先說清楚：

這是一個 SasaDaily 假設示範案例。

目前沒有公開證據可以證明某一家 8 人品牌顧問公司，因為 Notion 8 月 14 日新版 Model Picker 而實際省下多少錢或多少工時。

所以本文不會虛構客戶名稱，也不會把假設數字寫成真實成果。

真正要示範的是：

一家本來就在 Notion 工作的小公司，可以怎麼把「不同工作用不同 AI」變成實際流程。

公司情境：8 人品牌顧問工作室

假設這家公司有 8 個人：

  • 1 位負責人
  • 2 位品牌策略顧問
  • 2 位內容與文案人員
  • 1 位設計企劃
  • 1 位專案經理
  • 1 位行政與客戶窗口

主要服務中小企業。

每天處理的資料包括：

  • 客戶訪談紀錄
  • 品牌問卷
  • 競品資料
  • 市場研究
  • 會議紀錄
  • 社群內容
  • 提案版本
  • 報價
  • 專案進度
  • 客戶修改意見

公司的問題不是：

沒有 AI 可以用。

而是：

大家什麼工作都用同一種方法問 AI。

原本的工作方式有什麼問題？

早上有人只是想整理一份會議筆記。

下午有人要寫三個社群貼文方向。

另一個人則要比較：

六家競品、

三份研究、

兩版客戶訪談，

最後提出品牌定位建議。

三種工作複雜度完全不同。

但團隊過去常常只是：

打開 AI，

貼資料，

問：

「幫我整理。」

或：

「幫我分析。」

問題就出現了。

簡單工作可能用了過多能力。

真正困難的分析卻沒有要求 AI 多檢查資料、處理矛盾或提高推理深度。

所以團隊決定不再用：

「哪個模型最強？」

管理 AI。

而是先管理：

「這件工作需要多少能力？」

第一步：把工作分成三條路

團隊在 Notion 裡替常見工作建立三種標籤。

快

適合：

  • 整理會議重點
  • 改寫短句
  • 分類客戶留言
  • 統一格式
  • 建立簡單待辦
  • 把筆記縮短

特色是：

答案很快就能人工確認。

做錯通常也容易重新處理。

平衡

適合：

  • 社群內容初稿
  • 品牌企劃架構
  • 客戶需求整理
  • 三個創意方向比較
  • 簡單市場研究
  • 提案初步大綱

這些工作開始需要理解與判斷。

但仍然不值得每次都使用最深的推理。

深度

只留給：

  • 多份研究比較
  • 品牌定位分析
  • 找資料矛盾
  • 比較市場進入方案
  • 找證據與反例
  • 重大提案的策略分析

這時才選擇能力較高的模型，必要時提高 effort。

重點不是模型名字。

而是：

把昂貴的注意力留給真正困難的工作。

第二步：先分類，再選模型

例如專案經理收到一份 40 分鐘會議紀錄。

工作只是：

「整理決定、負責人、下一步。」

分類：

快。

不需要先要求最高推理程度。

接著品牌策略顧問要：

「根據客戶訪談整理三種品牌定位方向。」

分類：

平衡。

最後負責人要做：

「比較六個競爭品牌、兩份市場報告與半年銷售資料，找出目前定位最矛盾的地方。」

分類：

深度。

這時才值得投入更多 AI 能力。

第三步：深度工作先檢查來源

公司訂了一條規則：

只要被標成「深度」，

AI 在提出最終分析以前，先完成三件事：

已確認

哪些資訊在原始資料裡真的找得到？

矛盾

哪些資料互相衝突？

缺口

哪些資訊目前根本沒有？

這一步很重要。

因為模型變強，不代表資料突然變正確。

如果兩份客戶資料互相衝突，

AI 最危險的做法不是說：

「我不知道。」

而是自己選一個版本，然後寫出一份非常完整的分析。

第四步：外部資料不能只看工作難度

假設有一件工作其實很簡單：

幫我摘要這份客戶寄來的 PDF。

從工作難度來看，它可能只是「快」。

但團隊還要問：

資料是哪裡來的？

因為外部：

  • PDF
  • 網頁
  • 共享文件
  • 客戶附件

不是公司自己控制的資料。

所以團隊增加第二個標籤：

可信內部資料

或：

外部／未確認資料

只要是後者，

即使工作本身很簡單，也不直接讓 AI 接著操作其他系統。

先讀。

先整理。

再由人決定下一步。

第五步：AI 可以準備，但不能替公司承諾

品牌顧問公司最危險的不是 AI 把一句文案寫醜。

而是 AI 把：

「我們可以研究看看。」

整理成：

「我們可以完成。」

或把：

「預算大約落在這個範圍。」

變成正式報價。

所以公司另外設定一個：

人工停止區。

遇到以下內容，一律停止。

報價

AI 可以整理報價需要的：

  • 工作項目
  • 時數
  • 過去版本
  • 成本資料

但不能決定最後價格。

合約

AI 可以比較版本、整理差異。

不能代表公司接受條款。

折扣與補償

客戶要求折扣時，

AI 可以整理背景。

不能直接答應。

交件日期

AI 可以找目前排程。

不能自行承諾正式交期。

客戶正式策略

AI 可以提出三個方向。

最後推薦哪一個，由顧問負責。

因為真正收顧問費的不是：

AI 產生文字的速度。

而是：

公司願意為這個專業判斷負責。

AI 做什麼？

在這個假設流程裡，Notion AI 主要負責：

  • 整理會議
  • 分類資料
  • 建立初稿
  • 比較不同版本
  • 找資料中的共同點
  • 找出矛盾
  • 提出可能假設
  • 建立提案骨架
  • 整理研究結果

