在公司想導入AI工具卻被主管拒絕,可以怎麼做?5個案例+實際解法分享
在公司想導入AI工具卻被主管拒絕,可以怎麼做?5個案例+實際解法分享

在許多企業裡,導入新的數位解決方案或 AI 及 No Code 自動化時,最大的挑戰往往不是技術,而是跨部門協調:

  • 行銷部門希望更快取得即時名單
  • IT 部門在意安全與系統穩定
  • 財務部門精算每一筆資源投入

而不同部門在推動數位解決方案時,往往各有立場。這樣的溝通場景,不就很像一場談判嗎?而能掌握溝通節奏的人,才能凝聚共識,也往往才是讓專案真正落地的關鍵。

本篇內容是 NoTime NoCode 的 FB / IG 貼文「NoCode 放大鏡 - 特別企劃: 5 大策略談判思維,推動 AI x No Code 數位轉型」的詳細說明文,如果還沒看過社群貼文的朋友,歡迎前往以下連結,看看我們製作的精美圖文唷!

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最近 NoTime NoCode 受新商業學校邀請,參與了劉必榮老師的《孫子兵法談判課》。課堂中許多觀點,啟發我們將「談判思維」與「AI x No Code 數位轉型推動」做結合。以下五個框架策略,是我們融合課程框架與專案經驗後的實務轉化,期望能為你在組織內推動 AI × NoCode 與數位轉型帶來具體幫助!

1. 從「省工」升級到「創造價值」

導入數位工具或推動 AI 自動化時,最常見的說法是:「這可以省下多少的人工工時。」但光談省工,很難打動主管、高層 —— 因為這種價值容易被複製,缺乏差異化。

更好的方式是「升維」—— 把焦點放在創造無法被取代的價值。

#1 NoTime NoCode
圖/ 導入 AI 自動化談判技巧

案例參考

某零售品牌原本每週花 20 小時人工整理 Excel 報表。導入 AI 自動化後,不只省工,更直接生成行銷 ROI 儀表板,讓高層即時掌握各通路的投資回報。省下的不只是工時,而是決策速度與數據一致性。

這正呼應談判課程中所提到的「勢」—— 佈局創造優勢,而非在低層次計較。當你把專案語言從「省工」升級到「支持決策」,談判就贏了一半。

實際推動建議

下次提案時,不要只說「能省下 20 小時人力」,而是換個角度,用這樣的句型來表達: 「這個數位/AI 自動化方案,能讓團隊在每週一早上 9 點就看到完整週報,比競爭對手提早 3 天做出促銷決策。」 透過具體量化的「時間優勢」與「決策價值」來凸顯差異,再搭配一份模擬儀表板截圖,讓主管直接看見未來情境。把價值具象化,能大幅提升說服力與導入機會。

2. 先讓流程跑起來,再逐步擴大

許多專案卡住,是因為一開始就追求「一次到位」。行銷要求即時數據與全自動化,IT 則擔心安全風險無法立即開放 API 權限。雙方陷入拉鋸,什麼也推不動。

更聰明的做法: 先找一個可落地的起點。

#2 NoTime NoCode
圖/ 導入 AI 自動化談判技巧

案例參考

某金融業客戶原本希望做到 CRM 與 GA4 的即時雙向串接,但因安全規範無法開放。最後改採「每日批次更新 + 關鍵事件才觸發」的混合方案。雖然非 100% 即時,但流程先跑起來了,行銷部門拿到所需數據,IT 也覺得可控。專案穩定後,再逐步升級到更完整的整合。

這正呼應談判課裡的提醒:「時機比內容更重要」。與其一開始追求完美,不如先用對方能接受的方案跑起來讓成果出現,再用成效換來下一步的資源。

實際推動建議

將專案拆成「Phase 1: 最小可行方案」和「Phase 2: 完整版」兩階段提案。Phase 1 設定為「30 天內可上線的簡化版」,明確標註哪些功能暫時手動處理。這樣既降低 IT 的抗拒,也能讓行銷部門先獲得方便。記得在 Phase 1 結束時,用實際數據證明價值,Phase 2 就容易推動了。

3. 工具不是重點,價值才是

在推動新系統或數位轉型專案時,你可能會蠻常聽到這句話:「我們已經有很多數位工具了,不需要再加一個。」多數人聽到就覺得無法推動了,但其實這不一定是拒絕,而是提醒你 —— 談判的焦點需要轉換。

