不要修改任何項目。」

這裡先刻意：

只用 monday.com。

因為：

Project Status

的正式來源就是：

Project Board。

不要第一句就：

Gmail＋Drive＋Calendar＋monday.com

全部混在一起。

第二步：再單獨查 Gmail

接著問：

「從 Gmail 找最近 24 小時與這 8 個專案相關的客戶變更，只列出會影響時間、內容、數量、價格或交付的訊息，不要寄信。」

這一步的目的不是：

把所有 Email 摘要一次。

而是：

只找：

會改變工作內容的訊息。

例如：

日期變更。

人數變更。

最新版素材。

場地要求。

新的客戶批准。

取消項目。

第三步：看今天 Calendar

再問：

「從 Calendar 列出今天與這些專案相關的會議、場勘、進場與彩排時間。」

這一步解決的是：

Operational Timing。

因為：

某個 Task

可能還有兩天才 Due。

但如果今天下午：

已經要和客戶確認，

那它今天早上：

就是高優先。

第四步：最後才叫 Gemini 合併成「風險清單」

前面三個來源：

分開確認後，

再讓 Gemini 整理：

今天最需要注意的：

5 件事。

例如：

風險 1

舞台背板今天 11 點前要送印，

但客戶昨晚寄了新版 Logo。

風險 2

燈光設備下午進場，

monday.com 仍顯示：

供應商未確認。

風險 3

明天活動主持流程已變更，

但 Drive 裡的 Run Sheet

可能仍是舊版。

風險 4

下午三點客戶 Meeting

需要先確認：

最新賓客人數。

風險 5

某個 Task 已逾期，

但目前沒有 Owner。

這樣 AI 做的是：

Cross-app Triage。

不是：

代替 Project Manager。

最重要的是：它不能看到風險後就自己亂改

例如 AI 發現：

Equipment Delivery

來不及。

它可以說：

「這件事可能延誤。」

但它不能因此：

自己把活動日期改掉。

自己改 Deadline。

自己寄信通知客戶：

「我們會延後。」

這些都是：

Business Commitment。

必須由人決定。

所以團隊把工作分成兩層

AI 層

Search。

Retrieve。

Compare。

Summarize。

Flag Risk。

人類層

改 Deadline。

重新派工。

答應客戶。

更改報價。

取消供應商。

發布最新版流程。

寄出正式 Email。

這個分工非常重要。

因為 Connected Apps 已經不只「會看」

Google 現在的 Connector

能力差異非常大。

有些主要：

Search。

有些可以：

Create。

Update。

Send。

Manage。

所以工作室不能只訂一條：

「Gemini 可以連。」

更應該訂：

「Gemini 可以在哪一步做什麼？」

假設第一階段全部維持「讀」

這家工作室第一週：

完全不讓新 Workflow

自動改：

monday.com。

不自動：

寄 Email。

不自動：

改 Calendar。

只產：

Morning Risk Brief。

為什麼？

因為第一週真正要驗證的是：

AI 有沒有把重要事情找對。

不是：

它能不能自動操作。

他們每天只記三種錯誤

第一種：

Miss

真正很重要的變更，

AI 沒抓到。

這最危險。

例如客戶已經：

改活動時間。

AI 卻沒列。

第二種：False Alarm

AI 說：

這件事很危險。

實際上：

早就處理完。

如果太多，

大家很快會開始：

不看 Risk Brief。

第三種：Wrong Context

例如：

抓到舊 Email。

抓到舊 Run Sheet。

把：

A 客戶專案

和：

B 客戶專案

搞混。

這也是 Connected Apps

非常重要的測試。

因為「連上真實資料」不代表答案一定正確

Google 自己也提醒：

Gemini

仍然可能：

Hallucinate。

也可能：

引用 Outdated Information。

例如：

找到一封舊 Email，

忽略：

比較新的更新。

所以 Connected Apps

真正增加的是：

取得真實 Context 的能力。

不是：

100% Accuracy。

第一週不談省多少時間，先看漏掉多少事

假設原本：

人自己做 Morning Check

偶爾也會漏。

那新 Workflow

首先要比較：

AI Brief 有沒有：

漏掉重要變更？

找錯專案？

重複警告？

如果錯很多，

即使：

35 分鐘縮成 5 分鐘，

