一則 AI 新聞：2026、agentic AI、虛擬員工、自動化工作流。那一刻，很多自由工作者、講師、老闆心裡其實只有一句話——「完了，我是不是又要被時代追著跑？」我坦白說，看到最新報告寫：未來十年，自動化 AI 與智能代理市場預估每年成長 40%，從 86 億美金一路衝到 2630 億美金，我自己心裡也「咚」了一下。TechTarget

更關鍵的是，這不是「AI 又要來了」的恐嚇，而是「AI 已經開始取代你每天做的那堆重複瑣事」，從工具變成真正的「數位同事」。有研究甚至直接預測：企業軟體會從服務人類使用者，變成服務一整群 AI agent 的數位員工，老闆要決定的已經不是「要不要用 AI」，而是「要讓多少流程交給 AI 自己跑」。Forrester

聽起來很遠？其實離你比你想的近很多。

我先講一個「典型案例」，你看看有沒有似曾相識。
先叫他小 L，一位教簡報的講師，課開得不錯，可是永遠卡在三件事：找名單、寫內容、成交 follow。每天早上醒來，LINE 群一堆未讀，Email 還沒回完，簡報稿又被客戶追加修改，他常跟我說：「我覺得自己是在被內容和客戶追殺，不是在做事業。」

那時候我們沒有從「怎麼用哪個 AI 工具」聊起，我只是拉開一張空白 Notion，請他想像有一個「看不見的助理」，幫他接住整條流程。於是我們把整件事拉成一條線：陌生讀者 → 被內容打中 → 願意留聯絡方式 → 願意聽說明 → 願意刷卡成交。

接著，我打開 ChatGPT（#ChatGPT優先），只做了一件事：請它幫我們把這條線拆成幾個可以交給 AI 跑的「任務節點」。

我們最後約定了三段：「吸引（內容）」「說服（銷售節奏）」「陪跑（售後與推薦）」。我跟他說，不如這樣試試：
你暫時先不要管工具，只想一件事——如果有一個 AI 夥伴，它每天幫你做哪三件具體的行為，你會瞬間鬆一口氣？

他說：
「如果有人幫我把學生常問的問題整理好，變成一篇篇貼文就好了。」
「如果有人幫我把直播講過的內容整理，變成 Email 跟 LINE 文字就好了。」
「如果有人在課後自動提醒學員作業、順便引導他們分享心得就好了。」

好，這三句話，就是我們的 AI 工作說明書。
後面才是你熟悉的操作：我用一個專家 AI 幫他整理 FAQ，變成長期內容題庫；再用另一隻 AI 去聽他的直播逐字稿，整理成三種層級的文案版本；最後設計一個「課後陪跑 agent」，專門負責跟學員說人話，提醒作業、收集 feedback，再把有潛力的學員標記回 CRM。

結果呢？
他後來跟我說，一週大概少了 15 個小時的重複溝通時間，但招生轉化反而從原本差不多 8% 左右，穩定拉到 15% 以上——不是因為文案突然變神，而是整條流程不再靠他一個人硬扛。

你有沒有發現，這就是 2026 年那篇「10 大 AI 趨勢」講的第一點——agentic AI leads the pack 的落地版本：不是多一個聊天機器人，而是多了一個「會自己看狀況、接續、補位」的虛擬同事。TechTarget

另一個場景，是一間只有 6 個人的 B2B 服務公司。老闆一直覺得 AI 離自己很遠，他說：「我們客戶都要客製化，AI 幫不上什麼忙。」但他每天做的工作，我聽完只有一個感想：這太適合 #AI思維 了。

他們的流程大概是這樣：客戶透過網站諮詢 → 業務電話了解需求 → 回去開會估價 → 寫企劃書 → 寄報價 → 追蹤。
聽起來很正常，對吧？但問題是——每一段都在「重新來一次」。

我跟他提議，不如我們假設有一個「總裁 AI 助理」，專門負責三件事：整理資訊、產出初稿、提醒節奏。那天晚上，我們就在會議室裡邊喝著有點涼掉的咖啡，邊把他們現有的 20 份企劃書丟進去，請 AI 幫忙抓共通結構、關鍵問題、常見異議。

接下來的幾天，我們讓 AI 做的事情很單純：
每當有新客戶填表，AI 會先讀完需求、幫忙標記產業、預估預算區間，然後自動產一份「半成品企劃」。業務只要用肉眼微調、加上自己的觀察，再交給老闆做最後確認。

以前從詢問到企劃書寄出，平均要 5 天，中間穿插 N 次來回溝通；
導入這套「AI 跑流程」之後，多數案子可以在 48 小時內收到企劃書，成交率也從大約 20% 提升到接近 30%。

