很多香港公司試 AI 的第一步都很快：同事把 PDF 丟進工具叫它摘要，銷售團隊用 chatbot 草擬回覆，老闆叫 AI 幫手整理會議重點。問題通常不是 Demo 無效，而是 Demo 一離開試用環境，就會撞到真實營運問題：資料從哪裡來？誰批准輸出？錯了由誰跟進？客戶資料能否放入工具？更新後會否影響原有 CRM、預約、付款或報表流程？
Cyberport AI Frontier 2026 在 2026 年 5 月 22 日把主題放在 AI 由試驗走向 enterprise-scale deployment。HKPC 亦在 2026 年 5 月 21 日舉辦「AI with HKPC」Smart Solutions Showcase，展示近 50 項 AI 方案，並把焦點放在製造、公共服務和 AI Training for All。這些訊號代表一件事：香港企業現在需要的不是更多「試玩 AI」，而是把 AI 放入可管理的日常工作流。
先決定 AI 要處理哪一段工作，而不是先決定用哪個工具
第一個常見錯誤，是一開始就問「用哪個 AI 工具最好」。較實際的做法，是先畫出工作流。例如零售公司每日收到 WhatsApp、網站表格和門市查詢，現時由同事手動分類、回覆、再輸入 CRM。AI 可以先處理「初步分類」和「草擬回覆」，但正式發送仍由同事按品牌語氣和折扣權限審批。
這樣做的好處，是範圍清楚：AI 不需要立即取代整個客服部，只需減少重複閱讀和複製貼上的時間。IT 團隊亦知道要連接哪些資料來源，例如網站表格、CRM 客戶紀錄和產品資料庫，而不是讓同事各自用不同工具處理公司資料。
把資料入口、審批點和輸出位置寫清楚
AI 落地最容易失控的地方，是資料在不同系統之間流動但沒有人負責。專業服務公司可用 AI 草擬客戶會議摘要，但應該先設定三件事：哪些會議紀錄可以進入 AI、哪些敏感資料要遮蓋、最後摘要要存回哪個客戶檔案。
例如顧問公司每星期有 30 個客戶跟進項目。AI 可以從會議筆記中整理 action items，再推送到 project management 系統。但如果涉及合約條款、個人資料或價格承諾，就應該要求負責經理在系統內 approve，而不是由 AI 自動發送。這不是拖慢效率，而是把責任和風險放回正確位置。
用一個小流程證明價值，再擴展到其他部門
香港中小企資源有限，不適合一開始就做大而全的 AI 平台。較穩妥的方法，是選一個高頻、低爭議、可量度的流程。教育或培訓中心可以先從課程查詢開始：AI 根據課程資料和時間表草擬回覆，同事確認後發送，系統自動記錄查詢來源、課程興趣和下一步跟進日期。
量度指標也要實際：查詢回覆時間是否由半天縮短到一小時？同事是否少做重複輸入？CRM 是否有更多完整紀錄？如果答案清楚，再把同一模式擴展到報名確認、付款提示和課後回訪，就比一次過導入十個 AI 功能更容易成功。
IT 系統整合比漂亮介面更重要
不少 AI Demo 看起來很吸引，但真正落地時，最重要的是它能否連接企業現有系統。物流公司可能想用 AI 自動整理送貨異常，例如地址不完整、客戶改期、司機回報相片。若 AI 只在獨立聊天視窗運作，最後仍要人手把結果搬到 TMS、ERP 或客戶服務系統。
更好的設計，是讓 AI 成為工作流中一個可追蹤的節點：系統收到異常後建立 case，AI 先整理原因和建議回覆，主管按情況選擇「重新派送」、「通知客戶」或「升級處理」。每個步驟都有紀錄，日後才可以分析哪類問題最多、哪個環節最常延誤。
建立人機協作規則，避免員工各自試各自做
HKPC 的「Human + AI Workforce」主題很值得企業留意。AI 落地不是單純買工具，而是重新分工。財務及行政團隊可以用 AI 整理發票、供應商報價和月結資料，但公司應明確規定：AI 可以抽取和比對資料，付款建議必須由人覆核，超過指定金額要經第二層審批。
這類規則應該寫入日常流程，而不只是口頭提醒。員工知道何時可用 AI、何時不可貼入客戶資料、何時必須保留審批紀錄，使用率才會健康上升。否則，AI 會變成影子 IT：有人用得很進取，有人完全不用，管理層卻看不到風險和成效。
30 日落地清單
第一星期，選定一個業務流程，例如客戶查詢、內部報表、預約跟進或供應商文件整理，並寫出現時步驟、資料來源和負責人。
第二星期，設計 AI 介入位置，只處理草擬、分類、摘要或提醒等低風險任務，並加入人工審批點。
第三星期，連接最少一個現有系統，例如 CRM、booking system、shared drive 或 project management tool，避免 AI 結果停留在聊天紀錄。
第四星期，檢查三個指標：節省了哪類人手時間、錯誤是否減少、紀錄是否更完整。達標後才擴展到下一個流程。
結語：AI 落地的重點是營運設計
2026 年的 AI 熱點已經由「有沒有用 AI」轉向「AI 是否真正進入營運」。對香港企業來說，最有價值的 AI 導入，不是最多功能或最潮的工具，而是能把查詢、審批、資料、系統和人員責任連成一條可管理的工作流。
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