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適用於商業的人工智慧在一個連結的工作空間中運作得更好

Cecilia Lane

Go-to-Market 助理

2026年9月20日

Cecilia Lane

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2026年9月20日

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閱讀約 13 分鐘

人工智慧正在深刻改變企業的運作方式，從內容創作到決策制定。商業用人工智慧的承諾已不再是理論。團隊已經在使用人工智慧更快速地撰寫、摘要資訊、支援決策制定，並推動跨部門的工作進行。

本文探討商業用人工智慧的常見應用案例，解釋為何許多團隊會超越單一人工智慧工具的限制，並說明為何整合式人工智慧平台往往更適合現代協作工作。

什麼是商業用的人工智慧？

圖片來源：freepik.com

對於企業領袖而言，人工智慧不僅僅是先進模型或演算法，而是關乎這些技術如何提升工作執行效率。商業中的人工智慧涉及策略性地應用人工智慧，以增強營運效率、自動化流程、改善溝通、支持數據驅動的決策制定，並推動成長。它運用機器學習、自然語言處理以及生成式人工智慧等能力，轉變企業功能並提升員工生產力。其目標是讓工作更智慧化、減少人工操作，幫助企業在日益複雜的環境中適應並取得成功。

商業應用的人工智慧不僅限於聊天機器人

商業中的人工智慧不僅僅是工作中使用人工智慧工具。它的範疇遠遠超過對話介面或單一的人工智慧應用。這意味著利用人工智慧來減少組織內溝通、協調、知識存取與執行上的摩擦。這涵蓋了能分析龐大資料集以獲取洞察的精密演算法，自動化複雜工作流程、預測市場趨勢、客製化顧客體驗，甚至生成創意內容。這是將智慧能力整合到企業核心功能中，讓科技能夠增強人類潛能並解決複雜的商業挑戰。

商業中的人工智慧是為了更好的工作，而不是更多的工具

企業很少單純為了自身而尋求更多個別的軟體解決方案。相反地，他們追求的是工作流程的改善。任何採用人工智慧的企業，其最終目標都是更快速的執行、更順暢的協作，以及有意義地減少人工、重複性工作。當人工智慧能夠支援跨團隊的工作，而不只是孤立的任務時，才能展現最強的商業價值。人工智慧透過自動化日常活動、提供智慧洞察、促進更聰明的互動，來實現這些成果。當人工智慧被視為促進更好工作的催化劑，而非僅僅是技術堆疊中的另一項工具時，其對組織轉型的潛力就會更加明顯。

適用於商業的人工智慧在工作已經進行的地方效果最佳

人工智慧在商業中的全部潛力，往往不是作為獨立應用程式時才能發揮，而是當它直接嵌入日常工作環境時才能真正釋放。當人工智慧功能整合到訊息平台、文件編輯器、試算表、會議工具、專案管理以及工作流程自動化系統中時，它們便能真正被使用並產生影響。這種原生整合意味著人工智慧協助能在需要的時間與地點精準提供，無論是撰寫備忘錄、摘要會議內容，或分析專案資料。這種方式促進了真正的採用，讓人工智慧超越實驗階段，進入組織中實際且持續的應用。

為什麼企業現在轉向人工智慧

當前的商業環境具有快速變化、競爭加劇以及持續創新的壓力。在這樣的環境中，人工智慧已成為企業的重要策略資產。多項關鍵因素正推動這種加速採用，並指向對更高敏捷度、更深入洞察以及更整合營運的需求。

團隊需要在資源更少的情況下更快行動

小型團隊、成長中的新創公司以及跨職能部門經常在資源有限的情況下運作，卻面臨對速度與產出的日益增加需求。人工智慧能協助團隊減少重複性工作、加快進度，並在不增加人力的情況下完成更多任務。這種以更少資源達成更多成果的能力，對於追求營運敏捷性與持續成長的組織尤其具有吸引力，使人工智慧軟體適用於小型企業成為高價值的投資。

