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居家服務督導員 有限責任新竹市清安照顧服務勞動合作社
履歷符合度:
登入計算

性格適合度:

職缺要求技能

未具備

工作任務╱業績項目分配

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PowerPoint

測驗

公共衛生

照顧服務

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日常生活及身體照顧

測驗

中文打字50~75

測驗

文件檔案資料處理、轉換及整合工作

學校護理

有已符合的經歷忘了填寫嗎?記得定期 更新履歷

學習推薦

吳振興 Jeff 知識長

管理主管

21小時前

【我準備了所有的資料,為什麼卻沒有人看到我】
現在有越來越多的夥伴,除了履歷投遞以外,也開始透過平台來展現自己,目的是希望能夠增加自己被更多人看到的機會,因此很辛苦的在各大平台中建立自己滿滿的成果資料,但在投入了許多心血後卻發現,開始有一種很無力的挫折感。
為什麼我都已經在各大平台填好我的資料,卻好像還是沒有人看見我?
明明很多欄位資料都補齊了,經歷寫了、技能寫了、甚至還去整理關鍵字,
但幾乎沒有任何主動邀約,也沒有獵頭來聯繫。於是開始懷疑:
「是不是我不夠好?」
「還是履歷還寫得不夠完整?」
但多數問題,其實不是「內容不夠多」,而是陷入了三個常見的錯誤層級裡。
【第一層錯誤:寫的內容很多,但都有「文字描述」】
就如同我在履歷健檢中最常見的情況,是整個頁面看起來很滿,但全部都是文字資料,像是我負責某某專案、協助某某流程、我參與某某改善
尤其是現在AI生成越來越方便,生成工作及成果資料又快又完整,所以對於人資與獵頭來說,這種純文字的內容,已經很難呈現出鑑別度。
這時反而會更希望能可以看到一些圖像、報告內容,像是把你對於專案流程的理解畫成一張示意圖,上傳到頁面中。差別不在文字本身,而在於你有沒有讓別人「一眼看懂你將經驗整合後得到什麼」。
【第二層錯誤:有數字,但沒有「可信度」】
而進階一點的人會開始加入數據,例如:提升效率30%、降低成本20%、管理團隊50人,這確實已經比純文字更有力,但問題是合理性,我曾看過一個剛畢業1年的伙伴,在一個工作期間3個月的工作經歷中,寫入「我帶領5人的團隊,完成2個企劃案,並取得350萬的業績」,乍看時會認為是很優異的成果,但仔細想想就會覺得哪裡有點奇怪。
如果沒有執行的脈絡,單純的數字反而容易讓人懷疑。數字是怎麼計算的?
真的是你主導的嗎? 是怎樣的專案內容可以這麼快? 數字就會停在「好像很厲害,但不確定真不真實」。
譬如說有一位行銷人員,原本寫出「我讓活動轉換率提升40%」,後來調整為「我接到專案後,原與團隊討論列出A/B兩個方案,後續評估覺得B方案比較好,再進行優化三個版本後,最終執行並讓活動轉換率提升40%」。