人做什麼？

團隊成員仍然負責：

  • 判斷資料是否可信
  • 決定品牌策略
  • 確認引用來源
  • 評估客戶情境
  • 決定正式報價
  • 同意折扣
  • 確認合約
  • 承諾交期
  • 發出正式提案

這條線不能模糊。

哪些情況必須直接停止？

除了報價與合約，團隊再設定六種停止條件。

1. 不知道資料是哪裡來的

停止。

2. 不同文件數字互相矛盾

停止推結論，先列出差異。

3. 客戶要求引用沒有來源的市場數字

停止。

4. AI 找不到支持結論的原始資料

停止。

5. 即將修改正式客戶資料

停止，交給人確認。

6. 即將對外寄出內容

先產生草稿。

最後送出由人完成。

這樣 AI 才是：

加速器。

而不是：

自動承諾機。

成本怎麼估？

這裡只能做 SasaDaily 成本假設。

Notion 目前美國公開價格顯示：

Plus 為每位每月 10 美元。

Business 為每位每月 20 美元。

假設這間 8 人公司原本就在 Plus。

如果 8 人全部升級 Business，

依目前公開月費差額粗估：

每位增加 10 美元。

8 人就是：

每月增加約 80 美元。

如果公司原本就已經在 Business，

那就不能再把整個 Business 月費算成「為 Model Picker 新增加的成本」。

而且一般 Notion AI 使用和 Custom Agents 的 credits 也不是完全相同的計費概念。

所以這家公司不應該算：

「換成便宜模型後，每個月一定省多少 Token 錢。」

真正該算的是：

AI 有沒有讓真正需要人的時間下降。

四週測試要量什麼？

公司決定先試四週。

不是第一天就宣稱：

「AI 導入成功。」

KPI 1：每件工作的實際完成時間

例如原本整理客戶訪談平均要 25 分鐘。

導入後多少？

真正量時間。

不要問員工：

「你覺得有沒有比較快？」

KPI 2：人工修改時間

AI 五分鐘就寫完，

結果人工改了四十分鐘，

這不叫省時間。

所以要把：

AI 執行時間

和：

人工修正時間

分開記。

KPI 3：一次可用率

每個成果標記：

  • 可直接進入下一步
  • 需要修改
  • 失敗重做

不要只看 AI 有沒有回答。

KPI 4：模型升級率

如果「快」工作有一半最後都要重新改用深度模型，

代表分類規則可能設錯。

KPI 5：錯誤承諾數

這個 KPI 的目標很簡單：

0。

不能因為導入 AI，而多出錯誤報價、錯誤交期或錯誤客戶承諾。

KPI 6：重要結論的來源可追溯率

凡是重大策略建議，

都要求能回到原始：

  • 訪談
  • 報告
  • 銷售資料
  • 客戶文件

不是只留下 AI 最後寫出的結論。

一個四週測試假設

假設團隊每週有：

40 件快工作、

15 件平衡工作、

5 件深度工作。

先不要假設一定省很多錢。

第一個月只設定三個目標：

快工作平均處理時間下降 25%。

需要整份重做的 AI 成果低於 10%。

高風險對外動作未經人工確認的次數維持 0。

注意：

這些是測試目標。

不是本文宣稱 Notion 可以保證做到的成果。

四週後如果沒達標，

就不要硬說 AI 導入成功。

最值得測的不是哪個模型最強

公司真正要回答的問題是：

哪一種工作，用哪一種能力最划算？

有些工作可能用最快的模型已經足夠。

有些換成高能力模型後，人工修改大幅下降。

也可能有些工作最後發現：

根本不適合交給 AI。

這三種答案都算成功。

因為真正的 AI 管理不是：

讓 AI 做最多。

而是：

知道哪些工作值得讓 AI 做。

可以直接使用的工作分流 Prompt

你正在協助一間品牌顧問工作室處理工作。
在執行以前，先判斷這項任務屬於：
快：
內容簡單、容易驗證、錯誤容易重做。
平衡：
需要理解、比較或產生專業內容，但人工可以快速檢查。
深度：
涉及多份資料、矛盾資訊、證據比較、複雜條件或難以驗證的分析。
接著先回答：
  1. 你把這項工作分到哪一類？
  2. 判斷理由是什麼？
  3. 使用的資料屬於內部可信資料，還是外部／未確認資料？
  4. 有沒有金額、合約、交期、折扣、客戶承諾或其他高風險內容？
  5. 哪一步必須由人確認？
如果資料互相矛盾，請列出差異，不得自行選一個版本。
如果缺少完成判斷所需資料，請停止並列出缺口。
遇到報價、折扣、付款、合約、正式交期、退款、採購或對外承諾時，只能準備資料與草稿，不得視為已取得執行授權。

導入順序也不要搞反

第一週：

先整理最常見的 10 種工作。

第二週：

分成快、平衡、深度。

第三週：

開始記錄結果與人工修改時間。

第四週：

才檢查哪些工作值得繼續。

不要一開始花三天研究：

GPT 哪個版本最強、

Claude 哪個模型第一、

Gemini 又贏了哪個 Benchmark。

因為排行榜下個月可能又變。

但公司的：

客戶訪談、

內容製作、

研究、

提案、

報價，

明天還是要做。

這個案例真正的商業價值在哪裡？

不是把：

8 個人 × 最強 AI。

真正有價值的是：

把有限的 AI 能力與人的注意力，放在真正需要的地方。

簡單工作快速完成。

一般工作保持品質。

困難工作多花能力。

高風險工作停下來找人。

這才開始像一套公司的 AI 工作流程。

而不是：

每個員工各自打開 AI，

想到什麼就問什麼。

今天真正要記住的一句話

企業導入多模型 AI，不是要替每個人找到一個永遠最強的模型，而是替每一種工作找到剛好夠用的能力，再把真正需要負責的決定留給人。

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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