企業需要更好的決策，而不僅僅是更多的資料

雖然現代企業收集了大量數據，但龐大的數量可能令人不知所措。挑戰並非缺乏數據，而是將原始資訊轉化為可行洞察和智慧決策的困難。人工智慧擅長處理複雜的資料集、識別模式並總結關鍵資訊。透過提供清晰且可行的智慧，人工智慧使領導者能夠做出更具資訊基礎且及時的決策，超越直覺，邁向數據驅動策略。企業尋找最佳的商業人工智慧，不僅是為了收集數據，更是為了產生真正的洞察。

企業需要在各團隊之間有更好的協調

隨著工作變得更加跨職能，企業需要能在規劃、溝通和執行中協助團隊保持一致的人工智慧。行銷、銷售、營運和管理很少獨立運作，因此當人工智慧能夠幫助資訊在團隊間清晰流動時，其價值就會提升。這也是公司不僅探索單一的人工智慧功能，而是尋找能在工作流程層面支援協調的解決方案的原因之一。

常見的商業應用案例中的人工智慧

人工智慧如今已被廣泛應用於幾乎所有的商業職能，不再只是用於實驗，而是實際的日常工作。最有價值的應用案例通常與頻繁的任務、共享資訊以及需要在團隊間快速推進的決策相關。

行銷與內容創作的人工智慧

人工智慧可以協助行銷團隊撰寫部落格文章、將現有內容重新調整以適用於不同渠道、撰寫社群貼文、摘要行銷活動筆記，以及加快規劃初期階段的進程。這讓團隊更容易從構想到第一份草稿更快完成，尤其是在同時處理多個行銷活動時。

用於營運與專案協調的人工智慧

AI 在會議摘要、行動項目追蹤、狀態更新、工作流程提醒以及專案協調等營運工作中愈來愈有用。它能協助團隊推動工作進展，讓捕捉決策、分配責任以及呈現下一步行動變得更容易，而不必完全依賴人工後續跟進。

用於內部知識與決策的人工智慧

AI 也能支援內部知識工作，協助團隊更快速搜尋資訊、摘要長篇文件、將原始資訊轉化為清晰的重點，並減少在做決策前收集背景資料所花費的時間。這在重要知識分散於會議、文件及持續討論的快速運作組織中尤其有用。

為何獨立的人工智慧工具無法滿足現代團隊的需求

雖然人工智慧在許多商業情境中顯然非常有用，但為不同任務分別使用不同的人工智慧工具往往會帶來新的問題：工作在某些片刻變得更快，但在整個工作流程中卻不一定更順暢。問題通常不在於人工智慧輸出的品質本身，而是周邊的工作仍然發生在彼此不相連的系統之間。

工具太多，共享的背景太少

許多團隊會用一個人工智慧工具來撰寫內容，另一個來做會議記錄，另一個用於搜尋，還有一個用於分析。每個工具本身可能表現良好，但相關的背景內容往往存在於其他地方——例如聊天串、文件、專案追蹤器、試算表或內部知識庫。當人工智慧無法取得這些更廣泛的背景時，其效用就會變得更有限，而團隊仍需花時間手動拼湊資訊。

輸出速度更快，但執行仍然出現故障

產生草稿、摘要或建議只是工作的一部分。團隊仍然需要審查、討論、編輯、核准、分配並採取行動。如果這些後續步驟發生在不同的系統中，從 AI 獲得的速度往往會在交接、重複以及情境切換中流失。實際上，執行往往比生成更困難。

現代團隊需要在工作已經進行的地方使用人工智慧

要讓 AI 持續為企業帶來價值，它需要嵌入到團隊已經用來溝通、協作、記錄和協調工作的系統中。當 AI 建置在一個連結的工作空間中時，它可以在更豐富的情境下運作，更自然地支援協作，並幫助團隊以更少的摩擦從想法走向行動。這就是為什麼許多企業正從孤立的 AI 工具轉向整合的 AI 平台，例如 lark，以支援完整的工作流程。

Lark 如何在實際工作中支援企業的人工智慧

Lark 的設計旨在改變團隊利用人工智慧的方式，將其直接嵌入日常運營流程中。這是一個專為商業打造的人工智慧平台，能理解團隊合作的複雜性，提供強大的人工智慧解決方案以應對商業挑戰，並直接針對團隊通常遇到瓶頸的使用情境。