這個調整很小,但讓整個過程更合理。因為它讓人了解到過程,而不是只有結果。同時也引起了好奇心,想要更進一步了解你是如何進行方案評估及優化。
【第三層錯誤:資料完整,但帳號是「靜止的」】
而前面兩個問題還算好進行改善,最容易被忽略的是這一項。我看過很多夥伴的資料其實已經做得很好,有內容、數據、作品補充,甚至連我都自嘆不如。
但問題是資料建立完之後,帳號就沒再動過了。在平台機制與人性雙重影響下,這會產生兩個結果:
1. 系統不容易把你推到前面
你的活躍度會影響平台曝光度,這是基本邏輯,沒有持續經營的平台,其實很難會有更多的能見度。
2. 人會覺得你「不在市場上」
當一個人長期沒有任何更新、互動或發言,外界很容易解讀為:目前沒有轉職意圖,或是不太願意互動。認識我的夥伴可能知道,先前我有定期進行資料更新,那時候整個平台的互動及活躍度都是高的,但近期因為工作開始停滯後,整個平台也靜如止水,雖然感覺很可惜,但這就是現況。
如何透過平台互動,讓人知道你是「活著的」,也同時讓自己的資料可以被更多人看見,這部分才是重要的。
【從「履歷思維」轉成「個人品牌思維」】
而上面提到這三個層級,其實都是圍繞在一個核心問題:很多人會誤把平台當成是另外放「自己線上履歷」的位置,但平台的本質其實更接近「持續更新的個人展示區」。
履歷的資料就算寫的再好,都只是靜態的,重要的是透過互動及分享,吸引更多人看見自己,這樣機會才會流向那些「持續被看見的人」。
【如何建立自己可實際操作的優化流程】
1. 把一段經歷,轉成「看得見」的內容
文字是必要但不是主要,加入圖片、流程圖或簡報截圖,讓閱讀者可以不用花太多時間去閱讀,而是透過圖像及資料想像,就能快速理解
2. 把數字補上「前後對比與做法」
不只寫成果,也寫背景,也寫方法,也寫困難,這樣別人看到的成果才有了血肉及靈魂,而不是腦袋所浮現的「他到底寫的是真的還是假的」
3. 建立最關鍵的「平台存在感」
每週1則個人的簡單分享(觀察、心得、案例),或參與留言互動,不用很多,但要持續,不要覺得麻煩或是沒必要,因為機會總是會給予那些願意多一點付出及經營的夥伴
【很多時間不是你不夠好,而是過往的做法無法被人看見】
很多時候我們會埋怨,明明都已經用心整理這麼多資料,為什麼沒有人來找,其實並不代表自己能力不足,而是這些資訊無法被正確傳遞。
當內容從「文字描述」->「數字可視化」,
當數據從「單純講結果」->「有骨有肉的過程」,
當帳號從「靜如止水」變成「有溫度有互動的真實存在」,
機會自然比較容易流進來。就如同我們在職場中所學到的,職場中獎勵的不一定都是那些做得好的人,也包含讓對的人,看得懂你做得好的人。
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04/28 10:35

