運用AI已經讓許多企業提升效率，《博恩夜夜秀》和《賀瓏夜夜秀》等作品聞名的薩泰爾娛樂也是其中一員。然而，許多企業目前遇到的問題是有少數強者員工獨自升級，卻沒展現團隊協作的效果。但嚐到甜頭的薩泰爾，決定選擇另一條路：讓全公司一起升級。他們循其本，回頭檢視組織內的基礎建設，從觀察資訊流向和定義最小位元開始，如何展開正本清源之道？文組麻瓜和工程師組成的團隊，為何能順利吃到AI紅利？
「比起人工智慧（artificial intelligence），我更想將現在的技術稱為智慧放大（intelligence amplification）或者智慧增強（intelligence augmentation）。」OpenAI共同創辦人、曾任特斯拉AI總監的卡帕西（Andrew Karpathy）曾經這樣定位他眼中的AI。
的確，人們所擁有的知識和技能，是撬動世界的基礎，而AI則如同槓桿，能夠放大人類所施的力。打造出《炎上 BURN》系列IP、《博恩夜夜秀》和《賀瓏夜夜秀》等作品的喜劇內容製作公司薩泰爾娛樂，就是正在大力揮舞AI魔杖的企業之一。
AI是魔法，人人都可以施法解決問題
2024年5月的生成式AI年會上，薩泰爾共同創辦人鄭晴元的分享大受歡迎，她向大眾展示，ChatGPT一類的生成式AI工具，如何賦能不會程式的「麻瓜」。
團隊內沒有工程師，過往未曾用過Google Apps Script，對javascript語法也一竅不通，但只要確認問題、釐清流程，就能夠施展自動化的魔法，打造可以自動帶入乙方資料、依照付款方式動態調整內容，並完成命名與編號的「合約產生器」。
除了合約以外，薩泰爾也拆解「產生勞報單」的流程，結合Google Apps Script並串接Gmail API，讓公司營運只要填上基本資料，就能生成勞報單草稿、轉換成PDF，最後寄送通知信給勞務人。
薩泰爾鄭晴元在分享中提到，希望能夠激發同事的想像，原來其他人解決問題的方法，對自己也可能產生助益。曾子軒攝影。
鄭晴元說，當時的諸多嘗試替組織開了頭，「可能有讓大家找到一個可以參考的方向。」用AI寫程式、請AI解決問題，逐漸成為薩泰爾內部的日常。
薩泰爾串流總監林孟勲分享，平常有許多工作在Google試算表中進行，原先就有在使用公式（formula），與同事交流後，從與ChatGPT問答挑選正確的公式開始，逐步延伸到利用ChatGPT，生成Google Apps Script解決問題。
舉例來說，林孟勲和社群總監王品儒在完成廣告投放以後，固定都會提供廣告代理商簡報，記錄廣告內容、投放週期、管道以及實際花費金額。「後來就寫了一段Apps Script，只要在Google Sheet裡面輸入需要的資料，就能夠直接生成一份簡報。」
從零到一解決問題，過程中當然會卡關。林孟勲表示，她會反覆與ChatGPT討論問題出在哪裡，直到成功。
AI是加速器，要先穩固基礎才能前進
在鄭晴元眼裡，生成式AI是幫助解決問題的工具，讓不同職務的工作者們，更有辦法調動過往掌握在工程師手上的武器，「它可以提升個人『點狀』的能力。」
不過，接下來的故事，不是運用AI提升效率以後一騎絕塵，從此提早下班的我獨自升級。
隨著想要解決的問題變得複雜，牽涉到的利害關係人變多，規模提升以後，出現過往並不存在的戰區。工具開始需要維護，解決方案也要將權限、效能和維護納入考量，AI的魔力逐漸消褪。
這時，魔法使與勇者們沒有直接踏上征途，而是選擇原地駐紮，四處討伐名為管理債的魔族。
AI工具就像解決個人問題的魔法，但上升到組織層級，要考慮的事情便跟著變多，只靠魔法使一人也有其極限。曾子軒攝。
「我們花了許多時間在做定義，硬碟的名字叫什麼、檔案的邏輯是什麼、專案的編號怎麼編，因為這是跨部門溝通的鑰匙。」去年第四季開始，鄭晴元和同事回頭爬梳資訊的流向，以及名字。
從工程角度來看，釐清命名規則和確認檔案路徑，是自動化工作流程的必要步驟。這些資訊上的建設與AI沒有直接關係，卻是日後發展解決方案時必不可少的地基。
鄭晴元舉例，想要「自動生成試算表到正確的地方」，就得定義清楚何謂「正確路徑」；希望做到「在Slack裡讓主管核准請購流程」，則需要串接起Slack和公司系統的使用者ID。
回頭鑽研名字與檔案架構，也不只是為了解決工程問題。同事們各自運用AI，只是夜空中幾顆繁星閃爍的個人能力增強；建立規則以後，卻有機會打破部門之間聳立的高牆，讓組織內的文件和知識得以流通，「語言一致的時候才有辦法溝通。」她解釋。當東西擁有名字以後，便不再用手去指。