在同一工作區中的人工智慧驅動協作

Lark 透過提供一套整合的全方位套件，重新定義商業中的人工智慧，將聊天、文件、會議、行事曆、審批以及內部維基整合到單一且協調一致的環境中。這種整合方式大幅減少了應用程式切換的需求，而應用程式切換是由分散工具造成的常見生產力消耗。透過將所有工作元素集中化，Lark 確保人工智慧能立即取得豐富的背景資訊——從行銷活動的持續討論到營運任務的專案規格——使其能提供更相關且及時的協助。這種全面的整合幫助團隊更快推進工作，打造真正由人工智慧驅動的協作體驗，消除與分散工具間常見的反覆溝通。

更快速的寫作、摘要與知識工作

在 Lark 中，AI 作為智慧助理可處理多種任務，直接減少內容創作、銷售溝通以及知識管理中的摩擦。它能協助撰寫各種用途的內容，從行銷文案到內部溝通，加快行銷人員常因分散精力而困擾的初期創作階段。針對會議與討論，Lark 的 AI 能摘要重點與行動項目，確保清晰與責任分明，避免筆記零散。它也擅長提煉冗長文件的精華，讓團隊成員更快掌握關鍵資訊，減少搜尋內部知識的時間。這種加速內容創作、摘要溝通與提煉知識的能力，大幅提升跨團隊資訊同步與整體生產力。

更好的跨團隊協調

Lark 的統一環境能夠自然地提升行銷、銷售、營運與管理等多元團隊之間的協作，直接解決資訊孤島與低效銷售協作的問題。透過集中溝通與資訊，它消除了使用多種分散工具所造成的孤島現象。當所有相關背景資訊集中於同一處時，決策、執行與追蹤變得更一致且流暢。這種整合式方法讓團隊能更快達成共識、更有效追蹤進度，並確保每個人都在使用相同且最新的資訊，且由能理解整體背景的 AI 提供支持。例如，銷售團隊可以在同一處存取所有客戶洞察與內部討論，避免資訊分散的痛點。

為工作流程而設計，而不僅僅是提示

Lark 的一大關鍵差異在於它強調將 AI 融入真實的商業流程，而不僅僅是提供一個提示—回應的機制。Lark 不只是向 AI 請求文字，而是將 AI 能力直接嵌入工作流程中，解決「輸出容易，執行困難」的兩難。例如，AI 可以在 Docs 中用於腦力激盪，在 Messenger 中總結冗長的討論，或在中根據專案簡報生成子任務。這種全方位的整合確保了從初始溝通到文件整理再到最終執行，AI 都能作為穩定的加速器，創造一個動態且智慧的工作循環，減少在運營與專案協作中的情境中斷。

價格實惠易於起步，更容易擴展

對許多企業與團隊而言，採用 AI 不僅關乎能力，也關乎成本。Lark 的免費方案可支援最多 20 位使用者，降低了開始使用的門檻，而付費方案則每位使用者每月起價 6 美元。這使其成為想要擴展 AI 支援協作、但不想在早期就投入昂貴多工具組合的團隊的實用選擇。

價格：

入門方案：永久免費方案，提供 11 款強大工具，最多可供 20 位使用者使用，包含 100GB 儲存空間、1,000 次自動化執行、AI 翻譯等功能。無需信用卡。

基本方案：每位使用者每月 6 美元（按年計費），最多可供 500 位使用者使用。包含入門方案的所有功能，並提供不限訊息歷史、5TB 儲存空間、1,000 次自動化執行等更多功能。有些使用者可能需要聯絡銷售團隊以購買。

專業方案：每位使用者每月 12 美元（按年計費），最多可供 500 位使用者使用。包含基本方案的所有功能，並提供最多 500 人的群組通話、15TB 儲存空間、50,000 次自動化執行等更多功能。

