SmartBoss 三大版圖

從「知識庫」到「營運中樞」，再到「AI 執行長」。
企業的 AI 化，不是一瞬間的奇蹟，而是一場制度、數據、與文化的持續升級。
SmartBoss 設計出三階段發展模型，讓企業能從混亂走向可學習的智慧組織。

版圖 A：知識

SmartBoss Core｜讓 AI 能理解你的制度

建立結構化知識庫

📘 目的：
把散亂在各地的 SOP、報表、規章、文化語言，轉化成 AI 能「讀得懂、用得上」的知識系統。

💡 成果：

  • AI 能回答員工的問題：「這份表格在哪？」「退費流程是什麼？」
  • 文件結構一致，方便查找與培訓。
  • 建立企業專屬的「AI 知識助理」。

⚙️ 方法：

  1. 文件盤點 → 知識結構化。
  2. 建立 VMV、SOP、職位說明三層文件。
  3. 將知識庫連結 ChatGPT Team 或 NotebookLM。

🎯 導入時間：約 2–4 週
🔗 導入成果：可立即部署之 AI 知識助理。
📈 適合對象：1–30 人團隊、顧問公司、創業型企業。

「當 AI 能看懂你的 SOP，團隊才能真正自動運作。」
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版圖 B：數據

SmartBoss Pulse｜讓 AI 能分析你的每日營運

連結每日數據與任務

📘 目的：
讓 AI 讀懂公司每天的「脈搏」——報表、進度、績效、任務完成率。

💡 成果：

  • AI 自動生成營運摘要報告。
  • 週會前，AI 已整理好 KPI 偏差與建議。
  • 員工收到自動任務追蹤與提醒。

⚙️ 方法：

  1. 將知識庫與 Google Sheets、任務系統連動。
  2. 設定 AI 指標監控（如：銷售、產能、留存）。
  3. 每週自動生成「營運健康報告」。

📈 願景：
AI 不只「知道」制度，而是能「管理」日常營運。
讓老闆＼不再依賴手動報表，而擁有 AI CEO。

「AI 是你永不請假的營運總監。」
↓

版圖 C：智慧

SmartBoss Clone｜讓 AI 能思考與行動

建立 AI 智能執行長

📘 目的：
當企業知識與數據都被結構化後，AI 將能開始「思考、決策、行動」。

💡 成果：

  • AI 能自動派任任務、提醒負責人。
  • AI 會根據績效與報表，提出策略調整建議。
  • 形成完整的「自動治理」循環：AI 決策 → 任務執行 → 結果回饋 → AI 再學習。

⚙️ 方法：

  1. 整合 Pulse 數據與知識決策引擎。
  2. 設計 AI 任務派送與回饋 logique。
  3. 模擬「理性執行長」思考模型。

🌐 願景：
未來每個企業都能擁有自己的 AI CEO。
AI 不取代人，而是取代「善變的制度」。

「AI 治理，人才得以自由。」

SmartBoss 三階段成長對照表

階段 關鍵能力 主要任務 SmartBoss 角色 導入時長
Core 文件能被 AI 理解與回覆 建立知識庫與文化制度 顧問／知識架構師 2–4 週
Pulse AI 能觀察日常營運 連結報表與任務系統 數據顧問／營運分析師 1–2 月
Clone AI 能自動思考與決策 自動任務派發與策略調整 AI CEO 系統 持續演化

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