AI 工作流是什麼?上班族提升效率的入門指南
AI 工具越來越普及,許多上班族已經開始用 ChatGPT、Gemini、Claude、NotebookLM 等工具協助工作。但真正能提升效率的關鍵,不只是「會不會問 AI 問題」,而是能不能把 AI 放進日常工作流程裡,形成一套可重複使用的「AI 工作流」。
過去使用 AI,很多人可能是想到什麼就問什麼:請 AI 幫我寫一封信、改一段文案、摘要一篇文章。這些做法當然有幫助,但如果每次都從零開始,效率仍然有限。
真正的 AI 工作流,是把工作拆成幾個步驟,讓 AI 在不同環節協助你處理初稿、摘要、整理、分析與發想,再由人來判斷、修正與決策。
簡單來說,AI 工作流不是讓 AI 取代你,而是讓 AI 成為你的工作助理。它可以協助減少部分重複整理的時間,但最後的品質把關、事實查證與責任判斷,仍然需要由人完成。
一、什麼是 AI 工作流?
AI 工作流指的是:將 AI 工具整合進日常工作流程中,讓它在固定任務中扮演特定角色。
舉例來說,如果你每週都要寫週報,過去可能需要回想本週做了什麼、整理資料、歸納成果、撰寫文字。導入 AI 工作流後,你可以先把已確認可使用的工作紀錄、待辦清單、專案進度整理後提供給 AI,請它協助分類成:
本週完成事項、遇到的問題、下週計畫、需要主管協助的地方。
接著,你再檢查內容是否正確,補上實際成果、數字與自己的判斷。
這就是一個簡單的 AI 工作流:
資料整理 → AI 協助產出初稿 → 人工檢查與修正 → 完成正式內容
AI 負責加快整理與初稿產出,人則負責確認事實、補充脈絡、做出判斷。
二、為什麼上班族需要學 AI 工作流?
許多人學 AI 時,最常遇到的問題是:「我知道 AI 很強,但不知道工作上到底怎麼用。」
其實,上班族最需要 AI 協助的,通常不是非常高深的技術,而是每天都會遇到、但很耗時間的工作,例如:
會議紀錄整理、Email 回覆、簡報製作、報告撰寫、資料摘要、Excel 分析、SOP 整理、專案進度追蹤、週報月報撰寫、學習筆記整理等。
這些工作都有一個共同特色:它們不一定困難,但常常需要大量整理、歸納與文字產出。
如果能把 AI 放進這些流程中,就有機會減少部分重複工作時間。對新手來說,AI 可以協助建立架構;對資深工作者來說,AI 可以協助加快第一版產出;對主管來說,AI 可以協助整理資訊、統整進度與提高溝通效率。
但需要注意的是,AI 工作流的目的不是讓工作「完全自動化」,而是讓人把時間留給更重要的判斷、溝通與決策。
三、AI 最適合協助哪些工作?
AI 很適合處理「文字整理、資料歸納、初稿撰寫、格式轉換、初步分析」類型的任務。以下是上班族最常見的應用場景。
1. 會議紀錄整理
開會後最麻煩的事情,往往不是開會本身,而是會後整理。AI 可以協助把會議筆記、逐字稿或已取得同意的錄音內容,整理成會議重點、決議事項、待辦清單與負責人。
適合請 AI 協助的內容包括:
會議摘要、討論重點、行動項目、決策紀錄、下次會議追蹤事項。
不過,使用 AI 整理會議內容時,必須特別注意資安與隱私。若要錄音、轉逐字稿或上傳會議內容,應先確認參與者知情,並遵守公司內部規範。涉及客戶資料、薪資、人事、合約、未公開商業資訊時,不建議直接上傳到一般 AI 工具。
AI 整理後,也需要人工確認人名、日期、數字、決議內容與責任分工,避免錯誤資訊被當成正式紀錄。
2. Email 與商務訊息回覆
很多上班族每天都花不少時間在回信、回訊息。AI 可以幫你把口語想法改成正式語氣,也可以幫你將太長的回覆縮短,或將生硬的文字改得更有禮貌。
例如你可以輸入:
「請幫我把以下內容改成正式但不冷淡的商務信件。」
「請幫我回覆客戶,語氣要專業、清楚,並委婉說明目前無法提前交付。」
但 AI 不一定知道你公司的實際政策與承諾範圍。涉及價格、合約、交期、賠償、客訴、法律責任等內容時,務必由負責人確認後再寄出,避免產生誤解或過度承諾。