企業方案：聯絡銷售團隊以取得自訂價格。支援不限使用者數量，並包含進階自動化、安全性、合規性及管理功能。

Starter

Pro

Enterprise

Starter

For small teams with simple communication needs

/ user / month

Try for free

No credit card needed

20 users max

18 months message history

1-on-1 video meetings

100 GB storage

Lark Docs & Mail

1000 Base automation runs/month

2000 rows per table in Base

如何選擇最適合商業的人工智慧

為企業選擇最佳的人工智慧是一項策略性決策，並不僅僅是比較功能清單。這需要深入了解您組織的獨特需求、工作流程以及成長願景。「最佳」的人工智慧解決方案並非普遍適用的固定標準，而是能最有效地賦能您特定團隊以達成目標的那一個。本節將協助釐清在眾多企業人工智慧解決方案中應該關注的重點。

不要詢問哪個人工智慧工具在一般情況下是最好的

沒有一個能夠普遍適用於所有公司的「最佳商業 AI」。市場上充滿了創新的 AI 工具，每一種都是為了解決特定問題而設計的。對於專注於深度數據分析的大型企業來說，某些工具可能具有革命性，但對於優先簡化溝通的小型企業而言，卻可能過於繁複或無關緊要。通用的排名或熱門選擇未必符合你的營運現實。與其尋找一個放諸四海皆準的答案，不如將重點轉向基於內部情境的更個人化評估。

詢問哪個解決方案能更好地幫助你的團隊完成真正的工作

在評估 AI 解決方案時，關鍵要問的問題是：「哪一個解決方案能真正幫助我的團隊更有效地完成實際工作任務？」這需要評估幾個重要的標準：

它是否能減少情境切換？尋找能將所有相關資訊集中在單一介面中，並減少在多個應用程式之間切換需求的解決方案。

它是否能保留情境？一個有效的 AI 解決方案應該能理解正在進行的對話、專案歷史以及已記錄的知識，以提供相關的協助。

它是否能支援協作？AI 應該能增強團隊協作，讓分享、編輯與集體行動資訊更容易，而不是孤立地生成輸出。

它是否有助於執行？所選的 AI 不應僅僅產出結果，還應整合到工作流程中，以支援後續的審核、批准與實施步驟。

它是否適合您團隊的規模與階段？請考慮該解決方案是否能隨著您的成長而擴展，並符合您目前的運營規模，而不會引入不必要的複雜性。

尋找一個平台，而不僅僅是一個功能

對許多團隊而言，最適合商業的 AI 並非單一的助理，而是一個將溝通、文件管理、協作與 AI 支援整合於同一平台的系統——這正是Lark的突出之處。平台化的方式提供一個統一的環境，讓 AI 能真正發揮作用，從豐富且互相連結的背景中汲取資訊，提供更有意義的協助。它不僅限於單一功能，而是提供一個整合的生態系統，讓 AI 加速整個工作流程，使其成為一項更全面且具影響力的投資，促進企業的永續成長。基於此原因，許多人正在探索整合型的 AI 商業平台。

在商業中負責任地使用人工智慧的最佳實務

雖然 AI 帶來巨大的好處，但在商業中部署 AI 也伴隨著固有的責任。採取謹慎且合乎道德的方式至關重要，才能在最大化優勢的同時降低風險，確保 AI 在組織中發揮正面作用。

讓人類保持在循環中

AI 工具功能強大，但它們是輔助性的，而非萬無一失。在所有 AI 驅動的流程中，尤其是涉及關鍵決策或敏感資訊時，保持人工監督與判斷至關重要。人類應審查 AI 生成的輸出、驗證結論，並在必要時介入以糾正偏差或錯誤。這種「人類在迴路中」的方法能確保問責、提升準確性，並建立對 AI 系統的信任。

保護敏感的商業資訊

商業資料的完整性與機密性是不可妥協的。在部署 AI 時，組織必須實施健全的資料治理政策。這包括了解 AI 工具如何處理資料、確保遵守隱私法規（如 GDPR 或 CCPA），以及選擇具備強大安全功能的平台，例如加密與存取控制。必須避免在沒有適當防護或匿名化的情況下，將敏感或專有資訊輸入公共 AI 模型。

檢查輸出內容的準確性、語氣與合規性

AI 模型，特別是生成式模型，有時可能會產生不準確、語氣不當或不符合內部政策或外部法規的輸出。在任何 AI 生成的內容或分析被用於對外或關鍵內部流程之前，必須經過徹底審查。這個審核流程可確保事實正確性、與品牌語調一致，以及遵守法律與道德標準，從而防止潛在的聲譽損害或法律後果。

