數位主管要成立，先決定它對面坐的是誰

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數位主管要成立，先決定它對面坐的是誰

我把 AI 的回饋迴圈設在第一線，它沒有轉起來。現在我正在試著把它往上移一層。

李宜靜中醫師｜原生顏　·　本文更新日期：2026-09-27

這篇是接著誰寫的

2026 年 9 月 25 日，張益豪醫師（耳鼻喉頭頸外科專科醫師｜沐橙診所院長｜白袍人生學院創辦人）發了一篇問診所經營者的文章：〈AI 有機會成為診所的數位主管嗎？從一位願意反覆教新人的主管開始〉。

他寫的情境每一間診所都認得：新人到職，最常卡住的是每天重複的小事——資料放哪裡、交班要講哪幾件、這個要求該先找誰。問題不難，難的是有沒有人願意一次又一次地回答。

他同時邀了十位跨領域的專家，各寫一段自己的看法放進那篇文章裡。我也為那篇寫了一段。那一段是壓縮版，這一篇寫得完整一點。

我想寫完整版的原因很簡單：我在他那篇裡講的是結論，而結論是從一次失敗來的。失敗的過程比結論有用。

我先把迴圈設在第一線，它沒有轉起來

我最早的設計非常直覺，大概也是多數人第一次想到的版本：把 AI 放在第一線同仁的旁邊。誰有疑問就問它，它答得出來就答，答不出來就往上轉給真人。所謂「人在迴圈裡」的那個人，我設定成第一線。

這個設計沒有壞掉，它只是不會長大。

問題出在回饋這一端。AI 答錯的時候，沒有人告訴我它答錯了。答得很好的時候，也沒有人告訴我哪一句特別有用。它就停在我當初設定的那個樣子，一個月後跟第一天一模一樣。

張益豪醫師在文章裡提到一件事，我認為是整篇最關鍵的：好的數位主管要能講出「這題沒有明確規定，我需要請真人確認」。我同意。但我試下來發現，這句話要有用，得有人在另一端接住它——接住之後，還要有人把那個空白補成一條規則。

第一線接不住那個轉出來的問題。他們會做的事是把它放下，然後用自己的方式先把眼前那一件做完。

為什麼第一線接不住這個迴圈

這跟努力沒有關係，跟位置有關係。

第一線這個位置被設計出來的樣子，就是把交代下來的事做完、做對、做快。照著流程走、把現場撐住，在一間運作正常的診所裡本來就該是這樣。

可是一個迴圈要轉，對面那個人手上得有一個自己要負責的結果。有那個結果，他才會在 AI 給錯答案的時候真的感覺到痛；沒有那個結果，AI 答錯了對他來說只是「今天多花了十分鐘」，而多花十分鐘，他早就習慣自己吸收掉。

所以我正在把「人在迴圈裡」的位置往上移一層。

我正在試的方向：每一層都有人，也都有 AI

一間診所裡有決定標準的人、把標準翻成流程的人、照流程做的人。我現在的方向是每一層都配一台 AI，主管這個位置由人跟他手上的那台 AI 一起坐。

張益豪醫師寫的那個數位主管，在我這裡是這組搭檔裡的一半——可以被問五次十次、可以換個說法再解釋一遍、不會不耐煩的那一半。另一半是帶著它的那個人。回饋迴圈跑的是人那一端，所以迴圈要設在哪一層，等於在問哪一層的人有本事帶它。

我本來講的是人機協作。後來改成人機共生，因為協作聽起來像兩邊各做各的、最後再拼起來；共生比較接近我在現場看到的樣子——那一台 AI 是從帶它的那個人身上長出來的，換一個人帶，它就會變成另一台。

我現在在試的是中間那一層：把覆盤往上交，讓那一層帶著自己的 AI 去寫報告。目前只試過一次，還不熟練，這一段還在跑。

我先講為什麼是中間那一層。那是整條鏈上唯一會發現「這條 SOP 在現場根本做不到」的位置。我看不到，因為我不在現場；第一線看得到，可是那個位置不會讓那句話往上走。