#4 NoTime NoCode
圖/ 導入 AI 自動化談判技巧

案例參考

在一次跨部門的數位轉型會議中,IT 部門反對導入新的自動化工具:「這些功能我們的 CRM 和 BI 報表早就有了。」會議一度陷入僵局。團隊沒有糾結於解釋功能差異,而是注意到財務長過去常抱怨:「如果各部門的數字還是對不上,再多一個系統只是麻煩。」於是他們調整切入點,把方案定位為「唯一可信的數據來源」,能解決報表不一致、避免反覆對帳。這一句話立刻擊中財務長的痛點 —— 因為它凸顯的不是工具功能,而是決策價值。也正因為抓住了價值,專案才順利獲得支持。

這正呼應談判課的提醒:「別只談功能或價格比較,要找到對方及團隊真正想要的交換價值。」在專案推動中,功能從來不是重點;對方真正關心的,可能是維護成本、決策的可靠性,或者是合規風險。

實際推動建議

在提案前,先私下找 3–5 位關鍵利害關係人聊聊,了解他們現有潛在的流程問題及困境是什麼,把它整理成一份「痛點清單」。提案時,不要逐一展示功能,而是用這份清單回應:「這個方案能解決提到的三個問題:報表數字不一致、跨部門對帳耗時、法遵稽核困難。」當每個利害關係人都覺得自己的關切被理解,專案推動自然會更順暢。

4. 留下一個「安心的人工節點」

推動自動化時,許多人會強調:「這可以完全不用人工!」但對 IT 或財務來說,這反而聽起來很危險: 流程出錯怎麼辦? 出現 bug 誰負責?

更穩妥的做法: 刻意保留一個「人工確認點」。

#5 NoTime NoCode
圖/ 導入 AI 自動化談判技巧

案例參考

  • 某行銷團隊導入自動化報表後,設計「每週 PM 簽核一次」的流程。雖然大部分數據自動產出,但多一層人工把關,讓管理團隊安心。
  • 另一家公司在自動化中加入「Slack 錯誤通知」,任何異常都會即時通知負責人,降低風險感。

這也是「圍師必闕」的談判溝通道理:永遠要留一條退路,讓對方心裡有個安全感,不會直接 say no。保留人工節點不是退步,而是讓大家更快點頭、專案更容易推動的關鍵。

實際推動建議

在自動化流程設計時,主動加入「每日 / 每週人工檢核點」,並在提案時明確說明:「系統會自動執行 90% 的工作,但我們保留 10% 的人工覆核機制,確保數據品質。」同時設定「異常警示規則」,例如: 當數據波動超過 15% 就自動發送通知。這樣既展現專業,也讓決策者安心。

5. 放下經驗,專注於情境訊號

推動新專案的人,常常敗在自己的經驗:

  • 你以為卡點在技術,結果真正阻力是法務審查
  • 你以為問題在資料串接,卻忽略跨部門 KPI 不一致,導致沒人真心支持專案
#6 NoTime NoCode
圖/ 導入 AI 自動化談判技巧

案例參考

某企業要導入自動化報表工具,專案 PM 一開始覺得問題只是「技術串接」。他花了三個月和 IT 部門來回確認 API 權限、伺服器負載等細節,但系統始終沒有正式上線。大家都以為是技術太複雜,所以一直卡關。直到有一天,他轉而和行銷主管聊「這份報表成功的定義是什麼」,才意外發現 真正的問題根本不在技術,而在部門之間的 KPI 定義不同。

  • 行銷部門把「活躍用戶」定義成「最近 30 天有互動的人」。
  • 客服部門卻堅持「活躍用戶」要以「有過客服紀錄的人」為準。

因為口徑不一致,IT 部門根本不知道該依照誰的定義來設計資料表,所以遲遲無法推進。因此專案 PM 馬上安排了一場小型工作坊,邀請行銷、客服、財務一起討論,先把 KPI 定義統一。當大家對「活躍用戶」的標準達成共識後,IT 在兩週內就完成串接,報表順利上線。

這個案例凸顯了一個常見盲點: 我們往往以經驗判斷「問題應該在技術」,卻忽略了真正的阻力來自跨部門定義不一致。正如談判課程提醒的 —— 經驗是資產,但也是陷阱。推動數位專案,比起死守既有經驗,更重要的是持續傾聽現場訊號,隨時調整策略。

實際推動建議: 專案啟動前,可以舉辦一場「利害關係人工作坊」,邀集所有相關部門(行銷、IT、財務、法務)一起討論。準備三個問題:

  1. 這個專案成功的定義是什麼?
  2. 各部門最擔心的風險是什麼?
  3. 現有流程最大的痛點在哪?