從實用且高頻率的使用案例開始

為了建立信心並展現價值，我們建議從具有實用性且高頻率的使用案例開始導入 AI，這些案例應能帶來明確且可衡量的效益。自動化日常任務、摘要內部溝通內容或提供快速的數據洞察，都是極佳的起點。這種聚焦的方法能讓團隊逐步適應 AI、了解其限制，並在處理更複雜或關鍵任務前優化使用方式。採用如 Lark 這樣的平台化方法，也能更容易在團隊間一致地管理 AI 的使用，確保統一且負責任的部署策略。

結論

企業導入人工智慧的旅程，需要重新思考工作完成的方式。真正的成功不僅在於產出更智慧的結果，更在於在日常工作流程中實現更高效的協作與執行。現代團隊最大的收穫並非來自孤立的 AI 工具，而是將 AI 直接整合進互聯的工作空間。這個統一的環境中，溝通、文件、知識與流程相互交織，確保 AI 是在提升而非複雜化日常任務。若您的企業希望真正連結這些元素並釋放生產力，Lark 是值得考慮的解決方案。其全面的 AI 驅動平台能夠賦能團隊更智慧地工作、有效協作並達成更多目標。探索 Lark 如何整合您的工具並提升團隊的潛力。

讓 AI 在你的團隊中更有用

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常見問題

哪一種人工智慧適合商業？

並不存在適合所有人的「最佳商業 AI」。最有效的 AI 解決方案是能夠幫助團隊透過減少情境切換、在不同任務間保留情境、增強協作，以及在工作流程中促進執行，來更好地完成實際工作。與其專注於單一功能，不如尋找能將溝通、文件與流程整合在同一平台的 AI 系統。

AI 的 30% 規則是什麼？

「AI 的 30% 原則」是一項理念，指出大約 30% 的任務，特別是重複性或準備性工作，可以由 AI 自動化或加速，從而釋放人力去處理更複雜或更具策略性的工作。這讓企業能專注於在剩餘工作中放大人類的能力。然而，該部落格強調，AI 的真正價值來自於它融入日常工作流程，而非遵循特定百分比。

我可以使用人工智慧來經營我的業務嗎？

人工智慧能透過自動化任務、提供洞察以及精簡工作流程，顯著增強並提升經營企業的各個面向。然而，該部落格強調人工智慧工具是輔助性的而非萬無一失，保持「人類在流程中」對於監督、判斷與責任承擔至關重要。人工智慧能促進更佳的決策與效率，但它並不能取代人類領導者與團隊所提供的策略思維、創造力以及道德判斷。

商業用的人工智慧平台與個別的人工智慧工具有何不同？

單一的人工智慧工具通常針對特定需求，例如生成文字或轉錄會議。雖然有用，但它們往往獨立運作，導致工作流程零碎化並失去上下文。像 Lark 這樣的企業人工智慧平台，整合多種功能（聊天、文件、會議、任務），並將人工智慧直接嵌入其中，提供更豐富的上下文，支援從溝通到執行的完整工作流程。這種整合讓人工智慧更具影響力，也更容易被團隊採用。

使用整合式人工智慧平台對企業而言的主要好處是什麼？

整合型 AI 平台提供多項關鍵優勢：透過集中工作元素來減少情境切換；為 AI 提供更多背景資訊，從而帶來更相關的協助；將所有資訊集中在一處以提升協作；並透過將 AI 直接嵌入工作流程來促進執行，超越僅僅產出結果的階段。最終，它們讓 AI 更有用，確保它成為團隊既有工作方式的一部分。

在資源有限的情況下，小型企業如何才能最有效地運用人工智慧來經營業務？

小型企業可透過選擇專為小型企業設計的整合型 AI 軟體來最佳化 AI 的商業應用，該類軟體具備較低的複雜度與更高的效益。將多項核心功能整合於同一平台可簡化 IT 管理並降低成本。將 AI 嵌入日常工具可確保更高的採用率，使 AI 更有價值。從實用且高頻的應用案例開始，例如自動化例行工作或摘要溝通內容，可幫助小型團隊清楚看到效益並有效擴展。