Power BI 零基礎實戰 | 培養商務數據分析力
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BERT
這項技能是自然語言處理領域的重要技術，能讓電腦更準確理解人類語言上下文，提升文字分析、語意理解的能力。在客服聊天機器人、自動摘要、情感分析等應用中非常實用。掌握這項技能代表具備處理複雜語言資料的能力，對從事AI、資料科學及軟體開發的專業人士來說，能顯著增強職場競爭力。
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BI軟體績效管理師
BI軟體績效管理師證照旨在培養專業人士運用商業智慧軟體進行數據分析與績效評估的能力，涵蓋資料整合、報表設計及關鍵指標設定等技能，協助企業提升決策效率與營運績效，適合數據分析師、業務管理及資訊科技相關職務人員取得。
尚未查核發照單位
CBE
第一個在資訊產業具有公信力的 BPEL（Business Process Execution Language）證照。
主要測驗Web Service 研發人員與Process 分析師對BPEL 1.1 此程式語言的精通度。
Active Endpoints
敏捷專案管理師PMI-ACP
PMI-ACP® 是由國際專案管理學會（PMI®）推出的國際級敏捷專業證照，考試依據 PMI 最新全球實務分析（GPA）與任務分析（JTA）設計，並全面採用 PMI 官方授權教材與標準化教案，由 PMI 授權培訓夥伴（ATP）依一致規格授課，確保學員具備全球一致且高品質的專業素養與實務能力，真正接軌國際敏捷職場，建立跨框架整合思維與高品質交付能力的國際專業標準。
PMI-ACP® 融合 Scrum、Kanban、XP、Lean 等多元敏捷方法，強調跨產業應用能力與情境判斷能力，涵蓋敏捷轉型引導、產品價值創造、團隊協作效能與持續改進等核心能力。強化產品開發與交付角色的整合思維，使證照更貼近快速變動的市場需求，成為企業推動敏捷轉型與提升交付品質的關鍵戰力。
適合對象包括產品負責人（PO）、Scrum Master、專案經理、敏捷實踐者，以及已取得其他敏捷認證、希望建立更完整敏捷能力架構的專業人士。
PMI 國際專案管理學會
SSE AI 提示詞工程師
[ 引領AI時代的語言設計專家認證 ]
隨著生成式人工智慧（Generative AI）快速崛起，從文字生成、圖像創作、音樂編排到自動化工作流程，「提示詞（Prompt）」設計能力已成為駕馭AI的關鍵技能。而「Prompt Engineer（提示詞工程師）」作為新興且高度需求的職業角色，正逐漸在學術界與職場上嶄露頭角。 AI Prompt Engineer 國際認證應運而生，旨在建立一套標準化、系統性的評量機制，協助學習者掌握與AI互動的語言設計邏輯，具備實務操作能力與創造性思維，為進入AI產業奠定堅實基礎。
Silicon Stone Education (SSE)
IBM Rational
IBM Rational證照專注於軟體開發生命週期管理，涵蓋需求分析、設計、測試及版本控制等技能，協助專業人士提升軟體開發效率與品質。持有此證照代表具備使用IBM Rational工具套件進行專案管理與協同合作的能力，能有效支援團隊達成專案目標，廣泛應用於軟體工程、系統整合及IT專案管理領域。
IBM
AIATCE 工程級認證：LLM的行政任務應用
「從演算法開發到模型落地，實踐 AI 解決方案」
工程級認證針對技術開發人員，著重於資料科學實務、模型訓練與系統部署的落地技術，要求應試者具備動手解決真實場域問題的能力。
核心目標：做 AI (Engineering)
適合對象：資訊工程師、資料科學家、AI 研發工程師、數據分析師。
評估範疇：
◆ 核心技術：要求具備程式設計（如 Python）基礎，以及資料處理、機器學習與深度學習的演算法應用能力。
◆ 實戰落地：強調在真實資料集上進行模型的訓練、超參數調優、部署與效能評估等完整工程技能。
◆ 場域解決：必須具備將業務問題轉化為技術問題，並提出有效模型解決方案的能力。
台灣人工智慧學校
精選貼文，掌握第一手知識
如何用AI分析主管性格？用DISC模型改善向上溝通，應對不同類型上司
用AI分析主管的溝通風格可行嗎？本文介紹如何運用DISC性格模型，判斷主管偏好的溝通方式，並調整彙報、回饋與向上管理策略，讓職場溝通更順暢。節錄自《AI職場溝通力》。
文／紀菲
本文目錄（點擊可快速前往）
懂性格分析的AI，幫你輕鬆應對「百變」上司用AI工具分析主管DISC性格及應用步驟一：蒐集資訊步驟二：利用AI進行分析與回饋步驟三：理解上司的性格步驟四：調整彙報方式步驟五：應用並觀察步驟六：持續改進想分析上司性格，要提供哪些資訊給AI？
懂性格分析的AI，幫你輕鬆應對「百變」上司
在職場上，我們會遇到各種各樣的上司：有的喜歡直來直往，有的喜歡拐彎抹角；有的熱情如火，有的冷靜如水。要想和這些上司打好交道，首先得懂他們！
我有個朋友叫Sam，他在一家公司做專案助理。他的上司王總是個典型的「工作狂」，對工作要求極高。Sam剛就職那陣子，每次彙報工作都小心翼翼地，生怕出一點差錯。但王總似乎總是不太滿意，Sam為此頭疼不已。
有一天，Sam在為一個重要的項目彙報做準備，他知道這將是一次大考。於是，他加班到深夜，把彙報資料做得盡善盡美。第二天，他信心滿滿地走進會議室，結果王總聽了不到5分鐘，就皺起眉頭說：「這些細節我都知道了，直接說重點！」Sam當場就傻眼了，他辛辛苦苦準備的內容就這麼被一句話帶過了。
你看，如果我們不能準確把握上司的性格和溝通風格，那麼我們的努力很可能就會付之東流。
在探索和瞭解他人方面，人類的智慧是無窮的。學者們提出了多種性格分類方法，這些方法可以幫助我們更好地理解他人，更好地與他人溝通。而在職場溝通中，我想給大家介紹一個非常實用的性格分析工具—DISC性格分類模型。這個模型把人的性格分成4種類型：D型（Dominance，支配型）、I型（Influence，影響型）、S型（Steadiness，穩健型）和C型（Compliance，服從型），如下圖所示：
我們可以簡單地這樣記：D老大、I小太陽、S暖寶寶和C小偵探。
D老大：就是那種走路帶風、說一不二的上司。他們目標明確，行動迅速，喜歡掌控全域、直截了當，不喜歡拖泥帶水。
I小太陽：這種人熱情開朗，總是笑容滿面。他們喜歡和人打交道，善於帶動團隊氛圍，鼓勵發揮創意和自由表達。
S暖寶寶：這種人性格溫和，耐心細緻。他們總是默默付出，為團隊提供溫暖和支持，這類上司則更注重團隊的和諧與穩定。
C小偵探：他們邏輯性強，注重細節，總是能發現別人忽略的問題，是團隊中的「糾錯專家」。他們追求完美，對工作品質有極高的要求。
說到這4種性格的人，我腦海裡立刻浮現出《西遊記》。孫悟空就是D老大，戰鬥力「爆表」，喜歡獨當一面；豬八戒就是I小太陽，總能逗大家開心；沙僧則是S暖寶寶，默默付出，不求回報；唐僧就像C小偵探，追求完美、講究細節，如下頁圖所示。
那我們如何應對這幾種性格的上司呢？
遇到D老大，你就得直接點，別繞圈子，有什麼說什麼，別拖拖拉拉的，他們喜歡有決斷力的下屬。
