自動化工具從未如此豐富。能讀取收件匣、摘要會議、草擬回覆、撰寫程式碼、規劃一週的智能體，每個月都有新一波工具。
然而，多數我們訪談的人，仍在做著兩年前一樣的手動、重複、耗神的工作。
為什麼？
過去幾個月，我們試圖解答這個問題。我們與22位來自不同職位、產業與技能層級的人面談。約四分之三有技術背景，其餘則沒有。大約一半在科技業，另一半則否。
我們問他們工作內容、困難之處，以及希望改變什麼。
我們發現有四個障礙反覆出現，無論職業或技術程度。三個屬於個人層面，第四個則是結構性問題。這些障礙解釋了為什麼自動化，儘管二十年來一直是軟體界最被承諾的領域，對多數人來說仍然只是願景。
以下是這四個障礙。
障礙1：你看不見問題所在
第一個讓我們驚訝的發現是：當我們問人們工作中困難或令人沮喪的地方時，多數人只給出模糊的標題式抱怨。「多重任務難以兼顧」、「溝通問題」、「我就是很忙」。沒有具體內容，無法採取行動。
於是我們換了個問法：「如果你有魔法棒，可以解決目前工作流程中的一件事，你會選什麼？」
痛點立刻浮現。具體的任務、討厭的事情。五分鐘前還無所謂的人，現在每人都能說出三個答案。
有位受訪者說：
「對，我很配合。我已經討論過很多次。但要讓每個人都知道進度，這部分真的很繁瑣。」
另一位描述季度流程時說：
「我最想消除這個手動追蹤。真的太耗時了。每一季都要做。那一週大家都很討厭這件事。」
第三位描述重複性任務時說：
「有時我會收到門市請我對齊線上庫存的需求。這個需求很……不標準。有時給正確的門市ID，有時ID要大寫但他們給小寫。格式不對。我得手動校正所有格式，確保正確，放進系統再按按鈕。」
這些人從沒想過這些任務可以自動化，直到我們問對了問題。他們做了好幾個月、甚至幾年，這些只是工作的一部分。
這不是個人失誤，而是注意力的運作方式。重複性任務會被大腦忽略，因為它們可預期。做這些事的不適感，變成了「星期一」的日常。
你無法自動化你無法命名的問題。而多數人沒有協助時，無法說出工作中真正的痛點。
這就是第一個障礙。
障礙2：你不知道從哪開始
假設你已經看見問題，知道哪個任務最耗時，甚至有AI工具可以處理。
多數人還是會停下來。
問題在於選項太多，沒有明確的起點。決策癱瘓發生在自動化上。當你可以自動化任何事，往往什麼都沒做。
有人告訴我們：
「要怎麼指示AI做這件事？要怎麼寫訊息給AI？我覺得要花時間學會怎麼更明確表達。」
他們知道AI做得到，只是不知道怎麼讓AI對準自己的工作。
另一位更直接地說：
「我覺得UI上不太清楚還能做什麼。因為只讓我輸入提示時，我就得自己想需要什麼。但我其實沒什麼選項，不知道還能做什麼。我能想像的範圍有限。之前聊過後我才發現可以請它幫我做郵件的standup報告，或建立Linear任務之類。所以我覺得這點不夠明確。」
他補充：
「如果有下拉選單、範例提示或模板可以用，應該會有幫助，不用我完全從零開始想。」
還有人想要更具體的建議：
「太多工具了。技術棧現在超龐大。選擇太多。如果有人能告訴我每個任務該用哪個工具最有效率，比如看我的Linear然後告訴我這個任務該用哪個工具而不是Claude Code，那就太棒了。」
人們需要的不是更多功能，而是明確的起點、真實範例、可複製並調整的完整工作流程。
這也是為什麼同樣的五個工作流程到處都在自動化：晨間簡報、每週報告、郵件分類、standup筆記、客戶摘要。它們不是最好的自動化，只是因為有公開模板和明確起點。
其他任務都還是手動。不是因為不能自動化，而是沒人示範「開始」該怎麼做。
這就是第二個障礙。
障礙3：開始的成本高於不做的成本
好，你已經找出要自動化的工作，也有明確起點，現在要真正動手設定了。
這時多數人就放棄了。
有位受訪者談到同事常用的AI工具：
「我知道OpenClaw，但我自己沒用過。我知道同事在用，但我沒試過。」
我們問為什麼，他說設定太複雜又耗時，連試都沒試過。即使同事用得很順，啟動成本太高，他就……沒做。
另一位更直接描述放棄的原因：
