步驟 1
訊號盤點
我們找出工作從哪裡進公司、誰負責、少了哪些背景資料，以及需求在哪裡失去可見度。
既有系統，AI-native 營運層
營運早就散在工具、文件、信箱和供應商之間。
Riggd 把分散的作業系統整理成 AI 看得懂、能協調、能回報的工作流程，不用更換既有系統，也不用重建原本的合作關係。
Telegram 
Slack 
LINE 
Google Workspace 
Gmail 
Notion 
Airtable 
HubSpot 
Salesforce 
Shopify 
Vercel 有 AI，不等於 AI-native。
管理層看到新工具，第一線還是在手動追背景資料、核准進度和負責人。
導入 Riggd 前
AI 使用仰賴個別同事
公司背景資料散在各種工具裡
核准和追蹤都靠人記得
經營者還是得一個個追進度
導入 Riggd 後
AI 照公司的營運模式做事
背景資料集中到同一個工作畫面
關鍵節點由人核准
管理層不用追問也看得到狀態
一個流程，一套營運模式。
先做一個聚焦的工作流程，讓團隊在投入大型轉型前，知道 AI-native 營運實際跑起來是什麼樣子。
01 / 盤點
把真實流程變成藍圖。
在自動化之前，我們先抓出觸發點、業務背景、能力地圖、核准節點、負責人、交接方式和預期結果。
02 / 連接
接上現在就在跑工作的工具。
Telegram、Slack、LINE、Google Workspace、CRM、產品系統和內部文件，會變成同一個 AI 可讀的營運層。供應商信件、RFQ、規格表和報價文件也能放進同一張地圖。
03 / 治理
讓 AI 有用、可見，而且受控。
AI 可以草擬、分派、提醒和回報。決策、對外訊息、報價、樣品承諾和例外狀況，仍會停在清楚的人為關卡後面。
04 / 交接
把營運模式交回公司手上。
你的團隊會拿到工作流程、操作手冊、可能失效的地方，以及上線 30 天後的偏移檢查。
AI 看得懂，也跑得動。
AI-native 轉型不只需要模型，還需要管理團隊能檢視的背景資料、工作流程和治理方式。
步驟 2
背景資料架構
我們把 SOP、政策、客戶紀錄、供應商能力、定價規則和營運限制，整理成 AI 行動前能使用的背景資料層。
步驟 3
治理落地
AI 負責草擬、分派、記錄和回報；核准、對外決策和例外狀況則留在人為關卡後面。
實戰打造，不靠簡報。
這套轉型建立在我們已經打造、交付，也用在自己營運裡的產品上。
不是更多軟體，也不是轉型口號。
一條務實的 AI-native 營運路徑，不必拆掉公司已經仰賴的系統、供應商和合作關係。
公司級 AI，不是員工各自實驗。
AI 依照說好的工作流程運作，不再仰賴誰最會寫 prompt。
不用替換系統。
工具和合作關係維持原樣，外圍的營運層變成 AI-native。
不依賴顧問。
工作流程、手冊、主導權和 30 天檢查都留在你手上。
經營者在開始前會問的問題。
這裡先給短答。通話會一起盤點第一個工作流程。
這是 AI 策略專案，還是實作？
先實作。我們從一個真實工作流程開始，讓策略在你的實際系統裡被驗證。
為什麼從一個工作流程開始？
一個工作流程小到可以交付，也具體到足以看出公司能重複使用的營運模式。
我們需要更換工具嗎？
不用。我們接上已經在承載工作的工具、文件、信箱和供應商紀錄。不遷移，也不做全公司系統替換。
我們如何保持控制？
關卡仍由你的團隊掌握。AI 負責草擬、分派、提醒和回報；任何有商業風險的事，都等人核准。
交接後會發生什麼？
工作流程、營運手冊和主導權都留在你手上。我們會在 30 天後檢查哪些地方失效、偏移或需要調整。
價格怎麼算？
固定建置費，會在第一個工作流程盤點後定義範圍。不綁長期顧問費。