遇到I小太陽，你就得熱情點，多誇誇他們。他們喜歡被人關注和認可，所以你的回饋要及時。
遇到S暖寶寶，你就得耐心點，多聽聽他們的想法。他們雖然話不多，但心裡都有數。
遇到C小偵探，你就得嚴謹點，別出錯。他們眼睛裡容不得一粒沙子，所以你的報告不但要詳細，還需要有深度。
你可能會說：「我知道不同的人有不同的性格，但我不擅長分析別人的性格啊，這可怎麼辦？」不用擔心，有AI幫你，它就像一位高情商的人際管理專家。
用AI工具分析主管DISC性格及應用
比如Adam，他以前總是搞不懂上司的心思。但自從他使用了AI性格分析工具後，一切都發生了翻天覆地的變化。
那Adam具體是怎麼做的呢？
步驟一：蒐集資訊
Adam開始蒐集上司在溝通方面的資訊，包括：上司在團隊郵件中的回覆、上司在會議上的發言、上司寫的報告或工作指導文件。
步驟二：利用AI進行分析與回饋
他將蒐集到的資訊提供給AI，讓AI透過自然語言處理技術來分析上司的語言風格和行為模式。
比如，他可以這樣問AI：
「我們現在面臨的挑戰非常嚴峻。專案進度已經比原計畫落後了整整兩週，這對我們整個季度的業績都有影響。我需要大家立即行動起來，展現出我們團隊的執行力和決心。首先，我要求專案經理立即提供一個詳細的趕工計畫，包括每天的具體任務和預計完成時間。其次，我需要所有團隊成員對自己的工作負責，確保每一步都精確無誤。我們沒有時間再犯錯誤。我不希望再聽到任何關於問題的討論，我需要的是解決方案。如果你遇到障礙，給我一個明確的計畫，告訴我你打算如何解決它。我們的目標是在下個月底前完成這個專案，不要有任何藉口。最後，我需要看到資料，看到進度。每個部門的負責人都要向我報告你們部門的進展情況，以及你們如何確保按時完成任務。我期待大家的表現，讓我們行動起來！」這是我的上司在會議上的發言，請基於這段發言幫我分析上司的DISC性格。
AI回答：
基於您提供的上司在會議上的發言，我們可以嘗試對他的DISC性格進行分析。DISC性格分類模型是一個廣泛使用的性格分析工具，它根據四個主要面向來評估一個人的性格傾向：D（支配型）、I（影響型）、S（穩健型）和C（服從型）。從發言中，我們可以觀察到以下特點：D（支配型）：●強調專案的緊迫性和重要性；●要求立即行動，展現出對結果和效率的重視；●不希望聽到問題，而是直接見到解決方案；●設定明確的目標和期望，即在下個月底前完成專案。I（影響型）：●在這段發言中，上司並沒有特別展現出強烈的影響型特徵，如熱情或鼓勵性的言辭。S（穩健型）：●雖然上司強調了專案的緊迫性，但他並沒有表現出典型的穩健型特徵，如耐心、合作或考慮他人的情感。C（服從型）：●要求專案經理提供詳細的趕工計畫，並需要每個部門報告進展情況；●強調工作推動精確無誤，這反映他對細節和準確性的關注。
基於上述分析，我們可以推斷這位上司的性格傾向於D（支配型）和C（服從型）。他展現出強烈的任務導向性，要求迅速行動、設定明確目標，並關注細節和準確性。他不太注重情感因素或團隊合作等軟性方面，而是更關注結果和效率。
需要注意的是，這種分析是基於一段特定的發言進行的，而人的性格是複雜的，可能在不同情境下展現出不同的特點。因此，這種分析應該被視為一種初步和大致的評估。
在反覆提供不同資訊和AI進行分析討論後，Adam判斷上司很可能是D型。
步驟三：理解上司的性格
Adam又問AI：針對D型上司，如何溝通更有效率？
AI回答：
針對D型上司，要實現高效率溝通，可以考慮以下幾點策略：1.直接和簡潔。D型上司通常喜歡直接、簡潔的溝通方式。因此，在彙報工作、提出問題或尋求回饋時，你應儘量避免冗長和複雜的表述，直接陳述要點，用資料和事實支持你的觀點。2.突出結果和解決方案。D型上司往往關注結果和行動。在與D型上司溝通時，應優先展示你已經取得的成果或計畫達成的目標，並針對問題準備好相應的解決方案，不要只是抱怨或尋求同情。3.尊重上司的時間。D型上司通常時間觀念很強，不喜歡浪費時間。因此，在與其溝通前要確保你的請求或問題是緊急且重要的。同時，在會議或討論中，你應儘量保持高效率和專注，避免進行無關緊要的閒聊。4.保持積極和自信。D型上司通常欣賞下屬積極、自信的態度。在與其溝通時，要表現出你的專業性和自信，同時避免發表過於消極或自我否定的言論。即使你面臨困難或挑戰，也要展現出你正在積極尋找解決方案的態度。5.提供明確和具體的回饋。當D型上司向你提出要求或建議時，你要給予明確和具體的回饋。這有助於他們瞭解你的進展情況和需要的支援。同時，如果你對他們的要求有任何疑問，也要及時提出並尋求澄清。6.瞭解並適應上司的溝通風格。瞭解並適應上司的溝通風格可以幫助你更有效地與他們溝通。透過觀察他們的行為、語言和溝通習慣，你可以逐漸理解他們的期望和需求，並據此調整自己的溝通方式。7.尋求共同點。在溝通中，嘗試找到與D型上司的共同點。這有助於建立聯繫和信任，並使他們更願意聽取你的意見和建議。綜上，要記住，高效率溝通是一個雙向的過程。在努力適應D型上司之溝通風格的同時，也要保持自己的專業性和自信，勇於提出自己的觀點和建議。
步驟四：調整彙報方式
根據AI的回饋，Adam開始調整自己的彙報方式。他學會了在彙報前總結關鍵點，確保每個要點都簡潔有力；他避免進行冗長的解釋，而是直接提供結果和必要的資料支持。在提出問題時，他會同時提供幾個解決方案，並闡述每個方案的利弊。
步驟五：應用並觀察
在下一次與上司的一對一會議中，Adam採用了新的彙報方式。他直接彙報了項目的關鍵成果，並提出了幾個明確的後續行動計畫。Adam注意到上司對他的彙報反應積極，沒有像以前那樣頻繁打斷他，而是認真聽完了他的彙報，並給予了建設性的回饋。
步驟六：持續改進
Adam意識到溝通是一個持續的過程，他決定繼續使用AI來監測上司的反應，並根據需要調整自己的溝通策略。
時間一晃就過去了好幾個月，Adam在這段時間裡截然不同。他和上司的溝通越來越順暢，這讓自己在職場上的形象煥然一新。上司看他這麼能幹，不僅經常找他商量事情，還把更多的重擔交給了他，對他既信任又看重。
想分析上司性格，要提供哪些資訊給AI？
那我們可以蒐集哪些資訊提供給AI，讓AI幫助我們分析上司的性格呢？我幫你整理了一下，具體如下：
郵件：上司在郵件中呈現的語言風格、決策指令和溝通方式都是分析上司性格的關鍵線索。
會議發言：如果可能，蒐集上司在會議中的發言，包括開場白、提出的問題、做出的會議總結等。
工作文件：例如主管撰寫的工作報告、專案計畫書或績效評估報告等文件，能夠體現上司的專業風格和性格傾向。
決策案例：記錄上司在特定情境下做的決策，包括決策的速度、風格和偏好等。
回饋和評價：上司在工作中給予的回饋和評價，尤其是上司提出的批評和建議。
日常交流內容：在日常工作中，上司與同事的非正式交流內容，如休息時的聊天內容。
演講：上司公開演講的影片也能為分析上司的性格提供線索。
任務分配方式：上司分配任務的方式也能反映其性格特徵。
最後，溫馨提示一下，人的性格複雜多變，不是一兩個詞就能概括的。比如，一個人平時看起來挺果斷，做事雷厲風行，但處理一些講究細節的問題時，他又能慢得下來。所以，借助AI分析上司的性格時，別指望一次就能分析得徹底，可以多分析幾次，嘗試不同的AI工具。