「我覺得對新手來說尤其如此。很多人看到這些東西想試試看，結果一裝NPM，接著又被要求還要裝Claude……這時很多人就放棄了，根本不想繼續。」
這背後其實是理性的計算。另一位受訪者直接說：
「我們想自動化工作流程，就是為了省時、提升效率。我們不想花太多時間在本來該幫我們省事的工具上。」
這不是懶惰，是數學。
自動化的本意是省時。但對多數工作流程來說，設定花的時間比手動做還多。你得花幾小時學介面、設觸發條件、測試例外狀況，全部搞定後才開始省時。對每週一次的任務，回本要好幾個月；每月或每季的任務，根本永遠不划算。
所以大家乾脆不做。
過去經驗讓問題更嚴重。大家都用過承諾一堆、結果要40步驟才能設定的工具。花時間學介面卻沒得到回報。即使新工具真的好用，過去的經驗也讓人猶豫要不要投入。
多數自動化工具預設你會先花一小時學習才有收穫。對多數人，尤其非技術背景者，這就是終點。
這就是第三個障礙。
障礙4：你的組織不允許你這麼做
這是最難解決的障礙，也是大公司員工最常提到的。
即使你看見問題、知道起點、願意投入設定時間，公司也可能不讓你做。
有位在大型企業工作的受訪者描述了實際情況：
「我們用的每個工具都要經過客戶或內部審核。審核通過、預算核定後，才會一個個購買授權。」
審核、預算、每人授權。每個新工具都要走一遍。等流程跑完，當初想嘗試的動力早已消失。
但更深層的問題不只是「工具沒過審」。即使你能個人用AI工具，也無法連接到實際工作的系統。這位受訪者說：
「我不能把工作環境連上這個。如果是私人用途可以，但不能連Salesforce、不能連Teams，因為都在公司筆電上。」
他有ChatGPT，也有想自動化的Salesforce任務，但兩者無法串接。他想要的自動化需要橋接個人工具與工作資料，但這座橋被禁止了。
這不只是大公司的問題。另一位受訪者說：
「我覺得大公司對隱私有顧慮。我們可以用ChatGPT，但不能用Gemini。我也不知道為什麼，就是公司決定。」
「我不知道為什麼。」談到公司工具限制時，這句話常常出現。從內部看，這些選擇很隨機。有的工具能用，有的不能，沒有明確邏輯。你只能想辦法繞規則，卻不明白原因。
對很多人來說，這才是真正的高牆。不是「我看不見問題」，不是「我不會自動化」，而是「我不能做」。
這個障礙比其他更難，因為不是你的問題，而是環境的問題。而環境改變很慢。
這就是第四個障礙。
這代表什麼？
這四個障礙層層堆疊。即使你跨過第一個，還有第二個。過了第二個，還有第三個。就算三關都過，組織還是可能攔住你。
這些障礙組成一道高牆，多數人即使知道要解決什麼，也很難跨越。這就是為什麼工作流程自動化，儘管二十年來一直被軟體界大力承諾，對多數人來說仍然只是願景。
我們認為這道牆是可以突破的。也許不是全部、不是對每個人，但比現有工具預期的還要多。我們過去幾個月專注打造能解決前三個障礙的產品，也在思考如何讓自動化更安全，讓第四個障礙隨時間變得不那麼嚴格。我們有自己的看法，但我們更想用行動證明。
所以我們決定這麼做：
5月16日（星期六），我們在聖荷西舉辦免費實作工作坊。會帶你找出自己工作中可自動化的部分、在眾多選項中如何選擇起點，以及如何在15分鐘內設定你的第一位AI同事。無需寫程式。
名額上限30人。報名請見：https://luma.com/yqpulmgq
5月20日（星期二），我們會在舊金山舉辦類似活動。詳情與報名即將公布。請追蹤 @vm0_ai 以獲得第一手消息。
如果你無法參加，也歡迎追蹤我們。我們會整理工作坊實際產出的成果：工作流程、驚喜、沒成功的嘗試，並在下一篇文章公開。你一樣能獲得實用解答。
上述四個障礙都是真實存在的。我們幾乎每次訪談都會聽到。前三個今天就能解決，第四個雖然需要時間，但也有解方。我們接下來幾週會在活動現場和後續文章中證明這一點。
引言均已匿名化。受訪樣本：22人，涵蓋軟體/AI、醫療、表演藝術、製造、顧問、零售、生物力學與非營利組織。約73%人具技術背景，27%人無技術背景。