3. 報告與簡報製作
許多人做報告或簡報時,最卡的是「不知道怎麼開始」。AI 可以協助產出大綱、整理架構、優化標題,甚至把長篇資料濃縮成簡報頁面重點。
例如你可以請 AI:
「請把以下資料整理成 8 頁簡報大綱。」
「請幫我把這段內容改成主管簡報用語。」
「請依照問題、原因、建議、下一步的架構整理。」
AI 很適合協助完成第一版,但真正有說服力的簡報,仍需要你補上資料來源、商業判斷、實際案例與具體數據。
4. 資料蒐集與摘要
當你需要快速理解一個新主題時,AI 可以協助整理你提供的資料,摘要文章重點、比較不同觀點,或產出初步觀察方向。
不過,AI 不一定能取得最新資訊,也可能產生錯誤或過時內容。若是涉及新聞、數據、法規、價格、政策、職缺條件、產業趨勢等資訊,仍應回到官方網站、原始報告或可信來源查證,不建議只依賴 AI 的回答。
比較安全的做法是:先由人提供可靠資料,再請 AI 協助摘要與整理;最後由人確認內容是否適合使用。
5. Excel 與數據分析
不熟 Excel 公式的人,也可以用 AI 協助理解公式、產生函數、整理欄位、設計分析方向。例如你可以問:
「我想統計每個部門的平均銷售額,Excel 公式怎麼寫?」
「請根據這份表格欄位,建議我可以分析哪些指標?」
「請幫我解釋這張報表中可能代表的趨勢。」
AI 可以協助你更快理解資料,但不能取代你對資料來源、計算邏輯與商業背景的判斷。若牽涉財務決策、營運績效、人事評估或對外公布數字,仍需由負責人確認資料是否正確。
6. SOP 與知識管理
很多公司都有一種狀況:工作流程靠資深同事口頭傳授,真正要交接時才發現文件不足。AI 可以協助把零散說明整理成 SOP、檢查表、教學文件與新人訓練資料。
例如你可以把一段操作流程整理後提供給 AI,請它產出:
步驟說明、注意事項、常見錯誤、檢查清單、交接提醒。
這類工作流很適合行政、人資、客服、行銷、營運、專案管理等職能。只要搭配人工確認,就能讓知識更容易被保存與傳承。
四、建立 AI 工作流的 4 個步驟
想開始使用 AI 工作流,不需要一次學會所有工具,也不需要從複雜自動化開始。建議從最常遇到、最耗時間的任務切入。
步驟一:找出重複性高的工作
先觀察自己一週內最常做、最花時間的工作。
例如:每週寫週報、每天回信、每次開會都要整理紀錄、每月要做報表、常常要寫社群文案。
只要是「重複出現、格式類似、需要整理文字或資料」的工作,就很適合先嘗試導入 AI。
步驟二:把工作拆成小步驟
不要只對 AI 說:「幫我做報告。」這樣的指令太模糊,AI 產出的內容也容易不符合需求。
你可以把任務拆成:
先整理重點 → 再產出大綱 → 再寫初稿 → 再優化語氣 → 最後檢查是否有遺漏。
拆得越清楚,AI 越容易協助你完成真正需要的結果。
步驟三:建立固定 Prompt 模板
當你發現某個任務常常會重複出現,就可以把好用的指令存成模板。
例如會議紀錄模板:
「請根據以下會議內容,整理成:
1. 會議目的
2. 討論重點
3. 已決議事項
4. 待辦事項
5. 負責人
6. 截止日期
7. 需要追蹤的問題
請用條列式呈現,語氣清楚、適合寄給團隊成員。請特別標註不確定或需要人工確認的地方。」
最後一句很重要,因為它能提醒你不要把 AI 產出直接當成正式答案。
步驟四:人工檢查與優化
AI 產出的內容不能直接視為最終版本。使用前,建議檢查:
內容是否正確?
語氣是否符合公司文化?
數字、日期、人名是否有誤?
是否有過度承諾?
是否遺漏重要脈絡?
是否包含不該外流的資訊?
是否適合對外發布?
AI 工作流的核心不是「全自動」,而是「半自動加速」。人仍然要負責最後品質。
五、使用 AI 工作流前,先做 5 個安全檢查
在把資料丟給 AI 前,建議先問自己 5 個問題。
1. 是否包含個資?