跟上司打交道，別急著給他們貼標籤，我們得多觀察，多瞭解他們的性格，然後據此調整我們說話做事的方式。要是覺得與上司的溝通不太順暢，就要及時改變溝通策略，在不斷調整的過程中，我們和上司的溝通肯定能越來越順暢。
節錄自：商周出版《AI職場溝通力：讓你在彙報、面試、提案中一開口就說服人．AI時代不被淘汰的職場溝通學》／紀菲 著
精選 一句話改完整份簡報！Gemini、Copilot、Canva 三家 AI 簡報新功能怎麼選？
簡報做到一半，主管說「整份換成公司品牌色」「第 5 到 7 頁濃縮成一頁」，你是不是又要一頁一頁慢慢改？
十月底，Google、Microsoft、Canva 都在 AI 改簡報上有新動作：不用從頭重做，打一句話就能改整份現有的簡報。
先看三家各推了什麼：
Gemini in Google Slides（10/29 開始推出）
在側邊欄下一句指令，Gemini 會自己判斷要改哪幾頁，直接改在可編輯的投影片上，改完列出修改摘要。
適合：統一整份字型和配色、照另一份簡報的風格改、引用雲端硬碟的檔案補內容。
限制：目前只支援英文指令；要 Workspace 商務／企業版或 Google AI Pro、Ultra 方案。
Copilot in PowerPoint（10 月持續更新）
在 Copilot 對話框用聊天的方式改簡報，可以新增和重組投影片、換圖、套公司品牌範本。10 月新增品牌套件技能，比較長的工作關掉檔案也能在背景繼續跑。
適合：公司已經用 Microsoft 365、要符合品牌規範的正式簡報。
限制：完整功能需要 Microsoft 365 Copilot 授權；簡報太大可能超出系統上限。
Canva Brush（10/29 推出）
Canva 自家訓練的設計編輯模型，看得懂版面結構，小到改一行字、大到改整份簡報都可以，也能把簡報頁直接改成 IG 尺寸。
適合：行銷素材、提案簡報，以及同一份內容要改成不同尺寸的情況。
限制：目前開放給 Canva Pro 訂閱者，在 Canva AI 的模型選單選 Brush。
那我該用哪一個？先問自己三個問題：
1. 簡報平常放在哪裡？
Google 雲端硬碟 → Gemini；公司用 Office 和 Teams → Copilot；行銷素材都在 Canva → Brush
換工具的成本，常常比功能差異還大。
2. 要改的是「內容」還是「外觀」？
補數據、濃縮頁數 → 挑能讀到你原始檔案的工具（Gemini 讀雲端硬碟、Copilot 讀公司檔案）
換風格、改尺寸 → Canva Brush 和 Gemini 的整份套風格最順手
3. 有沒有品牌規範要守？
要對外、要對客戶 → Copilot 搭配公司品牌套件最穩；個人或小團隊 → Canva 品牌工具組也夠用
三個好用的指令寫法（英文版是給 Gemini 用的）：
・「把所有頁面的標題改成同樣的字級和顏色」
Make the titles on all slides the same font size and color.
・「把第 5 到 7 頁整理成一頁重點摘要」
Summarize slides 5–7 into a single slide.
・「依照這份檔案的內容，補充第 3 頁的數據」
Update slide 3 with more details based on [檔案名稱].
最常見的三個錯誤：
・一句話塞太多要求，改壞了也不知道是哪一步出錯
・改完沒有逐頁檢查，數字和專有名詞被 AI 改掉都沒發現
・忘了 AI 會直接改原檔：先複製一份，或記得用版本記錄還原
小練習：下面三種情況，你會先打開哪個工具？
① 業務提案要套客戶指定的品牌色，公司全面使用 Microsoft 365
② 季報簡報放在 Google 雲端硬碟，要把三頁數據濃縮成一頁
③ 活動簡報要同時改成 IG 貼文和限動尺寸
（參考答案：① Copilot ② Gemini ③ Canva Brush）
想把 AI 用進簡報、文案、視覺到影音的完整企劃流程，推薦 104 獨家課程「AI內容企劃力實戰課｜高效文案創作 × 視覺設計 × 簡報製作 × 影音生成」：
https://nabi.104.com.tw/course/104nabi/51189062-5156-4dec-9153-8464c6732b13
也歡迎留言分享：你最常用哪一家改簡報？「一句話改整份」真的有省到時間嗎？
資料來源：
Google Workspace Updates〈Edit entire presentations with Gemini in Google Slides〉
https://workspaceupdates.googleblog.com/2026/10/edit-entire-presentations-with-gemini-in-Google-Slides.html
Microsoft Support〈Edit with Copilot in PowerPoint〉
https://support.microsoft.com/en-us/powerpoint/edit-with-copilot-in-powerpoint
Canva Newsroom〈Introducing Canva Brush, a vision-language model for design〉
https://www.canva.com/newsroom/news/canva-brush/
（功能、方案與開放範圍以 2026 年 11 月官方說明為準，各家都是分批開放，帳號不一定馬上看得到）
整理包／最熱門生成式 AI 大拚場 ChatGPT、Gemini、Grok、DeepSeek 各擅長什麼？
2025-06-24報導／經濟日報記者吳康瑋 由聯合新聞網授權轉載
生成式人工智慧（GenAI）技術迅猛發展，多款強大的AI工具幫助各行業提升工作效率。《經濟日報》為協助讀者了解各項AI工具，將「ChatGPT、Gemini、Grok、DeepSeek」等四大生成式AI列出，為讀者分析四款生成式AI的各自效能，就「開發者」、「訂閱費用」、「主要功能」及「擅長領域」等細項逐條分析。
AI工具確實快速提升效率，不過使用者也要注意，目前的AI工具不保證完全正確，甚至也會答非所問、提供錯誤資訊、或產生「AI幻覺」，使用者對生成的資料仍應有基本的辨識能力，避免AI工具謬誤。
各家生成式AI重點馬上看
ChatGPTGeminiGrokDeepSeek使用建議
ChatGPT
OpenAI的ChatGPT堪稱帶動GenAI風行的先驅，也有廣大用戶，付費企業客戶近期突破300萬戶，有免費與付費模式，每月20美元的ChatGPT Plus訂閱費每月20美元，用戶指出，付費版反應速度更快，用戶在使用ChatGPT時隨時擁有最佳的使用品質。
「資料分析」方面，ChatGPT的優勢在於將資料壓縮、精簡化，適合急需快速獲取關鍵訊息的使用者。「文案生成」上，適合創作個人化內容。「圖表製作」方面，ChatGPT的圖表較為簡單，但圖片較無法把文字一起生成出來，繪圖時整體構圖比較簡單。
