全世界都在缺工缺人才，診所端也不例外，很缺人手與人才，特別缺中階主管，可以領導新人與基層同仁的主管。近年的職場，流動率極高，很多診所每個月可能都有新人到職，診所新人到職，最常遇到的困難，往往都發生在每天重複的小事裡。
「這份資料要放哪裡？」
「交班時，哪些事情一定要講？」
「病人提出這個要求，我應該先找誰？」
「昨天教過的流程，我今天又忘了，可以再問一次嗎？」
這些問題不一定複雜，卻需要有人願意一次又一次地回答。忙碌的診所裡，資深同仁同時要顧現場、處理突發狀況，又要帶新人。新人則可能擔心打斷別人，或害怕被認為學得太慢，最後選擇不問。
這讓我開始思考：AI 有沒有機會承接診所裡一部分基層或中階主管的工作，成為隨時能詢問、願意反覆教學的「數位主管」？
先從教新人、回答 SOP 開始
如果把主管的工作拆開來看，裡面其實包含不同性質的任務。
（A）有些工作是傳遞規則：說明流程、提醒注意事項、回答常見問題。
（B）有些工作是確認學習：請新人複述步驟、演練情境，找出還不熟悉的地方。
（C）還有一些工作需要承擔責任：處理衝突、判斷例外、調度人力，以及在資訊不完整時做決定。
我認為，前兩類工作，是 AI 值得優先嘗試的範圍。
假設診所已經有經過確認的 SOP，AI 就可以被設計成一個對話入口。新人不必在許多資料夾中反覆翻找，而是直接詢問：「今天結束門診之前，我需要確認哪些事項？」
理想的回答，應該清楚列出步驟，附上對應的文件與版本，並說明哪些情況需要請示真人主管。
同一個問題，新人可以問五次、十次，也可以要求換一種說法，或用模擬情境再練習一次。這種反覆練習的機會，是我認為 AI 在新人訓練上最有價值的地方之一。
不會不耐煩，是優勢；「不會被問倒」，需要重新定義
我們可能會期待一位什麼都懂、永遠不會被問倒的數位主管。但如果 AI 每次都給出流暢而肯定的答案，反而可能讓人忽略它答錯的時候。
好的數位主管，必須能夠說：「這個問題沒有明確規定，我需要請真人主管確認。」
例如，新人詢問某個例外情況能不能通融，AI 不應自行創造一條診所沒有的規則。當兩份文件內容衝突，它也應指出差異，交給負責人釐清。
世界衛生組織對生成式 AI 用於健康照護的指引，提醒了錯誤資訊與「自動化偏誤」的風險：人們可能因為信任系統，而忽略本來能發現的錯誤。這也提醒我們，回答得像主管，不代表已具備主管的判斷與責任能力。[1]
因此，我期待的「不會被問倒」，是每個問題都有清楚的處理出口：有依據就回答、資料不足就追問、超出權限就轉交。
診所要先把自己的規則說清楚
導入這樣的 AI，可能也會讓診所重新看見自己的管理問題。
同一件事情，早班和晚班做法是否不同？資深同仁的經驗，有沒有寫進正式流程？新人問了三個人，會不會得到三種答案？
那就表示這件事情可能還卡在模組化，尚未達到標準化，甚至可能還充滿了很多個人化的做法，這樣沒有統一標準的東西就不適合被收入進去 AI。所以在教育與養成 AI 的同時，也在反向逼迫自己去檢閱工作的流程與權責的區分定義。
如果診所原本就沒有一致的標準，把資料交給 AI，並不會自動得到一致的管理。
要讓數位主管有用，診所需要先確認：什麼是正式規定、誰有權更新、何時生效，以及遇到例外時應該找誰。每一份重要 SOP，都應該有負責人與可辨識的版本。
這個整理過程，本身就是管理工作的改善。AI 可以協助把既有知識變得容易查詢，但規則仍需要由診所決定。
教過，不等於學會
AI 可以解釋流程、出情境題，也可以請新人用自己的話說明下一步要做什麼。但一個人能在對話中答對，不代表現場一定能做好。
涉及實際操作、感染管制、病人辨識或其他影響安全的工作，仍需要合適的人員在現場觀察、確認能力，再決定是否能獨立執行。
值得參考的是，NBER 的《Generative AI at Work》研究，在客服工作情境中發現，AI 輔助對經驗較少的工作者尤其有幫助。這支持了「AI 可能協助新人取得工作知識」的方向，但它並不是診所研究，也不能直接證明 AI 已經能擔任診所主管。[2]
對診所來說，真正需要驗證的，是新人是否更能正確完成工作、是否更敢提問，以及真人主管是否因此有時間處理更重要的事情。
我會如何開始嘗試？
我會先選擇範圍明確、風險較低、答案相對固定的工作，例如物品位置、行政交班清單、教育訓練安排與一般內部流程查詢。
初期就應設定幾個基本條件：使用經過核准的資料、回答能找到來源、遇到例外能轉交真人，以及有人定期檢查錯誤與更新內容。用來訓練的案例，也應優先採用不含可辨識病人資訊的模擬情境。
至於臨床判斷、員工考核、懲處、衝突裁決，以及超出既定規則的處置，我不會在初期交由 AI 自行決定。
評估成效時，也不能只看它回答了多少問題。更值得追蹤的是：答案是否正確、該轉交的問題有沒有轉交、新人實作錯誤有沒有減少，以及維護這套系統是否值得投入。
數位主管的價值，可能從「讓人敢問」開始
我認為，AI 有機會承接診所基層主管的一部分工作，尤其是重複教學、SOP 查詢與學習陪練。至於中階主管所涉及的跨人員協調、例外判斷與責任承擔，仍需要真人主導。
「數位主管」能走多遠，取決於診所有沒有清楚的規則、適當的授權，以及可靠的人工接手機制。
但即使先做到一件事——讓新人在不懂的時候，願意立即問清楚——就已經值得嘗試。
我期待的數位主管，是能耐心回答，也知道何時應該把問題交回給人的工作夥伴。
延伸閱讀
- 我所看見的 2027 醫療 AI 藍圖：延伸思考 AI 如何改變醫療流程與醫師角色。
- 醫師為什麼是「高收入、低槓桿」的職業？：從知識、科技與組織，思考專業如何減少對本人時間的依賴。