例如姓名、電話、Email、身分證字號、薪資、病假紀錄、客戶資料等,都不建議直接輸入一般 AI 工具。若真的需要整理,應先去識別化,或依公司規範使用指定工具。
2. 是否包含公司機密?
例如未公開財報、合約條款、商業策略、產品 Roadmap、內部報價、客戶名單等,都應依公司規範處理,不應任意上傳。
3. 是否需要取得同意?
若要錄音、轉逐字稿或整理會議內容,應確認參與者知情,並遵守公司政策與相關規範。
4. 是否需要查證?
涉及新聞、法規、數據、價格、職缺條件、政策與專業建議時,都應查證原始來源。AI 可以協助整理,但不應被視為唯一依據。
5. 是否可以直接對外發布?
AI 產出的文字應經人工審稿,確認沒有錯誤資訊、過度承諾、侵權疑慮或不符合品牌語氣的內容。
六、上班族可以先從這 5 種 AI 工作流開始
如果你是 AI 新手,建議不要一開始就追求複雜工具串接,可以先從以下 5 種最容易看到成效的工作流開始。
1. 會議紀錄工作流
適合對象:專案經理、主管、業務、人資、行政、行銷。
流程:取得同意的會議內容 → AI 協助摘要 → 產出待辦 → 人工確認 → 發送團隊。
這是日常工作中很實用的場景,但務必注意錄音同意與資料保護。
2. Email 回覆工作流
適合對象:業務、客服、主管、行政、跨部門溝通者。
流程:輸入背景 → 說明對象與語氣 → AI 草擬 → 人工修改 → 寄出。
重點是要告訴 AI:收件人是誰、你的目的、希望語氣是正式、委婉、積極還是簡短。
3. 簡報大綱工作流
適合對象:企劃、行銷、產品、專案、主管。
流程:輸入主題與可使用資料 → AI 產出架構 → 補充案例與數據 → 轉成簡報頁面。
AI 很適合幫你打開第一步,避免卡在空白投影片前。
4. 週報與績效整理工作流
適合對象:所有需要回報工作成果的上班族。
流程:彙整任務清單 → AI 分類成果 → 整理成週報 → 補充數字與影響 → 送出。
這個工作流也能幫助你累積年度績效資料,避免年底考核時才回想自己做過什麼。
5. 資料摘要與學習工作流
適合對象:需要快速吸收新知、追蹤產業趨勢、準備提案的人。
流程:提供可信資料 → AI 摘要 → 請 AI 提出重點與應用方向 → 人工查證與判斷 → 形成自己的觀點。
這很適合用在閱讀產業報告、研究競品、整理課程筆記或準備內部分享。
七、AI 工作流不是工具問題,而是工作方法問題
很多人學 AI 時,會一直追最新工具。但對上班族來說,更重要的是先理解自己的工作流程。
同一個 AI 工具,在不同人手上會產生不同效果。差別不只在工具,而在你是否知道:
我想解決什麼問題?
我有哪些資料可以安全提供?
我希望 AI 幫我做到哪一步?
哪些內容需要我自己判斷?
產出後要用在什麼情境?
是否需要查證或主管確認?
當你開始用這些問題思考,就不只是單純「問 AI」,而是在設計自己的工作流。
把 AI 當成工作助理,而不是標準答案
AI 工作流的價值,不是讓工作完全自動化,而是幫助上班族從重複、瑣碎、耗時的工作中,找出可以被輔助的部分。
從今天開始,你可以先選一個最常見的工作場景,例如會議紀錄、Email 回覆、週報整理或簡報大綱,試著建立自己的第一套 AI 工作流。只要能把一個任務變得更清楚、更容易重複使用,就已經是很好的開始。
未來的職場競爭力,不一定是誰使用最多 AI 工具,而是誰能更有效率地結合 AI 與自己的專業判斷。
AI 可以幫你整理資訊、產出初稿、提供方向;但真正做出選擇、承擔責任、創造價值的人,仍然是你。
使用提醒
本文提供 AI 工具應用的學習建議,實際使用時仍應依公司資安規範、個資保護要求與工作情境調整。AI 產出內容可能有錯誤或過時資訊,重要資料、對外訊息與正式決策,仍需由使用者查證與確認。
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詹翔霖