網址：https://chatgpt.com/
ChatGPT小檔案
開發者OpenAI付費版費用每月20美元（約新台幣610元）主功能提供文本生成、對話回應、內容創作、翻譯、問題解答等多種功能擅長領域自然語言處理、文本生成、教育輔助、創意寫作、客服支持等
Gemini
Google DeepMind開發的Gemini專注於多模態學習，能同時處理文本、圖像和音頻數據。版本包括2.0、2.5和最新的2.5 Pro，推理和數據處理能力進步快速。Gemini 2.5 Pro提供更強大的計算能力和更高準確性，讓用戶在處理複雜任務時能獲得更佳體驗。付費版額外提供用戶包括2TB儲存空間、Gemini Advanced和其他AI功能。
「資料分析」方面，Gemini提供的內容易於閱讀，文法經過重新梳理，適合需要清晰解釋的使用者。在「文案生成」上，Gemini能一次生成多達15個標題，提供選擇建議，對於需要多樣化提案的用戶非常方便。「圖表製作」方面，Gemini 的完整度高，使用者可選擇不同的圖表類型，並能下載圖片、Excel或JSON格式的數據。
網址：https://gemini.google.com/
Gemini小檔案
開發者Google DeepMind付費版費用每月19.99美元（約新台幣650元），可免付費試用一個月主功能強大的推理能力，擅長處理複雜的問題和情境，能同時處理文本、圖像和音頻數據等多模態文件擅長領域AI推理、圖像理解、科學研究和技術開發
Grok
Grok是由X（前稱 Twitter）開發的生成式AI，專注於社交媒體內容的生成。最新版本Grok3提供更強大的功能，能即時生成與當前熱點話題相關的內容，結合社交媒體數據分析趨勢，提升用戶互動的實時性，成為品牌營銷和社交媒體管理的理想工具。
「文案生成」方面，Grok風格簡潔有力，類似科技周刊的風格，適合快速傳達訊息。「圖表製作」方面，Grok可以較為輕鬆的運用文字組成圖表，並附上有關的資訊數據，對於需要快速理解數據的使用者來說很實用。
網址：https://grok.com/
Grok小檔案
開發者應用程式X（前身為Twitter）付費版費用每月30美元（約新台幣970元）主功能即時生成與當前熱點話題相關的內容擅長領域社交媒體互動、內容創作、即時訊息生成和品牌營銷
DeepSeek
DeepSeek專注於資料搜尋和訊息檢索，開發商為位於中國大陸的「杭州深度求索人工智慧基礎技術研究」，中資避險基金幻方量化創立的人工智慧公司，創始人暨執行長梁文鋒持續致力將大陸AI技術推向全球市場，提供R1和R2兩種不同的服務模式。
「資料分析」方面，DeepSeek提供前言和總結，讓懶人可以快速理解內容。在「文案生成」上，DeepSeek的口語化風格能夠生成10個標題，附上創作理念和選擇建議，適合需要親民語言的使用者。「圖表製作」方面，DeepSeek使用文字排列呈現，提供Python程式碼，對於技術使用者來說相當便利。
網址：https://www.deepseek.com/
DeepSeek小檔案
開發者中國大陸企業「深度求索」付費版費用每100萬（輸入）tokens收費人民幣16元（約新台幣66.68元）主功能資料搜尋和訊息檢索，利用生成式AI技術提升搜索引擎的智能化，提供相關建議和訊息過濾功能擅長領域資料搜尋、訊息檢索、知識管理和數據分析
使用建議
生成式AI工具已經落地商業化，從自然語言處理到多模態學習、社交媒體互動及訊息檢索等多種服務都能提供，競爭也更加激烈。用戶可根據自己的需求，選擇最合適的AI工具，以提升工作效率與創造力。
綜合比較四款生成式AI後，提供讀者幾點建議。若需要多樣化的文案提案，可考慮Gemini；若喜歡口語化一點的表達，可選擇DeepSeek。AI繪圖方面，生成多幅圖片建議可使用Grok，若希望作品有較高的品質，可選擇Gemini。在「資料分析」方面，若希望能獲取較「簡潔明瞭」的資料，建議選擇「ChatGPT」，讀者若希望能得到比較容易理解的內容，應該選擇Gemini。
針對「表格整理」方面，若要以更快的速度掌握大致上的資訊，建議選用ChatGPT；若讀者希望在表格中能得到較「詳細」的內容，可考慮DeepSeek。針對「生成圖片」功能上，若讀者追求圖表要具有充分「完整性」的類型，建議使用Gemini。
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喊AI就有培訓經費，真的嗎？
AI來襲，跟公司爭取培訓經費、加強技能，OK嗎？聽完這集你會學到，如何用緊急v.s.重要的「四象限圖」，精準表達學習需求，同時將個人職涯發展和公司的組織策略及部門績效掛鉤，優先執行關乎公司成長的戰略佈局。至於AI職能需求，可運用PDDRO（規畫、設計、執行、檢核、成果）流程與 SMART 原則確保訓練落地，搭配「公司內部大神」分享以實體線上「混成式教學」，極大化預算效益。
【本集來賓】穆廣浩，仰德集團新竹物流人資主管，有多年人資經驗，也是104Giver職涯引導師。
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ARCI法則是什麼？用4角色解決跨部門分工混亂│專案管理必學技巧
ARCI法則（阿喜法則）是解決跨部門分工混亂的專案管理工具，透過當責者A、負責者R、諮詢者C、知會者I這4個角色，讓每項任務都有明確主導人，本文會說明ARCI是什麼、當責與負責的差異，以及如何建立責任矩陣，趕緊學起來，讓專案不再卡關。
文／《104職場力》
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ARCI法則是什麼？阿喜法則的4個角色定義一張表快速記住ARCI法則4個角色ARCI法則怎麼用？建立責任矩陣關鍵4步驟步驟1│先把專案拆成具體可執行的任務步驟2│為每個任務指定角色步驟3│確認每個人的角色認知步驟4│卻ARCI落實進日常工作流程ARCI常見問題與錯誤：3個地雷要避開地雷1│搞不清「當責」跟「負責」，導致出現兩個A！地雷2│把所有人都塞進C地雷3│I只是名單，資訊沒有真正傳到位ARCI適用什麼情境？為什麼跨部門專案特別需要ARCI法則？
多人協作的專案，最常在哪裡卡住？通常不是技術問題，也不是時程太緊，而是一件更基本的事：沒有人說清楚「這件事到底誰負責」。
任務在會議上交代了，但最後沒人真正接手；兩個主管同時下指令，團隊不知道該聽誰的；法務、客服等關鍵部門到了專案快結束才被拉進來，導致延誤或重工等，這些問題，幾乎每個跨部門工作者都遇過，根源都在於分工不明確。
ARCI法則（又稱阿喜法則）就是為了解決這個問題而生的工具，它不複雜，核心只有4個角色，但能把原本說不清楚的責任關係結構化，讓整個團隊知道該專案「誰主導、誰執行、誰要先被問、誰需要被通知」。
ARCI法則是什麼？
ARCI法則（ARCI Model，中文讀音就是唸「阿喜」）主要是用來推動跨部門專案與管理的工具，這4個字母各代表一種角色，並依重要性排列：
阿喜法則的4個角色定義
A — Accountable（當責者）