底下三條是我現在抓著的方向，還在試的階段。

一｜思考外包給 AI 和中間那一層

我以前是自己把事情想清楚，再交代下去。我目前的方向是交出問題跟標準，讓中間那一層帶著 AI 去想怎麼做。這一步不舒服，因為想出來的版本一開始通常比我自己想的差。可是答案每次都由我交下去，那一層就永遠是傳話的位置，而傳話的位置長不出判斷。

二｜回報要長在任務裡，當它的副產品

只要「回報」是一件要另外做的事，它就會消失。一忙就沒人填，填了也是事後補的，補出來的東西沒有參考價值。所以我想讓紀錄長在任務裡，做完就自己在了。這一條還在想怎麼落地。

三｜洞察去 log 裡撈

我問過同仁「最近還順嗎」，答案永遠是「還好」。他們沒有在敷衍，人對自己每天重複做的事情本來就沒有感覺。所以我的方向是去看紀錄、別去問感覺：哪幾筆卡住、哪個步驟每次都要重做、哪一類問題每週都會再出現一次。這些東西人講不出來。

我為什麼要每一層都放一台 AI

效率只是順便。我真正想解的是另一件事：讓診所可以不那麼依賴我。

我在現場的時候，很多判斷會自動回到我身上——問我最快，而且問我最不會出錯。等到我不在，那些判斷就沒有人接得住。我給這件事取了個名字，叫去宜靜化。

每一層都配一台 AI，是為了讓判斷有地方留下來。人做的判斷會留在人身上，人走了就跟著走；如果他一路是帶著那台 AI 做的，那些判斷至少還有一份留在外面。

還有一個更實際的理由：人會走。現在的樣子是，一個熟手離開，他這幾年累積的東西跟著離開，新人進來再從頭問一次，而且問到的版本每次都不太一樣。如果那一層的 AI 被好好訓練過，人走了它還在，換它回頭去帶新人。我猜那會比口耳相傳快，也比較不會每次講的版本都不同。

這一段是我的假設，還沒有被驗證過。寫在這裡是為了之後可以回來對。

數位主管的界線：全權區也要寫足

張益豪醫師在文章裡寫，數位主管要知道什麼時候該把問題交回給人：有依據就回答、資料不足就追問、超出權限就轉交。他也列了初期他不會交給 AI 決定的事——臨床判斷、員工考核、懲處、衝突裁決。這些我同樣不交。

我想補的是另外半邊。

我用的是三級制：禁區、雙簽、全權。禁區跟雙簽多數人都會寫，寫起來也有成就感，因為那一區看起來最負責任。真正決定這套東西活不活得下去的，是全權區。

如果沒有一份清楚的「這些你自己做就好，不用問我」，系統會慢慢變成什麼都要問。什麼都要問撐不了兩週，接下來一定會有人開始跳過流程自己做，而且不會告訴你。到那一步，界線就整個失效了，連禁區都跟著一起失效。

我畫界線的判準只有一句：這件事做錯了，誰承受、收不收得回來。跟 AI 做得好不好沒有關係。順著這句會得到一個違反直覺的結論：AI 在醫療事務上表現得越好，反而越危險——它讓人放心，而放心是這裡最不該有的東西。最後要簽名的那一層，我到現在還是自己來。

我拿來問自己的四題

要把一件事交給數位主管之前，我會先看對面那個人這四題。

四題裡面最容易被跳過的是第一題。多數人挑的是「最常碰到這件事的人」，那個人跟「結果算在誰頭上」的那個人，經常不是同一位。我自己就是在這裡繞了一圈才回頭。

我接下來在研究的是什麼

我現在正在研究的是：痛點怎麼從第一線走到主管層。第一線遇到的卡點，要用什麼方式才會被講出來；講出來之後，中間那一層要怎麼發現問題、又怎麼自己把它解掉。

這一段還在跑。等它真的跑出成果，我會寫在「好好醫師職涯」書系的 AI 工作流系列裡。