把答案寫在白板上,讓大家看見彼此的需求與顧慮。這場會議的目的,不是「一次性對齊所有觀點」,而是為後續的觀察建立共同語言。 真正的功夫在會後 —— 當組織方向改變、KPI 被重設、或新主管上任時, 你是否持續在觀察訊號、重新校準節奏?這場會議,往往能省下未來 3 個月的溝通成本。

看完這五個策略,並實際嘗試及應用後,也許你會發現 —— 談判只是專案的起點。讓專案順利落地,靠的是溝通與談判技巧; 但要讓整個團隊長期協作、持續推進,靠的卻是領導力。

從談判到領導,看似不同,其實是同一場遊戲的兩個階段:談判讓人「願意合作」,領導讓人「願意跟隨」。當你能掌握節奏、讀懂他人動機、讓不同部門在共同目標下找到動能時,數位轉型才真正進入「可持續推動」的階段。

而劉必榮老師也將於 12/17 開講的《從行動者到造局者: 升級謀略領導力》課程,延續這套思維,帶你從「談判」進化到「領導」。在課程中,你會學到如何運用戰略思維帶人,而非用權威控人 —— 讓團隊願意跟隨,而不是被迫配合。

在下一波 AI × No Code 自動化浪潮 中,能真正推動變革的,並不是最懂技術或擅長包裝的人,而是最懂如何「讓人願意改變」的領導者。

歡迎有興趣的讀者立即透過此 連結 報名參加
課程日期:2025 / 12 / 17 (三) 10:00-17:00
課程主題:《從行動者到造局者: 升級謀略領導力》

NoTime NoCode
圖/ 導入 AI 自動化談判技巧

總結

回頭看,推動 AI × No Code 自動化,看似在導入一套技術,但真正導入的,是一種「更懂人的方法」。懂得時機,懂得讓對方安心,也懂得何時該退一步、何時該再推進。

「談判不是讓誰低頭,而是讓事情能走下去。」在數位轉型的現場,這句話更顯真實。因為專案能否成功,從來不只是技術問題,而是理解與信任的問題。

AI × No Code 自動化的價值,不只是讓流程變快、報表變準,而是讓人願意一起改變。真正的挑戰,不在系統整合或預算核准,而在於 —— 能否讓不同部門,看見彼此的立場與價值。

談判思維提醒我們:推動專案,不是一場輸贏的辯論,而是一場「讓對方也想前進」的溝通。當你願意暫時放下立場,去理解對方的顧慮與在意,推動改變,往往就從那個瞬間開始!

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本文授權轉載自NoTime NoCode

關鍵字: #No-Code/Low-Code
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數位時代 X 國泰金控 從百套系統上雲到 Cloud First:國泰如何把雲端變成AI成長引擎?
數位時代 X 國泰金控 從百套系統上雲到 Cloud First:國泰如何把雲端變成AI成長引擎?

2019年金融監理機關正式將雲端納入委外規範後,揭示金融業上雲時代來臨,國泰金控數數發中心成立雲端策略發展部,負責擬定集團上雲策略,並於2020年正式啟動7年集團雲端轉型計畫;在多數金融機構仍停留在單點遷移或IT現代化的現下,國泰金融集團在 2025 年即完成 100 套系統上雲,更將雲端轉型階段從 Cloud Ready、Cloud Adoption 推向 Cloud First,成為數據與人工智慧應用的關鍵引擎。

國泰金控資訊長|吳建興 James Wu
圖/ 數位時代

「百套系統上雲不僅僅是數字,更是讓國泰從『 IT 進化業務』邁向『 IT 驅動成長』的關鍵轉折。」國泰金控雲端策略發展部協理顏勝豪表示,上雲帶來的效益十分顯著,包括提升資源可用性與營運敏捷度、減輕 IT 維運負擔;同時,雲端業者多具備零碳排或綠能機房機制,亦有助於企業朝向 ESG 永續營運邁進。「金融上雲不是單純的現代化基礎設施或者是升級技術,而是為了換取速度與可靠度,讓集團可以加速創新腳步、彈性調配資源,以及培育所需人才與技能,為未來做最佳準備。」
為讓集團員工、金融同業以及有志上雲的夥伴可以進一步探討雲端轉型的各種可能,國泰金控舉辦雲端轉型成果發表會,會中除有集團子公司分享最新成果,三大公有雲平台業者也從不同技術視角共同探討在合規、資安與 AI 應用的可能。

七年、三階段,國泰金融集團將雲端內化為營運流程與創新引擎

國泰金控科技長|姚旭杰 Marcus Ya
圖/ 數位時代

為什麼國泰可以領先市場完成雲端轉型、數據與 AI 賦能業務?