當責者A是指身為一項任務的「最終負責人」，這個角色擁有拍板決策的權力，但也必須為專案握的最終成果承擔全部責任，通常每個活動或專案中只會有一位當則者。
R — Responsible（負責者）
負責者R是指實際把任務做完的人（執行者），在當責者A的帶領下規劃、執行、追蹤，並定期向A回報進度，跟A不同的是，同一項任務中可以有多位R。
C — Consulted（諮詢者）
通常在專業度或複雜度較高的任務推進前，會需要諮詢專家意見，諮詢者C就是這類顧問型角色，但要注意的是，除了給意見、協助溝通之外，C沒有決策的權力（主導權必須在當責者A手上）。
I — Informed（知會者）
知會者I不參與決策，通常也不會執行任務，只需要在每個節點上「被告知專案進度或結果」，方便後續任務執行即可。
一張表快速記住ARCI法則4個角色
角色關鍵問句人數限制Accountable 當責者這件事最後誰說了算？只能1位Responsible 負責者這件事誰實際去做？1位或多位都可Consulted 諮詢者決策前需要問誰？視需求，精準為佳Informed 知會者結果需要讓誰知道？視需求
ARCI法則怎麼用？建立責任矩陣關鍵4步驟
ARCI的執行方式比想像中容易，重點不是有沒有做表，而是有沒有讓它變成團隊的共同語言，只要依循這4個步驟就能輕鬆上手：
步驟1│先把專案拆成具體可執行的任務
不要一開始就急著指定角色人選，因為任務越模糊，角色越難分配，這階段首先要把專案「分解成明確的工作項目」，舉例來說：
今天有個新產品上市專案，任務拆開來應包含：產品定位與目標設定、行銷素材製作、合約與法規審查、平台上線與技術測試、上線後成效追蹤等具體細節，不是單純用「讓產品順利上市」這麼籠統的方式概括。
步驟2│為每個任務指定角色
任務拆解完後，再針對每一項指定對應的ARCI角色，同樣以「新產品上市」專案為例，分工舉例如下：
任務項目A當責者R負責者C諮詢者I知會者產品定位與目標設定產品主管PM業務、行銷工程、設計行銷素材製作行銷主管文案、設計師PM、品牌業務、客服合約與法規審查PM法務財務、採購產品主管平台上線與技術測試技術主管工程師、QAPM、客服行銷、業務上線後成效追蹤PM行銷分析師業務、產品各部門主管
延伸問題：「當責者A」與「負責者R」可以是同一個人嗎？
可以，但不是什麼專案都適合。
在小型任務或人力真的極有限的情況下，A與R都由同一人擔任這沒什麼問題（甚至還很常見），但如果是大型專案或跨部門合作時，A與R會建議分屬不同人，這樣有個好處：A能夠用更宏觀的角度督導成果，而R能夠專注在執行細節，兩者形成監督與執行的分工。
步驟3│確認每個人的角色認知
實行ARCI常常發生的烏龍是「角色分配好了，但對於要做的事情及責任範圍的認知沒對齊」，於是最後在混亂中失敗了。
建議分配好角色後，可以在專案啟動會議（Kick-off）中，明確說明個角色的權力義務，並讓大家複誦自己的理解，確保彼此認知一致，而不是分好、填上握表格就當完成。
步驟4│卻ARCI落實進日常工作流程
另一個ARCI最容易失效的原因是「分配的時候用ARCI法則，但執行用另一套」。
其實要把它融入實際工作也有訣竅，比如：
做下一個重大決策前，先確認C是否已參與並給意見。
每次例會先看A有無到場，是否了解情況跟當前成果。
定期追蹤專案進度，確保R有精準執行，若有問題也可同步解決。
產品或資訊對外發布或上線前，確認I名單中的人都已收到資訊。
當ARCI成為專案溝通跟執行的基本框架，它才能真正發揮效果。
ARCI常見問題與錯誤：3個地雷要避開
地雷1│搞不清「當責」跟「負責」，導致出現兩個A！
「當責」跟「負責」傻傻分不清楚，這是團隊在分配ARCI角色時最常遇到也是最容易混淆的地方，如果沒有釐清，導致一項任務出現兩個或以上的A，那最終還是可能會落得專案無人負責或目標分散的下場。
所以「當責」跟「負責」差在哪？
我們以一個具體例子來說明：
主管要你把一份文件寄給合作夥伴，你把信寄出去、任務完成了，這是「負責（Responsible）」的表現，但如果你在寄出後打電話確認對方收到，且傳遞到正確的人手上，確保溝通目的達成，這就是「當責（Accountable）」。
簡單說，負責者R對任務執行完成與否負責（事情做完了嗎？）但當責者A還必須對執行後的結果負責（要的結果達到了嗎？）這個差異，決定了A與R在專案中截然不同的角色定位，也決定了兩者的價值。
了解之後，團隊必須謹記規則：每項任務只有一個A，如果真的難以取捨，代表這個任務需要再拆細，或者需要在組織層面更清楚釐清誰有決策權。
地雷2│把所有人都塞進C
C的本意是「需要其意見才能做出好決策」，而不是「有點相關的人都放進來」，沒經過取捨萬一讓C清單過長，會導致每件事都因為要等一大圈人確認，反而延遲專案進度。
真正應該列入C的人選，是那些「專業或意見會直接影響任務成果」的人，例如：法律風險由法務判斷、技術可行性由工程師確認。
地雷3│I只是名單，資訊沒有真正傳到位
ARCI矩陣上的I欄看起來雖然在末端，但絕對不能輕忽！會列入I代表這批人是「有必要了解進度或成果」的角色，可能是專案後期的支援端，或是完成後續的推廣／結案單位等，如實知會這些單位才能避免公司資訊或營運出現斷層。
ARCI適用什麼情境？
ARCI其實適用於所有需要多人協作的工作，但在下列幾種情境中，使用的效益最為顯著：
跨部門專案：例如品牌活動、數位轉型、系統導入、制度改版等，涉及的部門越多，ARCI所帶來的降噪效果越明顯。
流程長、節點多的任務：例如新產品上市、大型品牌活動、組織年度報告等，這類任務每個環節的A和R都可能不同，適時定義與分工，才能確保每個流程細節的品質。
新主管接手或新團隊建立：在新團隊磨合期間，可以用ARCI快速建立共識與默契，比瞎猜、亂摸索再補救有效得多。
分不清責任歸屬的團隊：有些團隊可能人多事多，或都是資歷較淺的工作者，若沒有主心骨、分工不明確，可能會出現一團亂的局面，這時候實行ARCI能幫助大家了解責任歸屬、提升效率。
為什麼跨部門專案特別需要ARCI法則？
跨部門協作有一個共同的隱性問題：每個人腦中對「自己該做到哪裡」的責任認知其實完全不一樣。
因為專業、組織文化的不同，對同一件事有不同理解跟看法這很正常，但如果沒有拿出來討論，讓灰色地帶無限延伸，很容易變成專案卡關主因之一，甚至出現搶功勞或到處卸責的尷尬局面，比如以下幾個最常見的協作痛點：
任務沒人接：任務在會議上說完了，但沒有人明確承接，最後就懸在半空中，這正是因為沒有指定A與R，導致大家都以為別人會做，最後落得一場空。
找不到決策窗口：事情推進了一半，遇到問題需要選擇、收斂或決策的時刻，卻沒有人能給明確的指示，導致錯失黃金期或期程延宕。
太多意見喬不攏：跟上面那點相反，萬一是一堆人都搶著當A，光是對焦目標就夠累了，還可能會出現多頭馬車的情況，不僅影響執行效率，到最後也可能導致分裂對立。
關鍵部門太晚加入：很多組織習慣專案先行，邊做邊加人，其他部門有什麼問題再補救，但萬一是法務、技術這種硬傷，到最後階段才被通知的結果，不是雞飛狗跳就是砍掉重練，ARCI在一開始就把C與I明確列出，能有效避免這個問題。
很多人以為專案管理的重點只有包含時程控管、進度追蹤，但在真實職場中，當角色分配、責任歸屬等更前端的事沒有先處理好，後續會更加窒礙難行。