商學院兼任副教授

04/08 22:54

親子教育講題 孩子不是父母的第二人生 學會放手,陪孩子走出自己的路
親子教育講題 孩子不是父母的第二人生 學會放手,陪孩子走出自己的路
在華人文化脈絡中,家庭教育往往深受「望子成龍、望女成鳳」的價值觀影響,父母對子女的期待與投入相當高。然而,當父母過度將個人的理想與未完成的夢想投射到孩子身上時,容易形成「孩子是父母第二人生」的教養觀念,進而影響孩子的自主發展與心理健康。本研究以親職教育與家庭教育理論為基礎,探討父母期待投射的形成原因、其對子女發展的影響,以及如何透過陪伴式教養與尊重孩子個體差異,建立健康的親子關係。研究指出,父母角色應從控制與主導轉向支持與引導,透過傾聽、理解與適度放手,協助孩子建立自我認同與人生方向。本文期望提供親職教育實務與家庭教育推廣之參考。
關鍵詞: 親職教育、家庭教育、教養方式、親子關係、自我發展
一、前言
家庭是孩子成長過程中最重要的學習場域,父母的教養態度與價值觀對子女發展具有深遠影響。在華人社會中,父母通常高度重視子女教育,並投入大量時間與資源,希望孩子能在學業與未來職涯上取得成功。然而,在高度期待的背後,也可能出現一種常見的教養現象:父母將孩子視為自己人生的延伸,甚至希望孩子替自己完成未竟的理想。
此種觀念容易導致父母過度干涉孩子的選擇,例如升學科系、興趣培養或職涯方向等,使孩子在成長過程中缺乏自主探索的機會。長期而言,不僅可能影響孩子的自我認同,也可能增加心理壓力與親子衝突。
因此,如何重新思考父母與孩子之間的角色關係,並建立尊重孩子個體發展的教育觀念,成為當代親職教育的重要課題。本文以「孩子不是父母的第二人生」為核心議題,探討父母期待與子女自主發展之間的平衡。
二、父母期待與心理投射
父母對孩子的期待在家庭教育中具有普遍性。心理學觀點認為,父母在教養過程中常會產生「心理投射」現象,即將自身的價值觀、經驗或未完成的願望投射到子女身上。此種情況在升學導向的教育環境中特別明顯。
部分父母因自身成長過程受到資源限制,未能完成理想教育或職涯目標,因而希望子女能夠達成這些目標,以彌補過去的遺憾。另一方面,社會文化對成功的特定定義,例如高學歷或高收入職業,也會加強父母對孩子的期待。
然而,當期待過於強烈時,可能忽略孩子的興趣與能力差異。教育心理學研究指出,過度控制的教養方式容易抑制孩子的自主性與內在動機,進而影響學習態度與人格發展。
三、過度期待對孩子發展的影響
當孩子被要求按照父母設定的方向發展時,可能出現多方面的影響。首先,在心理層面,孩子可能因為擔心無法達到父母期望而產生焦慮與壓力。長期處於高度要求的環境中,容易降低自我效能感,甚至影響自尊。
其次,在學習動機方面,如果孩子的學習目標完全由外在壓力所驅動,而非來自自身興趣,便容易形成依賴外在評價的學習模式。這種情況不利於培養主動學習與創新能力。
此外,過度干涉孩子的人生選擇也可能引發親子衝突。當孩子逐漸進入青春期並開始尋求自我認同時,若缺乏自主空間,便可能產生反抗或疏離現象。
因此,如何在關心與尊重之間取得平衡,成為現代親職教育的重要課題。
四、父母角色的轉變:從控制到陪伴
隨著教育理念的轉變,父母在家庭中的角色也逐漸改變。過去的權威式教養強調父母的主導權,而現代教育則更重視孩子的自主發展與多元能力。
在陪伴式教養模式中,父母的角色不再是單純的決策者,而是孩子成長過程中的支持者與引導者。父母可以分享人生經驗,提供必要的建議與資源,但同時尊重孩子的興趣與選擇。
此種教養方式有助於培養孩子的責任感與自我管理能力,也能促進親子之間的信任關係。透過良好的溝通與理解,父母與孩子可以共同面對成長過程中的挑戰。
五、建立健康的親子互動模式
健康的親子關係建立在尊重與理解之上。首先,父母應學會傾聽孩子的想法,並理解其情緒與需求。透過開放式溝通,孩子更願意與父母分享生活經驗與困難。
父母應避免過度比較,每個孩子的發展速度與能力皆有所不同,過度比較不僅無助於提升學習表現,反而可能削弱孩子的自信心。
此外,父母應給予孩子適度的探索空間。成長過程中的嘗試與錯誤是學習的重要部分。當孩子在安全與支持的環境中探索世界時,較容易培養獨立思考與問題解決能力。
家庭教育的核心在於協助孩子成為獨立而完整的個體,而非讓孩子承擔父母未完成的人生理想。當父母能夠理解孩子的個體差異,並尊重其興趣與選擇時,孩子便能在支持與信任中發展自我,父母角色應從控制與安排轉變為陪伴與引導。透過傾聽、理解與適度放手,父母不僅能促進孩子的自主成長,也能建立更加和諧的親子關係。
總而言之,教育的真正目的並非塑造一個符合父母期待的孩子,而是幫助孩子找到屬於自己的人生方向。當父母學會放手與信任,孩子才能勇敢走出自己的道路。
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吳振興 Jeff 知識長

