章節導讀#

組建好團隊後，下一個關鍵問題是：**該把資源投到哪個專案？**本章提供三種互補的視角，幫管理者把抽象的 AI 機會轉化為可執行的選擇。

別只追逐能快速見效的「低垂果實」（影響有限），也別一頭栽進需要尚未具備能力的「策略級大案」。最好的選擇，是能為組織建立未來能力的專案。

本章涵蓋#

• 發現機器學習機會：把工作拆解成「輸入 x 與輸出 y」的監督式學習問題，學會分辨哪些任務適合自動化
• AI 決策畫布（AI Canvas）：把 AI 視為「降低預測成本」的機器，並用七格畫布（預測、判斷、行動、結果、輸入資料、訓練資料、回饋資料）系統性評估每個決策
• 挑選正確的自動化專案：以**能力建構（capability-building）**為標準排序，讓早期專案為下一個、再下一個、再再下一個專案打底

共通建議#

• 預測無 100% 準確——必須思考「錯誤的代價」與「業務能接受的準確率門檻」
• 自動化任務前先問：**讓 10 位同事做這件事，他們會給出相同答案嗎？**若連人類都無法達成共識，電腦更不可能可靠地把判斷轉成統計模式
• 第一個專案的價值，不只在於它本身的 ROI，更在於它為組織解鎖了多少後續專案