ARCI法則優勢在於，它把一件本來說不清楚的事，用4個角色結構化了，當每個人都知道自己在這個任務裡是誰，不需要每走一步就確認一次，那溝通成本就會明顯下降。
下次啟動一個新專案之前，不妨先花點時間把分工說清楚，會發現推行起來事半功倍唷！
延伸閱讀：
做了13個番茄鐘專案才推進10%？你可能用錯「番茄鐘工作法」！
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ChatGPT基本文章生成術：企劃案、介紹文用AI快速完成
運用AI工具快速生成文章，可以用更高效、更簡單的方式完成高品質文章。本文解析如何使用ChatGPT生成基本文章，從企劃案撰寫到段落內容都能輕鬆創作，工作效率大加分！
文／陳冠霖（Brian Chen）
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ChatGPT基本文章生成ChatGPT段落文章書寫
ChatGPT基本文章生成
有了ChatGPT帳號後，我們來看看如何進行文本生成吧！
情境範例：
今天上班，公司在經過幾個小時的開會，決定要開發一款新的懶骨頭沙發產品並上市販售。而撰寫產品企劃的重任像一顆石頭一樣重重的壓在你身上，而更可憎的是，老闆竟然要求你先將初版的企劃案寫出來，並在明天的會議上進行報告並討論。除此之外，你還被要求要在短時間內思考出懶骨頭沙發的優缺點、目標客群以及年齡層等各種面向的問題⋯⋯
此時就可以跟ChatGPT說：
我想撰寫關於新的懶骨頭沙發的產品企劃案，我希望能夠為我分析一下目前此類商品的優點與缺點以及缺點預計可以改進的方向、目標客群以及年齡、預期成本和預期收益等，並幫我根據這些架構進行條列以及撰寫出一篇約400字的文章。
之後就可以看到GPT的回覆，如圖4-4至圖4-6：
（圖／博碩文化提供）
是不是很厲害啊，俗話說萬事起頭難，但現在可以用AI幫你起頭之後，只需要根據這些架構草稿再慢慢去更改內容並撰寫出完整計畫就好了。在這過程中也可以持續使用AI工具來協助各位撰寫，所以在現在這個時代會使用AI工具真的會讓你在職場上的效率超級加倍！
題外話：目前版本ChatGPT會有免費使用GPT-4o生成的服務，當額度用盡就會變回GPT-4o mini生成。所以如果突然發現回覆內容感覺變弱就是GPT-4o額度用完啦。不過別擔心，免費額度是會補充的。
ChatGPT段落文章書寫
如果今天只是需要生成一個段落而已，當然可以使用ChatGPT來進行生成。
情境範例：
在經過一天的煎熬，終於等到要下班的時間了，但你看到老闆向你走過來，心中升起一絲不祥的預感。果然，老闆想要你在明天上班前提交一份關於Python程式語言的介紹，但你只是一個在辦公室為了三餐溫飽而努力的小職員，對於Python這個程式語言根本完全沒有頭緒，加班到很晚看了很多文章還是一頭霧水，焦慮到快要爆炸了⋯⋯
別擔心！在一切還沒變的糟糕之前，你可以直接求助無敵的ChatGPT，只需要在對話視窗中輸入：
請用500個字介紹Python這個程式語言，撰寫文章時請分成四個段落。
接著按下送出，等待ChatGPT回覆即可，以下圖4-7是ChatGPT的回覆內容。
（圖／博碩文化提供）
看到這段文章之後，你驚覺的發現似乎可以根據這段文章稍微修改一下，或者可以「請」ChatGPT協助代為修改，改完之後發現根本沒花太多時間，全部處理完之後終於可以準時下班了，灑花！
基本上各位可以根據自己的需求（或者老闆或老師對你的需求）來對GPT進行文字生成的指示，而各位可以看到生成後的文字底下會有5個小圖標，這5個小圖標由左至右分別為：
大聲朗讀：這個功能可以讓ChatGPT預設的語音來朗讀他的回覆。
複製：淺顯易懂，就是複製這段對話的內容。
重新生成：如果生成的文章你不喜歡的話，可以像慣老闆一樣要求ChatGPT重新生成喔，重新生成後可以選擇重新生成的結果更好、更糟或是沒差別，這個選擇會些微影響到之後生成時的結果，ChatGPT會盡量根據你喜愛的風格生成，並盡可能避免掉你不喜歡的風格，重新生成的結果就像圖4-8這樣。
（圖／博碩文化提供）
● 回應不佳：如果你不喜歡這段回應，可以點選此按鈕並選擇原因告知ChatGPT的回應哪裡需要再修正如圖4-9，這也或多或少的會影響到後續的生成方式。
（圖／博碩文化提供）
● 變更模型：目前可以選擇GPT-4o與ChatGPT-4o mini來進行生成。
另外，目前最新的模型是OpenAI o1，若有購買完整版的話可以再使用o1 preview 模型與o1 mini。惟因本書最終完稿時大約是2024年8月初，所以在OpenAI o1 推出後（2024年9月中）緊急更新了部分內文，故OpenAI o1的部分會放在附錄介紹！
以上就是一些基本的ChatGPT介紹了，各位可以根據這些基本的功能嘗試看看這項服務，相信學會使用ChatGPT一定能為各位後續無論是工作或是生活帶來更多的便利性。接下來我將會帶各位來看看更多的ChatGPT應用。
題外話：如果生成的段落文字過長，因為ChatGPT會有輸出限制，所以有時候輸出到一定程度就會中斷，此時可以輸入指令：「請接續上面的文章內容繼續生成」、「請繼續」、「請繼續生成」，來對ChatGPT下指令讓它繼續生成文章。
節錄自：博碩文化《即學即用！精選 30 招辦公室超高效 AI 生產術／陳冠霖（Brian Chen） 著 》
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「幫我摘要」、「寫個企劃」，拋出這些指令所產出的結果，是否讓你對AI的期待一再落空？若答案為是，你可能正錯失AI高達九成的潛在生產力。AI的強大與否，取決於「提問的品質」。本文並非提供生硬的指令模板，而是要建立「AI溝通邏輯」。我們將透過B2B業務開發、會議紀錄等真實商務場景，展示如何透過「精準提問」，讓AI在幾分鐘內產出深刻的商業洞察，讓工作效率與決策品質提升至全新層次。
文／人資市集
前言
你是否也曾興致勃勃地打開 ChatGPT 或 Gemini，想讓它規劃一份行銷企劃，結果出來的卻是千篇一律的空洞答案？或者，想請它整理一份會議紀錄，但抓的重點總是搔不到癢處？
如果你曾遇到以上窘境，甚至開始懷疑 AI 是否言過其實，那麼問題可能不是出在 AI 太笨，而是我們「還沒學會如何與它有效溝通」。
AI 如同一個知識淵博、能力超群的「超級實習生」，它什麼都會，但就是不懂你的習慣與真正的需求。而這門課程將揭示，如何透過學習「與 AI 對話的藝術」，徹底解決溝通卡關的痛點，將這位實習生，培養成我們最強大的工作夥伴。（內容摘自104 人資市集《 AI職場溝通術：LLM大型語言模型應用技巧》線上課程）
痛點一：為何我說破嘴，AI 還是不懂我？
「幫我寫個計畫。」、「這份資料摘要一下。」
這種模糊的指令，正是導致我們與 AI「來來回回、無效溝通」的元兇。當我們給的指令不夠精確，AI 就只能靠「猜測」來完成任務，結果自然難以符合期待，導致你會覺得使用 AI 比不用還花時間。
這門課程的核心，就是要教你擺脫這種依賴運氣的溝通方式。透過學習一套有系統、有邏輯的「提示工程（Prompt Engineering）」方法，你下的每一道指令，都能像GPS導航一樣精準，直達目的。