也沒有價值。

因為：

活動現場一次錯誤

可能就把前面省的時間：

全部吃掉。

第二週才開始測人工時間

以下全部是：

SasaDaily 假設數字。

不是 Google 客戶成效。

假設原本：

monday.com 檢查：

10 分鐘。

Gmail：

10 分鐘。

Calendar：

5 分鐘。

Drive／最新版確認：

5 分鐘。

自己整理 Priority：

5 分鐘。

共：

35 分鐘。

Connected Apps Workflow 後，假設變成 15 分鐘

分來源執行查詢：

3 分鐘。

核對 AI 找到的重要項目：

7 分鐘。

專案經理決定 Priority：

5 分鐘。

總計：

15 分鐘。

每天少：

20 分鐘。

一週五天，假設少掉 100 分鐘

20 分鐘 × 5：

100 分鐘。

約：

1 小時 40 分鐘。

四週約：

6 小時 40 分鐘。

但這些數字：

只是在示範怎麼算。

不是：

Gemini 保證能替任何公司

每月省：

6 小時 40 分鐘。

真正數字一定要：

自己量。

而且不能只算「整理時間」

假設 AI 每天替你：

省 20 分鐘。

但每星期有一次：

抓錯舊版本。

讓團隊花：

90 分鐘重做。

那：

ROI

就完全不同。

所以這家公司最後真正追：

四個 KPI。

KPI 1：Morning Review Time

以前：

35 分鐘。

現在：

多少？

這是最簡單的。

KPI 2：Critical Misses

有幾個真正會影響：

客戶。

Deadline。

現場執行。

成本

的資訊：

AI 沒抓到？

這個數字：

越接近 0 越重要。

KPI 3：False Alerts

AI 每天列五個風險，

其中有多少：

其實已處理？

如果：

80% 都是假警報，

再快都沒用。

KPI 4：Human Correction Time

專案經理還要花多久：

修 AI Brief？

如果 AI 5 秒產出，

但人花：

25 分鐘改，

就不能只宣傳：

「5 秒完成。」

真正人工成本：

還是 25 分鐘。

第三週才考慮讓 AI 做少量 Write

如果前兩週：

Read

穩定，

才測下一層。

例如：

讓 Gemini：

準備更新 monday.com 的建議。

但不是：

直接 Update。

先輸出：

「我準備修改以下三項：

Task A：Deadline 從星期四改星期五。

Task B：Owner 從未指派改為小王。

Task C：Status 改成 Waiting for Client。」

然後：

人按確認。

再執行。

這就是：

Draft Action → Human Approval → Write。

但是客戶承諾始終不全自動

即使 Gemini 以後可以：

直接寄 Email，

這家活動工作室仍設定：

以下內容一定由人：

批准。

價格。

付款條件。

正式時間。

賓客數量。

活動取消。

追加費用。

供應商更換。

客戶承諾。

原因很簡單。

這些不是：

整理問題。

而是：

商業責任。

「AI 找到問題」和「AI 有權決定怎麼處理」完全不同

例如 AI 發現：

場地進場時間

和設備到貨：

衝突。

它可以：

Flag。

可以：

建議幾個方案。

但是：

真正要不要：

改設備時間？

加人？

改流程？

通知客戶？

可能涉及：

額外成本。

供應商關係。

客戶體驗。

這些都不是：

單純資訊處理。

這正是小公司最適合的 AI 導入點

很多小公司一聽到：

AI Agent

就想：

自動回信。

自動排程。

自動更新 CRM。

自動寄報價。

全部自動。

但真正最容易開始的，

往往是：

先把散落資訊整理成一張清楚的工作清單。

因為這件事：

高頻。

重複。

低創意。

而且最後：

還有人檢查。

這個案例和一般 Dashboard 最大差別是什麼？

Dashboard

通常要求：

資料先全部：

整合。

ETL。

同步。

建欄位。

做報表。

Gemini Connected Apps

帶來的另一種方式是：

資料仍然留在：

原本 App。

當你需要回答某個問題時，

AI 去：

各自的 Source

取 Context。

對只有：

5 個人的公司

這個門檻可能低很多。

但也因此更需要 Source of Truth

例如：

專案狀態：

以 monday.com 為準。

正式客戶要求：

以最新 Gmail Thread 為準。

時間：

以 Calendar 為準。

正式文件：

以指定 Drive Folder 的最新版為準。

這些規則：

公司一定要先講清楚。

否則 AI 會遇到：

