專家警告，企業在導入AI自動化時，若只依賴書面化的標準作業程序（SOP）設計工作流程，很可能導致系統在模型運行前就編入錯誤流程，影響營運。南韓的AI工廠計畫雖已見成效，但也凸顯需將資深技術人員的隱性知識轉化為資料集，以確保自動化系統能反映真實的業務運作。
企業在導入人工智慧（AI）自動化時，面臨一項潛在風險：即使AI模型尚未啟動，錯誤的工作流程（workflow）設計就可能導致營運失誤。專家強調，若僅依賴書面化的標準作業程序（SOP）來規劃AI系統，將可能編入與實際運作不符的流程。
Protocol Labs的技術長兼產品系統架構師，同時也是DocsFra共同創辦人Deniz Cihan Tiryaki指出，組織所記錄的流程往往未能全面反映實際的營運狀況。他表示，關鍵的實務知識常隱藏在例外情況、員工經驗、非正式溝通以及壓力下的判斷中。若直接將流程圖轉換為軟體，將可能建立出一個不符合業務現實的系統。
因此，企業在進行程式設計（撰寫軟體程式）與模型部署（將開發好的AI模型實際應用於系統中）之前，不應直接自動化既有的SOP，而是必須深入探索底層的營運現實。這包括分析交易系統、文件、操作訊息和員工行為等多元資料來源中的流程證據。Tiryaki強調，異常案例（exceptions）尤其具有價值，因為少數異常情況能比大量正常案例提供更多有益於AI流程探索（process discovery）的資訊。他建議，目標不應是完全取代專家，而是將專家決策過程中可被明確定義的部分自動化。
南韓政府也注意到這項挑戰。該國推動的AI工廠計畫，目標在2030年前建立500座AI工廠，截至2026年8月已支援約170個工作場所。其中42個受評估的站點，平均生產力提升30.1%，缺陷率下降15.5%。為應對製造業中隱性知識（tacit knowledge）的流失問題，南韓計劃將資深技術人員的經驗轉化為資料集，以支持AI模型的開發與解決方案的實施。
整體而言，最危險的自動化失敗，是表面上看似成功運行，但實際執行的流程卻與企業真實營運狀況不符。企業在規劃AI自動化時，必須透過審慎的流程探索，理解實際營運邏輯，才能有效避免潛在風險，確保AI系統的成功導入與運作。