解鎖精準度的秘密：為 AI 注入「角色靈魂」的五大要素
那麼，如何打造一道精準的指令？關鍵在於「角色扮演」。與其把 AI 當成冰冷的機器，不如將它視為一位特定領域的專家。這裡將告訴大家一套萬能公式，透過掌握以下五大要素，就能讓 AI 的產出品質大躍升：
身份標籤 ： 定義具體且專業的職位。與其跟 AI 說「你是一個文章編輯」，不如說「你是一位擁有20年經驗的旅遊書本編輯」，AI 就會戴上專家的眼鏡，提供更深入的見解。
目標受眾： 決定資訊密度與難易度。讓 AI 知道這段話要說給誰聽。指令中加入「我的受眾是公司董事會」，AI 就會講求數據與投報率；若受眾是小學生，AI 則會改用故事和比喻。
語氣風格： 模仿特定的思維模式。你可以要求 AI「你是一位嚴格的雜誌總編輯」，它就會用更嚴苛、更嚴謹的角度來審視文章，找出所有潛在問題，而不只是溫和地給予建議。
任務邊界 ： 設定知識範圍與限制。給出具體的「該做」與「不該做」，避免 AI 胡說八道。例如「請規劃食譜，但不要推薦任何需要烤箱的料理」，這樣就能得到真正可行的方案。
互動引導(CoT)： 啟動思維鏈 。面對複雜任務時，命令 AI：「在開始前，請先對我提問，以搜集你需要的資訊」，透過一來一往的討論，共同產出最完美的報告，而不是讓 AI 一口氣生成所有內容。
掌握這五點，就像是為 AI 提供了一份清晰無比的工作說明書(Job Description)，它將徹底停止猜測，開始精準執行。
痛點二：工作場景複雜，AI 真的能幫上忙嗎？
理解了方法論，讓我們看看它在真實商務場景中的威力。
【使用範例一：B2B 業務的超級武器 —「企業先知」】
情境： 明天要拜訪一家潛力大客戶，但手上那份上百頁的客戶年報，根本沒時間細讀。
痛點： 如果不了解客戶的狀況就貿然拜訪，很難切中要害，甚至可能錯失商機。
AI 解決方案： 課程將教您如何活用上述五大要素，建構出如下的「企業先知」Prompt：
透過這樣精準的指令，AI 就能在幾分鐘內，為您產出一份直指核心的「商業洞察報告」，讓您充滿自信地走進會議室，一開口就「輕鬆講出對方的痛點」，讓客戶對您的專業刮目相看。
【使用範例二：會議後的定心丸 —「會議記錄員」】
情境： 剛結束一場與客戶長達兩小時的重要會議，錄音檔裡充滿了各種決議、待辦事項和客戶的臨時想法。
痛點: 會議結束後，馬上要投入下個任務，根本沒時間重聽錄音。光靠潦草的筆記，深怕遺漏了關鍵承諾或重要細節，若沒即時追蹤，可能影響客戶信任，甚至丟掉案子。
AI 解決方案: 課程中的「會議記錄員」Prompt，能將冗長的會議逐字稿，瞬間變成一份結構清晰、重點明確的行動指南：
別再讓無效溝通，限制了你和 AI 的潛力
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AI生成數據分析簡報3招搞定！ChatGPT、MassiveMark、Gamma打造最強組合技
還在為數據分析報告與簡報抓狂嗎？只要善用ChatGPT、MassiveMark、Gamma等3大神器，就能搞定數據分析＋簡報設計，從Excel到PPT一條龍完成，馬上開啟你的高效職場模式！本文節錄自《三秒鐘的出其不意！Excel × AI 幫你工作超省力》。
文／Excel 廣播電台｜張予
本文目錄（點擊可快速前往）
【1】ChatGPT分析Excel檔案數據【2】複製ChatGPT分析結果，生成Word報告【3】生成Gamma / PPT簡報
在現今的職場環境中，數據分析已成為決策的重要基礎。但面對龐大的資料集，如何高效整合AI技術，打造「職場組合技」，來提升分析效率與決策精準度，成為提升競爭力的關鍵。
想像一下，你是一家連鎖零售企業的數據分析師，公司希望透過數據來驅動決策，優化銷售策略、提升客戶體驗，並最大化營收。來看看如何透過AI + Excel的組合技，達成這些目標？讓我們一步步拆解應用方式！
【1】ChatGPT分析Excel檔案數據
使用工具：ChatGPT
網址：https://chatgpt.com/
輸入以下指令給ChatGPT：
「協助分析Excel檔案的數據，生成摘要和視覺化圖表，並使用我提供的字型來呈現圖表內容。然後，制定隔年的用戶銷售策略，最後整理成一份Markdown格式的銷售分析報告。」
以下為它整理的結果：
（圖／旗標出版提供）
【2】複製ChatGPT分析結果，生成Word報告
使用工具：MassiveMark
網址：https://www.bibcit.com/en/massivemark
接下來是關鍵的一步，如果你直接複製內容並貼到Word，你僅會得到一個只有「內文」樣式的報告。
全文皆為內文樣式（圖／旗標出版提供）
但如果你希望保留報告的標題層級（標題1、標題2、標題3…，如下圖）。首先，你必須透過點擊複製按鈕取得報告內容，此時複製到的文字是「Markdown格式」的資料。
【什麼是Markdown格式？】Markdown是一種輕量級標記語言（lightweight markup language），也就是簡單、結構化的格式，能讓報告結構更清晰。
使用標題樣式可於左側看到大綱（圖／旗標出版提供）
一般對話中的複製按鈕和畫布中的複製按鈕（圖／旗標出版提供）
接著，透過一個免費的線上轉換工具──MassiveMark，自動產生有大綱層級的Word文件，減少手動編輯的時間。
免費的線上轉換工具──MassiveMark（圖／旗標出版提供）
（圖／旗標出版提供）
最後，再將之前生成的圖表，下載成圖檔、添加到Word文件，一份銷售分析報告就完成啦！
【AI生成Word報告的優勢】‧ 一鍵輸出完整分析，包含數據摘要、趨勢分析、視覺化圖表‧ 提供具體的商業策略，協助決策者擬定行動方案‧ 快速下載報告，減少手動整理時間
【3】生成Gamma / PPT簡報
使用工具：Gamma
網址：https://gamma.app/
「除了Word報告外，AI也能生成簡報嗎？」只要準備好報告後，可以將報告內容直接丟給AI簡報生成神器──Gamma。不到幾秒鐘的時間，簡報就完成了，而且還非常有設計感！要再進一步編輯也沒問題。來看看如何操作吧！
點擊「新建AI」免費註冊完Gamma後，從首頁開始建立AI簡報。點擊「匯入檔案或網址」( 也可點擊「貼上文字」) ，並上傳剛剛建立的Word檔案（圖／旗標出版提供）
選擇 「簡報內容」，免費版一次最多可生成10張卡片，挑選喜歡的主題後點擊「產生」（圖／旗標出版提供）
一份銷售分析簡報就完成啦！（圖／旗標出版提供）
一起來看看生成的結果如何吧！
【Before】條列式的數據摘要
【After】自動改以卡片式呈現
（圖／旗標出版提供）
【Before】表格式的產品分析
【After】自動轉成圖表形式，而且還是互動式圖表！游標移上去可看到詳細數據
（圖／旗標出版提供）
【Before】表格式的產品分析
【After】美化過的表格樣式。也可能維持原有表格形式（AI生成，每次結果都可能不同！）
（圖／旗標出版提供）
版面配置十分豐富，還有AI自動生成的圖片，讓畫面不呆版！
（圖／旗標出版提供）
