打造無人公司：缺工時代，不再靠人海戰術也能撐起一間公司｜專家論點【鄭緯筌 Vista】

作者：鄭緯筌（專欄作家，「臺灣電子商務暨創業聯誼會」共同創辦人，前「APP01」網站總監、《風傳媒》產品總監和《數位時代》雜誌主編）

有位開設計工作室的老闆告訴我，只要多請一個人，每個月就多出好幾萬的固定成本，還不算勞健保、教育訓練，以及那個人做不做得久的風險；可是不請人，手上的案子只能往外推，收入跟著流失。他問我：到底該怎麼辦？

老實說，這不是他一個人的煩惱。臺灣中小企業占全體企業九成八以上，少子化與高齡化讓缺工變成一個回不去的結構。加人這條路愈來愈難走：又貴、又慢、又不確定。

我給他的答案，是一個聽起來有點刺耳的名詞：無人公司。簡單來說，當缺工議題愈演愈烈，我們可以靠 AI 扳回一城。

嗯，先讓我從一個很尋常的早晨說起吧！

每天打開電腦，我做的第一件事，是跟我的 AI 道聲早安。我有一個管家，我叫它 Sebastian。它回我一聲早之後，就去叫醒整支虛擬秘書團隊：一個去看信箱，一個去查行事曆，一個去盤點待辦事項與專案進度。等我泡好咖啡坐下來，今天該做的事已經整理好放在我面前。

我這間公司沒有任何一個真人員工，運作起來卻像有一整個團隊。我把這種公司，叫做無人公司。

「無人」常被誤會。它指的是沒有雇員：沒有你要發薪水、管考勤、擔心做不做得久的別人。公司裡唯一的人是你，你設計整套系統、指揮一支 AI 團隊，也為所有成果負最後的責任。它也不是冷冰冰的。被雜事榨乾的人擠不出溫度，把雜事交出去之後，溫度才能重新集中到最該有溫度的地方。

我常用一句話總結這個主張：未來的公司，不是比誰的人多，是比誰的系統聰明。

之所以這麼說，就要談到工作的第三次解放。

人類的工作被鬆綁過三次。工業革命解放了體力，網際網路解放了地點，這一次 AI 解放的是執行本身。前兩次都沒有動到那些每天落在人身上的執行工作，這一次正好動到，所以它是三次裡最靠近你我日常的一次。

也因此，經營者該問的問題換了。以前問的是「我還缺幾個人？」，現在要問「我還缺哪幾套系統？」。建置系統的能力過去只屬於大公司，現在一個人加上一支 AI 團隊也辦得到。

很多人說自己有在用 AI，其實多半停在第一層。我把 AI 的能力分成三層：助手、工作流、代理。助手等你開口才回答；工作流能照固定步驟重複做事，但不會判斷；代理則是你給它目標，它自己拆步驟、選工具，遇到狀況自己決定，事後向你回報。從助手跨到工作流，是絕大多數人卡住的門檻。把 AI 只當問答工具，就像把一個能當同事的對象，當成一本會說話的字典。

成本自然也值得估算一下。一位真人員工每月的實際負擔，三、五萬起跳；我整套 AI 團隊的花費，主要是幾個工具的月訂閱費，大約幾千塊到萬把塊新臺幣。

老實說，無人公司常被三種迷思包圍。

第一個最甜美也最危險：全自動、躺著賺。真相是前期得扎實地蓋工廠，系統設計相當辛苦，只是流的汗會累積下來。

第二個藏著恐懼：AI 會取代我的專業。我的看法是，AI 取代的是執行、放大的是專業。會被取代的，是只會執行、卻沒有把判斷和品味長出來的人。

第三個最可惜：只有科技人才玩得起。最適合無人公司的，其實是最有領域知識、最有品味、最有信任資產的人，這三樣東西都不在程式碼裡。

多數企業導入 AI 失敗，第一個原因是順序錯了。先買工具、先學提示詞，卻沒有先問：我的工作到底由哪些流程組成？

做久了的事會沉到直覺底下，你其實沒有自己以為的那麼清楚。攤到紙上之後你多半會發現，一個小老闆從頭到尾要經過十個環節，收攏起來是內容、行銷、銷售、客服、後勤五個部門。你會累，是因為同時在當五個部門的員工。

接著要把職位拆成任務。很多人問「AI 能不能當我的行銷？」，用了覺得好像可以又好像不太行，就認定 AI 被高估。其實是問錯了問題。職位是一整包任務，AI 大概能接走其中重複、有規則的六到七成，剩下需要判斷的還是你。

委派也不是一個開關，比較像有五個檔位的排檔桿：L1 協助、L2 代工、L3 流程、L4 監控、L5 半自主。每往上升一格，都要親眼確認它接得住才鬆手。最危險的是中間地帶，我稱為交接死亡區：你以為 AI 在顧，AI 以為你也在看。