管理主管

2025/06/18

【你知道GPT,正在每天偷走你的思考力嗎?】
前幾天跟同事聊天,有談到GPT目前與人之間的互動性,因為GPT給的情緒價值很高,回覆內容也算全面,所以有越來越多人會養成一個習慣,就是不管是做報告、發信件、整理資料、甚至是人際關係、男女交往、都會先「問看看GPT是怎麼說」,然後再整合進自己的想法。
原本這樣做也沒有太大問題,因為GPT的最大功能就是要節省時間,但有一類的人可能變得只會「問」,卻不再「想」了。
交資料來不及->輸入prompt->結果複製貼上->多的時間繼續用來玩樂->交資料來不及->再次輸入prompt->結果複製貼上
在這個過程中,乍看之下真的賺很大,好像變成努力學習的人都是多餘,卻忘記GPT只幫你過了這關,但自己卻在這個過程中,完全沒有得到收穫。
AI是來幫你「強化現有思考」,而不是來「取代你自己思考」。
【GPT不是最終解答,而是起始火花】
因為GPT可以快速整合資料,以前如果要整合思考很多項目是困難的,現在可以讓GPT做為快速增加思考點的工具,這樣可以讓我們的思維更開放,也能啟發更多的創意點。可以先請GPT開出幾個方向,然後再開始思考。
哪一個更貼近我的需求?又或是我可以進行補強? 我該如何加入更多觀點?
這樣GPT對我們來說,就不會是一prompt一出,複製貼上,控制的主導權還是在自己身上。
【用對話來強化自己思考,也讓GTP了解你的需求】
有時候我會覺得下prompt跟夥伴講話很接近,一個很模糊攏統的prompt,也就會得到一個很虛的結果,又甚至與需求不同,但如果你嘗試去補充你的需求跟內容,等同也是在修正自己的溝通方式,如何每次都能給出一段好的prompt,其實也是鍛鍊自己跟夥伴溝通的要點。
再來GPT也需要更了解你,如果每次下prompt都是得到一個AI感很重的內容,那表示你跟GPT之間也還沒有建立出完整的連結,所以多試著花時間與GPT對談,也能讓自己更了解如何調整溝通方式。
【只複製不學習,我們就只是個內容搬運工】
GPT可以依照需求生成很多有用的資料及內容,而且看起來也很合理,但這終究是GPT產出的,我們不會因為用GPT產出了1,000篇優質的內容,自己就成為一個優秀的文章大師,反而就像是吸毒一樣會越陷越深,變成沒有GPT就什麼都不是的一個人。
這樣的結果光想想就覺得可怕,所以我們除了在產出優質的內容時,同步去了解背後的邏輯及思維,並且嘗試用自己的語言去理解,不要認為自己寫的沒GPT好就不去做,因為這個動作才是讓自己從「資訊搬運工」變成「思考加工師」。
【不要把GPT當作「生成工具」,而是「訓練工具」】
我自己會把GPT當成是陪練,就是讓GPT來出題目,然後我去回覆,然後請GPT來評分,甚至當作是辯論的對手,在這樣的過程中不僅GPT可以更了解你的思維邏輯,同時也可以提出自己一些思考的盲區,這部分幫助我非常多,也能夠刺激我去思考更多更全面。
【有GPT不代表就一定要樣樣全靠GPT,試著自己思考解決】
這句話聽起來有點奇怪,明明就有好用的工具,為什麼還要花時間自己去解決,其實這是因為你不可能在會議中、對談時、突然跟對方說我查一下GPT後再進行回覆,卸下GPT之後的人才是真正的你,所以適度思考不要太過依賴,也是真正讓自己成長的好方法。
從「只會問AI的人」,變成「善用AI學習的人」,讓自己來決定「我怎麼想、怎麼說、怎麼做」
用GPT會不會每天偷走你的思考力,這並沒有絕對的答案,因為答案存在自己的使用方式之中。
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詹翔霖

