艾迪英特業務總監 Vivi Chen：AI 陪跑教練在陪什麼？AI 落地的關鍵不在模型而在人【塞掐 Side Chat】E387

「我連 CSS 的 H1、H2 標籤是什麼都搞不太清楚，一行程式碼都看不懂，但我現在卻在教大家怎麼用 AI 寫程式。」在最新一集的《塞掐 Side Chat》Podcast 中，Ad2 業務總監 Vivi Chen 語出驚人地說道。

在這個「Vibe Coding」一詞逐漸火熱的時代，Vivi 的經歷是一個非典型卻極具代表性的案例。她沒有工程師背景，卻靠著對「懶惰」的堅持與對「完美」的要求，利用 AI 將繁瑣的業務行政工作全面自動化，甚至斜槓成為 AI 陪跑教練。

本集節目由 fOx 與 Mia 主持，邀請這位「試算表富翁」分享她如何用文科生的邏輯駕馭 AI，以及她對未來軟體產業與職場自動化的深刻觀察。

生成式 AI：文科生的主場

「生成式 AI 完全就是文科生的主場，因為 LLM（大型語言模型）的基礎就是自然語言。」Vivi 在節目中直言。

她觀察到，記者、編輯這類內容工作者，反而是最擅長下提示詞（Prompting）的一群人。因為他們習慣設定前提、描繪情境，並且在採訪過程中懂得「追問」以逼出受訪者內心深處的答案。這種溝通能力遷移到與 AI 協作寫程式時，成為了除錯（Debug）與優化流程的關鍵優勢。

Vivi 自嘲是因為「懶」才開始研究自動化。「業務最麻煩的就是 Paper work，我很懶，但我又很龜毛，希望交出去的東西非常齊全。」為了從複製貼上的地獄中解脫，她開始利用 Claude 等 AI 工具撰寫 Google Apps Script，將 Google 試算表變成她的自動化中控台。

從自動發送客製化的 HTML 活動通知信，到將媒體 Cue 表上的日期一鍵同步到行事曆與待辦事項，這些看似微小的優化，卻大幅釋放了被瑣事榨乾的生產力。

Ad2 AI Agent：行銷自動化的「千人千面」

作為 Ad2 的業務總監，Vivi 也分享了公司導入 AI 的實戰經驗。Ad2 近期推出的「AI Agent」服務，引入了 AI Audience 與 AI Creative 兩大核心。

「現在消費者的資訊非常破碎，人腦已經無法處理這麼多維度的變項。」Vivi 解釋，透過 RAG（檢索增強生成）技術，AI Agent 能快速分析過去十年的行銷案例與市場洞察，在廣告投遞前就做好精準分析。

在創意素材方面，AI 更是解決了產能瓶頸。主持人 fOx 也舉例分享，透過 Nano Banana Pro 等工具，僅需一張貓咪餵食器的產品圖，就能生成數百種不同居家場景、不同花色貓咪的素材。「這讓『千人千面』不再是口號，而是能低成本實現的行銷手段。」她指出，這也解決了過往廣告投遞平台因素材單一而限制流量的問題。

軟體產業的典範轉移：SaaS 的黃昏，客製化的黎明？

Vivi 在擔任企業 AI 陪跑教練的過程中，觀察到一個有趣的現象：

過去，中小企業若想開發一個庫存管理系統或房地產屋主管理 App，可能需要編列數百萬預算並耗時一年外包開發，且成品往往不如預期。現在，透過 AI 輔助，企業主可以低成本、快速地建立符合自己需求的「微型系統」。

「我自己就做了一個『勞報系統』，因為我太了解簽勞報的痛苦了。」Vivi 舉例，傳統 SaaS 軟體往往功能僵化，企業必須配合軟體的邏輯；但現在，軟體開發門檻大幅降低，企業可以用極低的成本打造 100% 符合自身流程的客製化工具。

「未來的商業模式，可能會從標準化的 SaaS，轉向高度客製化的 AI 解決方案。」fOx 大膽預測。

給企業主的警示：AI 是加速器，不是瞬間移動器

儘管 AI 潛力無窮，但 Vivi 強調，企業導入 AI 時常犯的錯誤是將其視為「瞬間移動器」（一步登天），而非「加速器」。

「很多老闆連公司的 SOP（標準作業程序）都沒有，就幻想 AI 能自動搞定一切。」她建議，企業在導入自動化前，應先想像「如果有十個工讀生，你會怎麼派工？」唯有先把流程拆解清楚，AI 才能發揮作用。

此外，她特別提醒對 AI 要保持「懷疑心」。因為現在的 AI 越來越聰明，甚至出現了「自我回聲」（Echo Chamber）的現象——為了迎合使用者或鞏固自己的邏輯，AI 可能會一本正經地胡說八道（幻覺）。「就算程式碼能跑，也不代表它是對的，人類的交叉驗證與風險控管依然不可或缺。」。

Photo Credit: INSIDE / Hueihsin 攝

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責任編輯：Hueihsin 
核稿編輯：Sisley

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