/證據
通用 AI 審核在工作流程審視會漏掉甚麼
為甚麼一次性的 AI 反饋可以令工作流程審視聽起來更好，卻仍然漏掉決定它能否運作的營運細節。
簡短回答
通用 AI 審核經常改善工作流程審視的文字，卻漏掉負責人、交接、風險和成效衡量這些決定流程能否跑起來的細節。
如果你把一份工作流程審視貼進 ChatGPT、Claude 或 Gemini，你大概會得到有用反饋。
我不想假裝不是。這些工具很擅長把混亂草稿變清楚。它們可以看到缺失段落、重寫模糊語句，並建議下一步。
不過，一次性的審核有一個安靜的弱點：它經常改善文件，卻沒有測試這個流程能否真的跑起來。
我也一直使用這類審核。陷阱是，一句更乾淨的句子，可以令我覺得自己比那份成果物應得的更有信心。
模型可能會獎勵表面流暢
一份弱的工作流程審視，經過一次重寫後可以聽起來很成熟。
之前：
匯報太花時間。AI 可以幫忙總結成效。
通用審核之後：
這個匯報流程有機會用 AI 輔助總結行銷活動成效數據，從而減少人手分析時間。
這句比較乾淨。但不一定比較好。
它仍然沒有說是哪一份報告、哪一些數據、哪一個負責人、哪一個決策，或者如果摘要錯了會發生甚麼。
被漏掉的營運問題
對工作流程審視，我在意的是這些問題：
- 甚麼會開始這件工作？
- 今天誰負責？
- 誰使用產出？
- 產出會改變哪個決策？
- 哪一部分可以安全交給 AI？
- 哪一部分仍然需要判斷？
- 哪種失敗會損害信任？
如果這些都缺失，審視就未準備好。
Prova 想補上的東西
Prova 不是因為模型比你已經使用的工具更好而贏。那會是一個很傻的主張。
它必須靠模型周邊更好的系統而贏。
審核連到訓練單元。訓練單元連到路線圖。結果會變成產品狀態。下一步會根據提交成果裡的證據改變。
這代表一份工作流程審視可以通過、修改，或者暴露基礎缺口。它不只是被改寫成更好聽的文件。
實際差別
通用 AI 問：
我可以怎樣改善這份文件？
Prova 應該問：
這份成果物是否足夠強，可以把用戶推到下一個訓練單元？
這是一個嚴格得多的問題。
我仍然經常用通用 AI。但當目標是沿著順序真正前進，框架就很重要。否則我們只會得到更好的文字，和同一個營運問題。
你叫 AI 審核你的工作時，你是在要求更好的寫法，還是在要求一個更難的決定？
Chandler