三個版本都是真的，

卻不知道：

哪個才是：

正式版本。

最容易出問題的是「客戶 Email 已改，但 Project Board 還沒改」

這反而是：

Connected Apps

最有價值的一種場景。

AI 可以看到：

兩個來源之間：

可能不一致。

例如：

Gmail：

客戶說：

活動改 18:30。

monday.com：

Task 還寫：

18:00。

Calendar：

甚至還是：

17:30。

AI 不應該：

自己挑一個改掉。

最合理的是：

Flag Conflict。

告訴人：

三個系統不一致。

請人確認：

哪個才是正式答案。

AI 真正價值可能不是「整合資料」，而是「找出不一致」

這是很重要的轉變。

過去大家想：

AI 幫我摘要。

但公司每天最危險的事情

往往不是：

資訊太長。

而是：

資訊彼此矛盾。

Project Board 一版。

Email 一版。

文件一版。

口頭又一版。

如果 AI 能每天先找：

Conflict。

Outdated Record。

Missing Owner。

Blocked Task。

它的商業價值可能比：

單純寫一篇摘要

高很多。

但這也需要你讓 AI 知道「什麼算衝突」

例如：

日期不同：

算。

人數不同：

算。

報價不同：

算。

活動地址不同：

算。

但：

描述文字不同

不一定代表：

衝突。

所以這家公司會慢慢把：

真正常發生的錯誤

變成：

檢查規則。

這才是：

AI Workflow

越用越有價值的地方。

如果一開始就讓 AI 改所有系統，反而看不到問題在哪

假設 Gemini：

看到 Gmail 的新日期。

直接：

改 monday.com。

改 Calendar。

再寄通知。

看起來很自動。

但如果：

客戶只是說：

「我們正在考慮改成 18:30。」

並沒有正式確認。

AI 卻把：

「討論中」

理解成：

「已決定。」

那一個錯誤：

瞬間同步到所有系統。

這叫：

Automation Amplification。

所以自動化不是：

越多越好。

正確順序反而是：

先讓 AI：

看。

再讓 AI：

指出不一致。

再讓人：

決定哪一個是真的。

最後才：

同步。

這種 Workflow

看起來：

沒有那麼炫。

但對真實公司來說：

可靠很多。

Google Connected Apps 現在的方向，正好讓這種 Workflow 更容易

Google 已經把：

Gemini

從只連：

Google 自己的服務，

慢慢擴大到：

monday.com。

Airtable。

Linear。

PandaDoc。

Webflow

等第三方工具。

Google 官方也明確說：

不同 Connector

支援不同：

Actions。

所以未來公司的 AI Workflow

不會只問：

「我們有沒有 Gemini？」

而是：

「Gemini 在這個 App 裡，到底被允許做到哪一步？」

這家 5 人工作室最後的規則可以很簡單

每天早上：

AI 做

查 Project。

查客戶變更。

查行程。

列 Conflict。

排風險。

人做

確認版本。

決定 Priority。

改 Deadline。

答應客戶。

核准成本。

正式寄信。

只要這個邊界守住，

Connected Apps

就不是：

把公司控制權交給 AI。

而是：

把每天到處找資料的時間先交出去。

真正買到的不是「Gemini 幫我管理公司」

而是：

原本專案經理每天 9 點開始：

開四個 App。

找四份 Context。

自己拼出：

「今天到底要先救哪裡。」

現在：

AI 先把：

候選問題

排在眼前。

人直接進：

判斷。

這才是：

小公司比較務實的 AI 導入。

最後不要先問「可以自動多少」

先問：

「哪一段工作每天都在找資料，卻幾乎不需要創意？」

如果答案是：

Morning Project Review。

那就先從：

這一段開始。

測：

時間。

漏件。

錯誤。

修正成本。

連續兩週。

真的有改善：

再往下一步。

沒有改善：

就停。

AI 導入真正要追的，

不是：

Connected Apps 開了幾個。

而是：

團隊每天是不是少做了一段沒有價值的搬資料工作，同時沒有把新的錯誤一起放大。

如果你也想知道自己的工作裡，哪一步最適合先交給 AI，留言「流程」。

今天，和 AI 一起進步一點。

每天學會一個 AI 技巧。

每天節省一點時間。

每天提升一點能力。

SasaDaily，陪你一起成長。

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