你看，這裡沒有什麼高深模型，也不是要自己寫 agent，只是把「會重複發生的工作」交給 AI 幫你先跑一遍，把人類保留在真正需要判斷、關係經營的那一格。

而這，正好呼應現在很多大型企業正在做的事：他們已經開始開出「AI Orchestrator、AgentOps、AI 治理架構師」這種新職缺，要有人負責設計、監督這些 AI 流程，讓 agent 不只是玩具，而是能負責任的同事。The Times of India

這些看起來像大企業的趨勢，跟一個講師、一間小公司、一位自由工作者，到底有什麼關係？

我會用一個很直接的比喻：
如果說 2010 年前後是「有沒有網站」的時代，2020 年是「會不會下廣告」的時代，那 2026 之後，很可能會變成「你有沒有讓 AI 幫你跑流程」的時代。

大企業請得起「AI Orchestrator」，你請不起沒關係——但你完全可以讓自己變成那個為自己 orchestrate 的人。

你現在的卡關，大多不是工具缺，而是「還在用人的思維做事」：
每天打開電腦，先看訊息、回客戶、改檔案、修簡報，一路忙到夜深了才發現，今天其實沒有任何一件事是「可複製、可放大」的。

而所謂的 #AI思維，其實就是反過來問自己：
如果我今天公司多了一個虛擬員工，他應該每天接手哪幾個固定任務？
這些任務的輸入長什麼樣（表單、逐字稿、對話紀錄）？輸出長什麼樣（企劃書、銷售頁、簡報、FAQ）？
我怎麼知道他做得好不好（打分標準、KPI、錯誤範例）？

當你把這幾個問題講清楚，工具反而是最後才要煩惱的那件事。
這也是為什麼我一直強調「AI 思維核心循環」：問題重構 → 任務拆解 → 角色化提示 → 自評與迭代 → 封裝成 SOP。真正的差別，不在於你會不會用哪一個平台，而是你「有沒有把自己的專業變成一套 AI 也看得懂的工作說明書」。

如果用一個對比來看未來幾年的變化，我會這樣想像：

一邊，是還在努力追新功能的人：新模型一出，就熬夜測試；新工具上線，又花一個週末研究。結果一年過去，他的收入、客源、時間自由，沒有太大改變，唯一增加的是焦慮。

另一邊，是安安靜靜把一條流程交給 AI 的人。
可能只是從「讓 AI 幫你整理學員問題」開始，慢慢變成「讓 AI 幫你寫完 80% 的簡報初稿」，再到「讓 AI 幫你跑整個行銷節奏」，不知不覺，一年可以多接幾個案子、多開幾梯課，甚至有餘裕和夥伴合作、切分潛在利潤。

如果你拉長 3–5 年去看，後面這一群人，其實不是「比較會用 AI」，而是他們比較早接受一個事實：
真正被 AI 拉開差距的，不是技能，而是願不願意把自己的工作交出一部分，讓 AI 幫你跑流程。

寫到這裡，我想起自己從 1997 年開始碰網路、SEO、虛擬貨幣，再一路走到今天 AI 商業思維的這條路。
老實說，我也繞過遠路、踩過坑，甚至到罹癌那段時間，才真正明白「放下、合作、借力」這幾個字的力量。

AI 對我來說，不只是賺錢工具，而是一個很誠實的鏡子：
它會逼你問自己——
你手上的專業，到底能不能拆成一條條可複製的價值鏈？
你做的每一件事，到底是在堆疊一個可以交給 AI 幫你放大的系統，還是只是在消耗你的體力與意志？

我最在意的，還是那幾個關鍵字：感恩、選擇權、合作共贏。
如果 AI 能讓我們省下 30% 的時間，把那一段時間拿來陪家人、照顧健康、和更好的夥伴合作，那這場變化就值得。

所以，當你下一次在咖啡香裡刷到關於「2026 十大 AI 趨勢」這類文章時，不妨先停個三秒，不是問「我會不會被取代」，而是問：「在我的事業裡，哪一條流程，今天就可以交給 AI 當第一位虛擬同事？」

我很願意陪你一起，用 #AI思維 把這條路走得更穩、更自由。

我發現，當我把這些實戰流程整理成一套可以直接啟動的專家 AI 系統後，很多人只用一個下午就能看見不一樣的節奏，如果你也想試試把自己的 AI 流程搭起來，可以從這個入口慢慢逛起 👉 https://www.w7line.com/u/aWQ9TWpJek5BPT0mcHU9X0x1RndkSjBH