這是我最希望大家可以記住的原則：人機七三分。大約七成交給 AI，三成留給自己。七三不是精算的黃金比例，可能是六四，也可能是八二，重點是把線劃在對的地方。

我自己吃過把線劃錯的虧。生成式 AI 剛出來時，我把寫文章幾乎全交給它，兩週後覺得不對勁：文字四平八穩、乾淨、正確，而且平庸，完全沒有我的風格。我後來想通了：AI 接走的是我的手，但它同時也接走了我的眼，而我根本沒發現。

留下來的三成是判斷、品味、信任。當七成執行都交出去之後，這三成不但沒有變得不重要，反而變貴了。整條街都用同一批 AI 的時候，及格的產出人人做得到；能讓客戶願意多付錢的，只剩那三成。

經濟學的比較優勢，也說明了同一件事：就算 AI 樣樣比你強，最划算的分工，仍然是 AI 做七成的執行，你留在三成的判斷。

即便是看似抽象的品味，也可以寫成規則交出去。你負責定義什麼是好，機器負責一次又一次守住那個好。

很多人用 AI 的方式，是每次打開、問完、關掉。這是把它當工具用。工具是你每次都得重新拿起來、用完就丟的東西；員工則記得自己是誰、知道自己該做什麼，你可以持續交辦、持續調教。

既然是員工，就用管人的那一套標準來管：職位說明書、到職訓練、定期考核。麥當勞能在全世界複製出同樣品質的漢堡，祕密不在員工特別聰明，而在聰明長在系統裡。把聰明放進系統，產能可以無限複製；放在你一個人的腦子裡，就只能靠你一個人。

AI 的職位說明書，我把它稱為設定卡。上面寫清楚這位 AI 員工的角色、負責什麼、可以用哪些資料、不能碰哪些資料、交出什麼格式，以及哪些情況一定要給你看過。多數時候 AI 表現不好，問題不在 AI，而在設定卡沒寫清楚。我的建議是先列出你需要的員工名冊，但一次只請一位，等這一位上手了，再請下一位。

再往前一步，就是把自己的做事方法寫下來。我的電腦裡有個不起眼的資料夾，裝著幾十份一頁多的檔案，每份都是把一件本來得親手做的事，一步步拆開寫下來、然後正式交出去的紀錄。這些檔案就是我那支 AI 團隊的職位說明書，也是這家公司真正聰明的所在。傳統的 SOP 是寫給人看的；我把它改寫成 AOP，寫給 AI 跟你一起執行。每一次出錯，就回頭在檔案裡補一條，讓錯誤變成一次系統升級。

換句話說，會下指令的人，就是會帶團隊的人。寫清楚，就是想清楚。

最後，系統不能只會產出，也要會回報。四套系統同時在跑，你不必每天打開好幾個後臺去湊數字，而是讓它們把一頁儀表板主動送到你面前：一切正常時你放手，出了狀況它才叫醒你。

想清楚分工之後，就可以一條一條建生產線。我建議小公司從四套核心系統開始：內容、銷售、客服與提案。

內容生產線讓一個核心觀點衍生出多種成品，人只站在觀點生成那一站。名單磁鐵與自動銷售，先建最前面兩段：一份解決具體痛點的免費資源，加上一個留下聯絡方式的頁面。客服系統先蓋知識庫，因為小公司的客服問題，八九成都是同樣那幾個。提案系統則讓 AI 處理整理資料、找案例、排版這些雜活，你只在決定策略與價格那一步出手。

這裡有一條絕對不能越過的線：價格與承諾，永遠由人拍板。這不是效率問題，而是責任問題。AI 說的話，就代表是你公司說的話；自動化是拿來替你省時間的，不是拿來替你省掉責任的。

所以，我也要談煞車這件事。AI 最常見的五種風險是幻覺、洩密、誤判、失控和責任不明，對應的是資料、權限、決策三道護欄。還有一個很實用的習慣：不要讓做事的那個 AI，自己檢驗自己的活。

很多人看完框架之後眼睛發亮，攤開白紙想一次規劃整間公司，藍圖愈畫愈大、愈不敢動手，三個月後那張紙還躺在桌上。

我建議問一個小得多的問題：接下來三個月，能不能讓一件事自動執行，不必我親手做？這就是最小可行的無人公司，也就是你手上第一件不必親自出面、也會照樣發生的事。

九十天分三段：打地基、建生產線、開門做生意。每一段結束，手上都要有跑得動的東西，而不是一份計畫。中間一定會卡關，那是過程，不是失敗。

回到開頭談到的那位老闆。打造無人公司的精神，並不是叫他別雇人，它給的是另一條路：在人手不必變多的前提下，讓系統變聰明。

當第一條生產線跑順，你會站在岔路口：垂直深化、水平複製、出售退場，或是哪一條都不走，停在一個剛剛好的規模。能喊停，是無人公司給你最珍貴的自由。營收只是手段，選擇權才是目的。

無人公司的真正意涵，是把人從雜事裡救回來，讓你能好好當你自己，做最有價值的事情。

如果這週只能做一件事，請拿出一張紙，寫下你這週做過的每一件工作。地圖畫出來了，路自然就看得見。