只量度模型回覆時間得唔得？

唔夠。由資料準備到覆核、修正及交付都要計；等候時間同實際工時分開，先知道係縮短交付定減少人手工作。

AI 試點點量度：工時、錯誤、返工同維護要一齊計

發布 2026年11月9日

直接答案先記錄人工基線，再量度試點嘅處理、覆核、返工同維護時間，以及錯誤類型。用同一類工作比較；AI 出答案快，唔代表整條流程快或值得擴大。

揀一個完成單位，例如一張已覆核單據或一份已批准教材；分開實際工時同等候時間。記錄樣本量、複雜度、缺資料率同錯誤定義。用匿名樣本，限制日誌可見範圍及保留期，唔好為量度而額外收集個人資料。

以下只係計算方法，並非實測結果：每期人工工時 = 件數 × 每件人工分鐘 ÷ 60。試點工時 = 件數 ×（操作 + 覆核 + 返工分鐘）÷ 60 + 每期維護工時。淨工時差 = 人工工時 − 試點工時；負數即增加工作。一次性設定同培訓另列。

錯誤率 = 有確認錯誤嘅已檢查輸出 ÷ 已檢查輸出；返工率 = 要修正嘅已完成項目 ÷ 已完成項目。分母為零就寫不適用。安全事故、錯誤付款等嚴重問題要另記，唔可以畀平均數沖淡。

試行前由流程負責人同覆核者確認可接受錯誤、工時上限、抽查方式同檢討日期。權限外洩或未批准對外發送可以設為立即停止條件。記錄版本、修正原因、維護人及時間；若樣本太少或難度改變，就延長觀察，唔好硬算 ROI。

Agilizing 教材製作由 10 日到 3 小時，只限客戶業主確認嘅 2026 年 1–2 月個案。唔可以當成其他流程嘅預測，亦唔應換算成 ROI 百分比。ZOmate 同 Flower Nice Day 案例唔提供效能數字。

公式係示意，唔包含所有財務成本，亦唔係保證回報。API／AI 用量、接駁、一次性設定、授權同機會成本要另外記錄；不同難度或抽樣方法會令比較失真。