商學院兼任副教授

03/31 23:20

最好留才制度不是高薪,而是讓員工分享企業成功 台灣員工分紅制度成功案例
最好留才制度不是高薪,而是讓員工分享企業成功 台灣員工分紅制度成功案例
一、Taiwan Semiconductor Manufacturing Company
「科技業最具代表性的分紅制度」
台灣科技業常被稱為「分紅文化」,其中最具代表性的就是台積電。
制度特色
1.員工分紅配股
公司將部分盈餘提撥給員工。
早期甚至有:
「股票分紅」
員工可取得公司股票。
2.績效獎金制度
員工薪資通常包含:
• 年終獎金
• 季獎金
• 分紅
不少工程師:年終可達 數個月至10個月以上薪資。
3. 長期留才效果
很多工程師願意長期留下,原因就是:公司成長=員工財富增加
二、MediaTek
「股票激勵最成功的IC設計公司」
聯發科是台灣IC設計產業最典型的股權激勵公司。
制度設計
1.員工認股權
員工可以:優惠價格購買公司股票。
2.RSU限制型股票
達到績效與年資條件才可取得。
3.高額分紅
高階工程師:年薪可能超過 300萬~500萬台幣。
三、E.Sun Financial Holding Company
「金融業最具代表性的員工持股制度」
玉山金控一直強調:員工是企業合夥人。
制度特色
1.員工持股信託
公司鼓勵員工:每月固定買公司股票公司還會補助。
2.長期投資文化
員工長期持股分享公司成長。
3.企業文化穩定
員工流動率低。
四、鼎泰豐
「餐飲業分紅制度典範」鼎泰豐是服務業最有名的高分紅企業。
制度特色
1.高比例分紅
公司每年會提撥:20%~30%盈餘給員工。
2.高薪資制度
服務員薪資:通常高於餐飲業平均。
3.完整升遷制度
服務員→ 領班→ 經理。
五、Delta Electronics
「科技製造業長期分紅制度」
台達電長期採取:員工分紅配股制度
制度特色
1.盈餘提撥員工分紅
2.長期股權激勵
3.穩定人才結構
台達電員工普遍:任職年資長。
台灣成功企業共同特點
觀察以上企業,可以發現三個共通點:
1 分享企業成果
企業願意:把部分利潤分給員工。
2 建立長期誘因
制度通常設計:3~5年長期激勵。
3 讓員工成為夥伴
員工會認為:公司成功=自己成功
為什麼分紅制度可以解決缺工?
因為工作不再只是:領薪水
而是:累積財富
當員工能分享到公司成長成果,就會更願意長期留下。
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