顏勝豪認為,雲端轉型的起點不是直接遷移系統,而是從四個面向打底:應用系統盤點評估、雲端架構設計、雲端遷移藍圖規劃,以及組織治理框架建立,而這也是 Cloud Ready 階段最重要的事情。
「不同子公司有不同商業模式與節奏,若沒有共同語言與平台底座,上雲很容易各自為政。」顏勝豪表示,為讓所有員工可以齊步前行,國泰以雲端遷移方法論 Cathay 6R(註1)作為共同語言、用平台作為共同底座,讓轉型不只是技術選擇,而是集團行動。
完成單一系統的雲端遷移後,便進入 Cloud Adoption 階段。在這個階段中,要透過大規模遷移建立更成熟的上雲標準作業流程(SOP),透過 FinOps 機制控管與優化雲端營運成本,以及透過自動化與治理模型確認多雲環境與安全與維運穩定性,目標是將雲端內化為組織日常運營的一部分,進而邁向 Cloud First 階段:在合規前提下,新專案與系統升級預設在雲端環境開發,並善用雲原生優勢加速新產品功能開發速度。
「集團雲端策略只有一個核心原則:讓雲成為 AI 時代的成長引擎,而不是單純的基礎設施。」關於國泰的未來雲端布局,顏勝豪如是總結。

國泰金控 雲端策略發展部 協理|顏勝豪 Otto Yen
圖/ 數位時代

以雲端為 AI 資源引擎、發揮數據燃料價值,實現 AI 賦能業務應用

國泰不僅在2025年完成集團百套系統上雲,也啟動數據上雲計畫並為 GenAI 奠定基礎建設。
例如國泰金控實現數據上雲,打造資料湖倉與 GAIA 生態系統架構為 AI 賦能業務做準備:成立國泰風險聯防中心(CRC)攜手集團洗防人員強化風險控管與金融犯罪因應能力;釋出國泰員工 AI 助手–Agia–Beta
版,提供差勤、福利與權益、技術支援、職務職能與集團其他資訊等五大類別管理辦法等查詢服務;此外,亦推出集團數據共享平台、集團法規知識庫、 AI 評測中心等服務,更好發揮 Cloud First 與 AI 賦能業務應用的價值。
雲端是 AI 時代的關鍵底座、數據則是 AI 的燃料。顏勝豪指出,發展AI需要龐大的 GPU 算力,若自建 GPU 機房,不僅硬體設備昂貴、折舊速度快,光是散熱系統一年就高達兩、三千萬元的成本,若採取雲端資源,可以隨啟隨用,同時,大幅降低試錯成本。「當雲端打好基礎、AI成為能力模組,銀行、人壽、產險與證券的創新不再是單點突破,而是放大集團級綜效。」

國泰以 Cloud First + AI 持續領先市場、形塑未來樣貌

「雲端可以優化算力成本,資料則決定 AI 應用上限。」顏勝豪解釋,在 AI 新世代,AI 模型定調能力「下限」,集團子公司掌握的「獨特資料」則決定應用的「上限」,考量雲端有許多好用 AI 服務,唯有資料上雲才能發揮數據價值、用 AI 賦能集團各子公司業務。
例如國泰世華銀行將採取多公有雲策略,打造雲端智慧生態圈,並以現代化雲原生技術拓展應用場景;同時,運用 AI 與資料分析優化客戶服務體驗,並藉由跨雲整合機制支援多元業務模式,以充分發揮上雲效益。至於國泰產險,不僅在兩年半內完成13套核心系統上雲、優化營運流程,如以 Serverless 架構打造百萬級效果、萬元成本的短網址系統等,讓雲端成為產險驅動長期成長的核心引擎與標準配備。

國泰人壽則是透過雲端與 AI 滿足不同客戶需求,如以 AI Search 精準呈現關鍵字搜尋結果,讓客戶可以精準且快速的查找所需資料、大幅優化官網體驗與滿意度。至於國泰證券則是於2026年初推出「庫存管家」服務,以客戶持股為核心,應用 AI 技術打造個人化推播服務,協助投資人更有效率地掌握庫存狀況,提供更即時、系統化的投資管理體驗。
總的來說,國泰金控在集團的雲端轉型不僅是技術升級,更是思維革新,從百套系統上雲進展到 Cloud First 階段,可以預期在雲地基礎下,國泰將進一步引領 AI 時代變革,持續提升營運韌性與放大創新價值。

註1:Cathay 6R 國泰設計 Cathay 6R 雲端遷移方法論,將系統遷移方式依據上雲模式、系統開發成本分為 Rehost 、Replatform、Refactor、Rewrite、Replace 和 Retain 共6種遷移架構,並能對應到 IaaS、PaaS、SaaS 三種不同上雲模式。

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