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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五十年零售老店的 AI 轉型:良興攜手 Data-DI,打造專屬 AI Agent 賦能組織升級與知識傳承
五十年零售老店的 AI 轉型:良興攜手 Data-DI,打造專屬 AI Agent 賦能組織升級與知識傳承

1973 年,良興從台北光華商場一間 50 坪的電子零件行起家,半個世紀後蛻變為年營收破十億、毛利率 18% 的全通路 3C 品牌。不過,伴隨規模擴張帶來的不只是成長,還有日益加劇的管理摩擦。門市遍布全台、品項高達近萬筆,加上跨部門協作頻繁,行政耗損與知識傳承的缺口,成為這家老字號邁向下一階段的隱形天花板。

良興總經理賴志達回顧,從電子零件跨入電商、從線下擴張到 OMO 全通路、再到會員深度經營,作為 3C 零售業者,良興每一波轉型都走在同業前面。「現在輪到 AI 了。如何做到人機協作、AI 賦能,就是良興第五波轉型的核心命題。」

AI 自動化,從行政細節釋放組織戰力

轉型需要夥伴,而賴志達評估合作夥伴的標準很明確:技術能力是基本,產業知識(Domain Know-how)的深度是關鍵,回饋速度更是最終決定因素。2025 年的未來商務展上,良興選擇攜手 Data-DI,看重的正是其「策略諮詢 + AI 產品 + 落地陪跑」三軌並行的實施能力。

很快的,良興與 Data-DI 合作的第一個專案,就落在最耗費人力、卻最常被忽視的環節:會議記錄。「會議如果沒有產值、沒有效果,對企業很傷!」賴志達說,他每天參加許多會議,但跨單位協作的會議記錄長期依賴人工聆聽與逐字整理,常出現人名誤植、決策遺漏、行動項目無人追蹤,讓會議效果大打折扣。

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良興總經理賴志達
圖/ 數位時代

為了解決會議記錄的痛點,Data-DI 業務副總包威棣指出,在導入工具以前,團隊須先釐清三件事:場景是否具備落地價值、哪些流程節點適合 AI 介入,以及以終為始地掌握客戶真正想要的輸出樣貌。這些看似基本的提問,都決定 AI 能否精準落地。

確認方向後,良興與 Data-DI 成功導入 AI 會議記錄自動化系統,透過模糊比對技術校正語音辨識誤差,並將生成的雙版本報告直接回存至既有資料庫,不僅將行政人員從重複性作業中釋放,也為後續的 AI 應用奠定扎實的系統整合基礎。

賴志達分享,現在他去外部開會也會用這個工具,運用 AI 把錄音轉文字、再整理成簡報,很快就能完成,更令外部夥伴驚艷。「我認為這是很成功的案子!也提醒想做 AI 的老闆們,與其急著搞大架構,不如先從小工具讓公司嘗試 AI,建立理解和認同。」

AI 把資深員工大腦轉化為資產

補完行政效率的缺口後,良興接著切入更深層的營運核心:知識傳承。過去,頂尖銷售經驗長期鎖在少數資深員工身上,新人培訓耗時三個月,員工離職即帶走知識資本。與此同時,網路資訊發達,消費者進店前早已掌握基本規格,3C 通路門市人員要如何發揮更多價值?「我要門市的人不是死背規格,而是面對客人時,能用客人能理解的方式對話。」賴志達說。

為此,Data-DI 協助良興建置 AI 門市教育訓練系統。系統透過六大自動化關卡,串接教材生成、審核上架、AI 銷售對練與成績回報,主管僅需在核心節點審核;員工透過手機語音對練,系統依口吻、專業度、回應力等維度自動評分。賴志達表示,目標是將新人培訓期縮短至一個月,讓數十年累積的銷售智慧轉化為可複製、可傳承的企業資產。

然而,要讓這套系統真正運作,得先解決兩個根本問題:資料從哪裡來?以及訓練如何更準確?

「以前大數據時代,講的是資料要大、全、細、實;現在 AI 要做到的是準(準確)、合(合乎場景)。」包威棣說。良興不同廠商提供的素材品質參差不齊,Data-DI 除了整合內部資料,也補充加入外部市場評測內容以填補空缺,再透過人員審核機制過濾雜訊,搭配 agent 架構的多層步驟與知識限定,確保系統能精準提煉對應品類的訓練素材。

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Data-DI 業務副總包威棣
圖/ 數位時代

賴志達則看得更遠:「這些教育訓練的內容,也將成為公司未來訓練機器人很好的原料。」

Data-DI 陪跑型顧問,帶領企業 AI 轉型

良興與 Data-DI 合作的兩個專案中,雙方共同克服了長提示詞邏輯混亂、AI 幻覺污染知識庫、逐字稿讀取逾時等技術難題。邁向下一步,賴志達表示,公司各部門很早就建置 Power BI 報表,但數據豐富不等於決策清晰。「數據是土壤,如果沒有梳理,就沒有用了。」因此,他的下一個目標是活化數據資本、推動行銷自動流,以精實的人力持續驅動成長。

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良興攜手 Data-DI 推動 AI 落地,以小步快跑模式為企業創造變革。
圖/ 數位時代

包威棣則從顧問視角歸納兩個觀察:AI 導入需要高層認同、由上而下推進,像賴志達這樣持續引領良興走在業界前端的決策者,就是不可或缺的推手;而單點工具的價值,終究要累積成組織體質的轉變才算真正落地。「就像會議記錄改變了會議當責的結構,人員訓練改變了知識傳承的方式。從點狀應用走向企業變革,這種決策思路才是 AI 真正深入落地產生價值的關鍵。」

最後,對於仍在觀望AI應用的企業,他則建議:「未來 AI 導致的落差只會愈來愈大,人會變成超級工作者,企業會變成超級企業。開始做就對了,先做一個三個月的小任務,降低落差、再急起追上。」從痛點切入、小步快跑,讓組織在實作中累積對 AI 的理解與信任,這正是 Data-DI 的陪跑哲學。

有關更多 Data-DI 相關資訊,請查詢網站:https://www.data-di.com/

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