當 CEO 變成 Builder，悠識領導人 Bryan 的 90 天 AI 實戰分享

1 各路專家啟發 老闆要親身嘗試

無論是前 LINE 臺灣總經理陶韻智在線上課程倡導的「老闆一定要自己動手做！」，或是去年兩組來公司傾囊相授的 AI 轉型顧問 – 頑碼資訊 Scott、宇鯨智能 Kota, YiLing，都讓 Bryan 萌生了動手做 AI 工具的念頭。特別是以顧問角色出發，應用公司沉澱多年的 UX 專案洞察，打造知識管理系統，進一步深化悠識資料庫檢索應用。

自從生成式 AI 崛起後，Bryan 和許多人一樣，起先都是用「Ask – Copy – Paste」這樣的模式來與 AI 互動，把 AI 提供的程式碼，貼到 Google Apps Script，設計簡易的自動化流程，減輕既有行政作業。

但是當 OpenClaw 這類的 AI Agent 將人工智慧的應用推向代理人世代後，Bryan 大幅轉換了用 AI 的模式，轉向擁抱 Claude Code，將專案資料夾、原始碼、AI 對話與終端機整合，將思維轉向更貼近工程開發的角度，開始實作不同的 AI 工具。

有別於先前從單一 LLM 下指令與複製貼上的慢速行動，在開發環境的助益之下，整體開發速度迎來飛也似的提升。從一月至今，他陸續摸索出多個 AI 工具，包含公司內部使用的 ❶ HR Slack 機器人、❷ 專案知識管理系統、❸ 財務視覺化儀表板。

2 三大工具實戰 不斷突破的 Vibe Coding 手感

Bryan 開發的第一個工具「HR Slack 機器人」，是為了解決同事平常會反覆詢問的 HR 問題，像是同事對福利、請休假與公司規章的不定時疑惑。他設計了一個串接在 Slack 群組的聊天機器人，將原本零散的人資規定，轉化為 Markdown 格式，讓 AI 易於讀取並提供同事快速答覆，免於人工重複說明。

接著，Bryan 透過「專案知識管理系統」，將沉睡在公司 NAS 資料夾裡的專案報告活絡起來，以 Ollama 平台上運行的本機端 LLM 模型，確保公司內部資料的隱私與安全性。由於公司的簡報圖表多於文字，他設定了一套邏輯判讀，當 PDF 圖表比例過高時，自動觸發 Vision LLM 進行視覺辨識，再與 OCR 文字結合後進行 RAG 向量化處理。

這套系統透過 Tailscale VPN 與 Google 帳戶驗證，讓同事即使在遠端工作，也能安全存取公司的知識管理系統。有助於同事 查找過去專案，並針對不同產業狀況進行洞察提問。

有了這項投入最多心力的嘗試後，Bryan 在 AI 寫程式上手感漸增，緊接著用一天就開發了「財務視覺化儀表板」，這對他身為公司管理人而言，是一套最能幫助營運與決策的系統。

過去財務資料分散在「文中會計系統」的 PDF 報表與多個 Google Sheets 中，難以綜觀全局，管理多依賴直覺與體感。透過視覺化、每日跟隨資金水位的圖表，他能清晰 看見公司的資金漲幅曲線，而非事後才看報表得知明確數字。

相較於「專案知識管理系統」，Bryan 從開發「財務視覺化儀表板」的經驗中，體認到 由於財務資料高度結構化，已被會計同事清整乾淨，這些報表與精確資料，更有助於 AI 判讀與輸出。讓他不只透過儀表板看見動態資訊，也能以自然語言詢問 AI 歷年資料，做出營運決策。

3 用 AI 延展領導人管理思維 強韌第二大腦

悠識以 UX 使用者研究與設計著稱，然而在銜接 AI 時代，愈來愈多客戶投入 AI 功能研究，或是銳不可擋的 Agent 產品設計。過去我們從 UX for AI 養成計劃或 AI/UX 實務研討，向領域內的先行者學習，但唯有親自實作，才更能掌握「需求轉譯」的核心能力，將模糊的管理痛點轉化為 AI 可執行的流程說明。

在 UI/UX 領域中，常有「設計師是否要會寫程式」的大哉問，但如今在 AI 消融職能邊界的情況下，或許 Bryan 的嘗試對許多跨越設計與開發的工作者並非新奇之事，但我們也想給更廣泛仍在努力前進的工作者們一些激勵。

AI 延伸了 Bryan 在營運公司上的本業，也有助未來與客戶相談 AI 實戰時，更具提案依據與討論空間。

當你已經具備良好的 UX 基礎，有豐富的行業知識，不要害怕著手進入開發環境，挑對獨特價值的題目，當你學會與 AI 共同構建系統時，你所釋放的不只是生產力，更是對未來管理設計、賦能專業的全新想像！