導入 AI 後反而流程更繁瑣？劉基欽老師帶你用 4 層護欄打造人機協作工作流
2026-07-30更新
導入 AI 工具想提升效率，但員工每天還是很忙，甚至還要撥時間檢查 AI 生成的內容？對此，身為 ISO 9001 與 SOP 流程顧問的劉基欽顧問，分享能安全導入 AI 工具的「HITL 四層安全護欄」，與實際導入時可運用的離線 AI 工具及評估矩陣，讓資安風險不再是企業導入 AI 的絆腳石。正確建立適合人機協作的工作流，讓 AI 工具的導入發揮最大工作效益！
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課程精華
- 人機協作的原則是「AI 出力，人做決策」。
- HITL 四層護欄包含「資料安全」、「職責邊界」、「範圍控制」與「可解釋性」。
- 敏感資料可在本機使用 Codex 搭配 Ollama 或 LM Studio 處理。
- 可透過評估工作任務的「衝擊」與「風險」程度，判斷導入 AI 的優先度。
人機協作核心：HITL 四層防護網
企業導入 AI 工具時面臨的最大阻力，往往是對資安與品質的信任問題。因此劉基欽顧問強調，人機協作的關鍵是 Human-in-the-Loop（後簡稱：HITL），確保所有工作環節都貫徹「AI 出力，人做決策」的分工原則。而要落實這項原則，劉基欽顧問建議企業在導入 AI 工具時依循下方的 HITL 四層安全護欄做法。
| 層級 | 實際做法 |
|---|---|
| L1 資料安全 | 敏感資料替代成「××類型」；機密任務交給本機的模型處理 |
| L2 職責邊界 | AI 輸出「候選建議清單」，真人圈選確認後再執行 |
| L3 範圍控制 | 選 1 個非核心流程作為試驗，建立信任後再擴展 |
| L4 可解釋性 | 要求 AI 提供「判斷依據 + 對應節點」，避免產生黑箱建議 |
AI 可以幫助我們做問題的分析與診斷，但改善做法的審核還是要由人進行。
打造人機協作工作流
人機協作工具：離線 AI 工具與優先度評估矩陣
針對四層安全護欄中 L1 的資料安全與 L3 的範圍控制層次，劉基欽顧問分別建議企業可在落實過程中使用以下工具。首先在資料安全層次，他分享了一套非工程背景的人也能輕鬆上手的離線 AI 工具組合，3 項工具的功能與特色如下。
- 操作介面
- Codex：控制 AI 如何執行任務，例如讀取檔案與產出報告
- 本機運算模型（2 擇 1）
- LM Studio：圖形化使用者介面（GUI），適合快速導入離線 AI 模型
- Ollama：具備命令行介面（CLI）跟 GUI 模式，可實現自動化功能的串接
而在範圍控制層次， 劉基欽顧問則建議企業透過評估工作任務的「衝擊」與「風險」程度，將導入 AI 的優先度分成 A、B、C 共 3 類，將有限的改善能量集中在最關鍵的任務上，避免火力分散。
| 類型 | 任務屬性 | 處理方針 |
|---|---|---|
| A 類 | 高衝擊 × 低風險 | 立即導入 AI 跑出看得見的成果 |
| B 類 | 高衝擊 × 高風險 | 先設計護欄與驗收標準，試點驗證後再上線 |
| C 類 | 低衝擊 | 暫緩處理 |
人機協作工作流常見 FAQ
工作流程導入 AI 時，該如何避免敏感資料外洩？
工作流程導入 AI 時，該如何避免敏感資料外洩？
建議依循以下 2 原則。
- 去識別化：將敏感資料替代成「××類型」
- 避免上雲：機密任務交給本機的模型處理
導入 AI 的工作任務優先順序該如何判斷？
導入 AI 的工作任務優先順序該如何判斷？
可透過評估工作任務的「衝擊」與「風險」程度來判斷優先順序，並分成以下 3 類。
- 高衝擊、低風險：立即導入 AI 跑出看得見的成果
- 高衝擊、高風險：先設計護欄與驗收標準，試點驗證後再上線
- 低衝擊：暫緩處理
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言果學習
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主要提供人才培訓方案給企業客戶，客戶群集中在台灣千大企業與外商公司，目前有將近80位來自各領域的講師與顧問團隊，協助企業規劃與執行課程，課程囊括企業經營、人才管理等範疇，是綜合型的專業培訓團隊。
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