Limits And Governance
限制不是叫你不要做，而是讓 AI 可以放心放進流程。
企業導入 AI 時，真正要先回答的是：哪些資料能用、哪些輸出要審、誰負責、如何留下紀錄。這些答案會決定 AI 能不能從個人效率變成組織能力。
導入前四題
先有邊界，再談效率。
這個工作是否高頻、可複用、可被驗收？
工具輸出後由誰審核？錯誤由誰修正與回報？
目前工具是否能留下紀錄、控管權限、支援團隊協作？
常見限制
每個限制都要對應一個管理動作。
資料外洩
限制問題：員工把客戶資料、內部報表、未公開策略直接貼進公開工具。
解決方向：先做資料分級、可用資料清單、遮蔽規則與工具白名單。
輸出幻覺
限制問題：工具回答看起來很順，但引用錯誤、規則誤解或把不存在的資訊講得很肯定。
解決方向：把工具定位為草稿與輔助判斷，重要輸出必須有查核清單與負責人。
流程沒有 owner
限制問題：大家都說工具很好用，但沒有人負責維護範本、資料來源與品質標準。
解決方向：每個工作流都要指定 owner、適用情境、審核方式與更新節奏。
工具太多太散
限制問題：不同部門各買各的工具，資料與 Prompt 分散，最後無法治理。
解決方向：先建立共同導入框架，再決定哪些工具可以進入正式流程。
一開始就過度自動化
限制問題：還沒釐清流程，就想做 Agent，結果錯誤被快速放大。
解決方向：先從 Chat、Projects、Skills 到 Workflow 分階段驗證，再逐步 Agent 化。