因為先前投入時間尋找改善營運效率的方法，所以卡關時，知道應該像這次檢討檔案的「位元」一樣，以終為始的回推。只是，定義與命名是永無止境的長征。鄭晴元認為，管理上困難之處，在於時常需要大規模的重組，而重組本身並不容易。
她與團隊討論核銷編號的構成元素時，就曾思考是否應該回頭修改規則，才能讓編號反映出對終端使用者有幫助的資訊。她坦然表示，「隨著時間進行，管理債一定會持續發生。」之所以像樂高一樣拆解組織裡資訊的最小位元，接著堆疊流程與系統，就是希望降低日後重新組裝的痛苦。
鄭晴元（右1）表示，管理是循環往復的過程，AI可以加速提出解法的速度，但無法終結循環本身。張智傑攝
AI是槓桿，要有人的知識與技能才能施力
對鄭晴元來說，定義問題核心，並分類層級，遠比工具本身重要。「有些問題用ChatGPT可以解，用Apps Script可以解，用RPA（機器人流程自動化）也可以解，它們都是方法、都只是抵達終點的過程。」
處理營運問題時，有時候只是點狀的個人工作加速，有時需要跨部門連起線、改進工作流程，少數時候則要擴大打擊面，打造完整系統。薩泰爾執行長特助游幃傑邀約貴賓的業務，就是從更新報表，轉變為由全端工程師馮元詰替開發系統的實例。
「一場活動，我需要開三、四張Google問卷確認出席狀況，還要開十幾張試算表管理。」游幃傑解釋，薩泰爾每項活動的不同場次，都會邀請貴賓到場，他要彙整貴賓出席意願，行前還要寄信提醒，隨著單次活動公關進場人數飆破千人，維持既有工作方式的難度大幅提升，因此找上工程師處理。
馮元詰評估需求後，決定發展一套能夠管理貴賓名單，並且幫助寄信的系統。「從系統架構來講，當使用者對資料的需求已經大於Excel能提供的服務時，你勢必得用一些離開Excel的資料儲存方式。」
兩人展開協作，馮元詰發揮工程師的能力，在AI幫助下完成系統。游幃傑則扮演產品經理角色，與ChatGPT溝通，藉此確認系統運作的流程，以及各張資料表的綱要（schema）長相。
馮元詰表示，自己其實是後端工程師，但有AI加持，讓他有接手全端工程任務的本錢。「在AI的幫助下，我可以一人加一個產品經理，就單幹出一個過去可能要兩三個人，再加使用者介面設計師、一到兩個PM才做得到的事情。」
作為系統的預期使用者，游幃傑最理解需求，因此適合與AI溝通。他強調，「若只是單純告訴ChatGPT、Cursor，我需要一套禮賓系統，它只會給我很爛的東西。」如果不知道schema是什麼、不知道資料表串接時要有單一編碼（unique ID），AI也無法提出好解方。因為過往在學校修習過資料庫管理，對資料表有基本認知，因此游幃傑能夠使用正確的詞彙與AI協作。
從工程師觀點來看，馮元詰認為，雖然AI加速工作與學習流程，但只有槓桿本身無法成事，還是要懂得關鍵技術，例如前端的響應式網頁設計，或者知道應該調用哪些套件，「你終究要透過一些非AI的方式來做學習，參加論壇、看文章、或是看書都是。」
馮元詰表示，當使用者掌握特定的術語以後，便能讓AI更精準掌握需求。但若使用者沒有清楚言明，AI永遠也不會知道。圖為薩泰爾開發的禮賓系統。張智傑攝
「語言的邊界就是思想的邊界，」鄭晴元引述維根斯坦所言，用來解釋人們思考解決方案的極限。與AI或者和人類協作，拓展認知都是關鍵。無論是跨越領域的專有名詞，還是不同背景人們的慣習，要具備一致的語言、知曉如何描述，才能傳遞心意。
道德經最經典的句子「道可道，非常道。名可名，非常名」也影響她很深。
「可以被言說的道，並不是恆常之道；可以被命名的名，也並非永遠不可改易的名。」有無數道途能夠通向解決問題的終點，但中間總有意外發生；收束命名空間降低歧異，但無法確保每個人都願意使用相同的語言。
如同麥肯錫學習設計專家高梅茲（Veronica Gomez）和李真花（Junghwa Lee）所寫，「員工不僅需要知道如何運用某項技能，還需要知道為什麼他們必須改變自己的行為。如果不了解變革的原因和背後的信念，員工就無法被激勵去改變自己的行為。」
薩泰爾使用AI與其他工具，解決管理問題的歷程如戲劇，有導火線、有衝突，也有解法，但卻沒有迎來大結局。或許鄭晴元對自家報帳系統的描述，也適合作為尋覓解決方法的註腳。「它只是一個系統『Wannabe』，對我來說，那是一個永遠只是草稿的過程。」
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