若想展示簡報，點擊右上角的「展示」按鈕即可。
點擊「展示」（圖／旗標出版提供）
進入簡報模式（圖／旗標出版提供）
Gamma簡報也能下載成PowerPoint檔案，十分方便！
點擊「分享」、「匯出」、「匯出至PowerPoint」、「完成」 （圖／旗標出版提供）
（圖／旗標出版提供）
Gamma是一款免費註冊即可使用的線上簡報工具，並且提供中文介面，讓使用者能輕鬆上手。使用AI生成簡報時會消耗點數，但新用戶註冊後可獲得免費試用點數，讓你能直接體驗AI簡報的強大功能。免費版限制每次生成最多10張簡報卡片，但仍可手動新增與編輯內容。若對AI生成的內容或設計不滿意，可自由調整版面配置、圖片、圖表等。如果你還沒試過Gamma，強烈推薦你體驗看看！這麼方便的AI簡報工具，真的不能只有我知道啊！
AI讓數據分析更高效、更精準，現在就開始應用，提升你的職場競爭力吧！
節錄自：旗標出版《三秒鐘的出其不意！Excel × AI 幫你工作超省力》／Excel 廣播電台｜張予 著
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怕「AI感」毀掉你的專業度？不用硬藏！4個溝通切入點讓主管看見你的真本事！
交出的產出總有一股揮之不去的「AI感」？研究指出坦承被扣分、硬瞞被抓包更慘！本文解析職場AI誠實陷阱，提供4個向上溝通切入點，讓大家不用假裝純手工，也能在主管面前漂亮展現和AI協作的價值。
文／《104職場力》
本文目錄
AI誠實陷阱，說與不說都有危機！不用藏！用AI也能專業度破表的4個溝通切入點1.從淘汰與選擇邏輯強調你的「資訊篩選力」2.闡述如何用「情境判斷力」解決落地限制3.藉由交代查核、除錯過程展現「專業把關力」4.提出明確主張與承諾來凸顯「決策擔當力」小提醒：小事別加戲，大事再講分工標籤撕不掉，那就大大方方貼著
當AI普遍到一個程度，主管老闆不再驚嘆「哇你會用AI」，反而瞇起眼睛盯著成果挑三揀四，上班族直接陷入兩難：不用AI，怕被嫌不知進取、產能落後；用了，又要面對專業度打折的質疑，人生好難！
更麻煩的是，就算自己不說，大家的雷達都很靈，不管是文字、影片還是排版，只要動用AI，再怎麼編輯微調，那股揮之不去的「AI感」就像撕不乾淨的標籤，明眼人一瞄就心裡有數，形同自動招供，既然根本藏不住，那到底該大方承認，還是低調不提？
AI誠實陷阱，說與不說都有危機！
先面對現實：職場確實對「使用AI者」存在偏見，杜克大學的研究發現，大家會主觀認為用AI工作的人比較懶散、能力較差、較不積極。
那如果當個老實人，主動報備「這是我用AI做的」呢？很遺憾，這招防身術常常失靈。亞利桑那大學學者研究指出，只要主動坦承工作借助AI，別人心裡的信任分數就會默默往下滑，說法再怎麼委婉都一樣；但要是選擇咬牙硬瞞，一旦被抓包下場只會更慘，而洗不掉的「AI感」就是最直接的證據。
不過，杜克的研究也留了一條生路：如果管理階層本身就是AI重度使用者，風向會直接反轉，他們反而更偏好懂用AI工具的員工；此外，當任務本身明顯適合交給數位工具處理時，承認使用也不太會被扣分。
說穿了，大家扣分的真正原因是懷疑你在用工具時「把大腦一起交出去，自己摸魚不思考」。正如SHRM調查指出的「AI廢話」現象，當主管看著一份語氣客觀、正反各打五十大板，卻沒有半句立場、也完全脫離公司現況的產出時，心裡自然會打上大問號：你到底有沒有在動腦？
既然藏不住、工具也非用不可，職場人的解法就不是搞諜對諜，而是學會聰明展示「人機分工」，凸顯自己的優勢。
不用藏！用AI也能專業度破表的4個溝通切入點
想化解AI兩難，讓管理者看見你的核心價值，不用假裝純全部手工作業，更不必費心把標籤撕乾淨，你只需要在日常匯報對話中，展現自己是AI的「指揮官」而非「轉發小弟」就好，具體來說，在向主管交付成果時，可以主動從這4個角度切入：
1.從淘汰與選擇邏輯強調你的「資訊篩選力」
無腦工作的特徵是「AI吐出什麼就複製貼上什麼」，建議想展現篩選能力的人把溝通重點放在「淘汰的過程」。
低分說法：「主管，這是AI整理出的5個推廣切入點。」（主管心聲：那我直接看AI介面就好，請你幹嘛？）
高分說法：「我請AI針對競品動態整理出15種推廣方向，但我依據團隊Q3的預算上限與TA特性，先剔除了其中12個不可行的方式，最後以這3個方案去發想……」
這種說法讓人一聽就知道，AI只是輔助角色，真正能看出哪些行不通，並針對組織所需做出精準取捨的專家是你！
2.闡述如何用「情境判斷力」解決落地限制
AI最大的盲點就是永遠活在沒有現實包袱的真空理想裡，就算點子想得再好，沒有根據組織實際情況調整，一交出去鐵定陣亡！這段「你如何依據當下的真實情境踩剎車、找出折衷解」的調整過程就是價值所在，也是溝通重點。
低分說法：「AI建議全流程數位化、改用線上表單，以提升團隊協作效率。」（主管心聲：這誰不知道？但第一線根本推不動啊！）
高分說法：「AI的理論推導是全流程數位化，但我考量到業務團隊這週正在月底衝刺，換系統反彈太大，因此我把流程拆成3階段，第1階段先保留2個核心必填欄位就好；第2階段……」
AI很懂商業理論，但他沒有你了解公司眉角、也沒有你清楚怎麼避開組織摩擦力，所以你才是能判斷事情能否推動、怎麼落地的專家。
3.藉由交代查核、除錯過程展現「專業把關力」
大家最怕用AI的人「不查證就交差」，既然研究指出用AI容易被貼上「懶散、不嚴謹」的標籤，那打破偏見最乾脆的方式，就是把溝通重點放在「你抓出了哪些漏洞、核實了哪些數據」。
低分說法：「主管，這是AI跑出來的市場成長率與競品市佔率，給您參考。」（主管心聲：數字有沒有胡扯或幻覺？要是引發決策失誤，誰要負責？）
高分說法：「底層數據是請AI快速彙整公開報告，但我另外抽查了5份同業原始財報與官方統計來對照，抓出並修正了其中2處定義落差，以下數據都經人工審核確認過…… 」
這樣說直接打消摸魚疑慮！主管清楚知道AI充其量只是個幫忙跑腿的實習生，你才是那個能對資訊真偽負責、把守品質底線的人！
4.提出明確主張與承諾來凸顯「決策擔當力」
AI很常「面面俱到卻不給結論」，讓看的人翻白眼，既然是你交出去的提案，如果還是保留旁觀者的寫法一定會被詬病，這時除了解決問題，溝通重點也可以放在「你敢給出明確選擇並扛起責任」。
低分說法：「方案A成本低但時程長，方案B快速但預算高，兩者各有優劣。」（主管心聲：這分析我也看得出來，所以你的具體建議是什麼？）
高分說法：「AI把方案A與B的優缺點都拆得很完整；但綜合考量我們現階段的人力配置，我主張優先執行方案B，後續的時程推進與成效，由我主責盯緊……」
這種說法直接拉開你跟工具的層次！AI運算再快也只是給出選項，但只有人類能替組織拍板定案、扛起成敗責任。
小提醒：小事別加戲，大事再講分工
當然，不是每天每件事都要把這4招搬出來演一遍。
回一封日常Email或Slack訊息，AI頂多是潤飾錯字，送出前把客套公關腔刪掉、換回你平常講話的口氣就夠了，落落長解釋一堆反而會適得其反。
建議只在面臨重要專案、跨部門提案或策略匯報，甚至面臨質疑時再主動亮出底牌就好。
標籤撕不掉，那就大大方方貼著
職場的遊戲規則已經改變，解決AI兩難的關鍵只有「讓別人看得到你的判斷」。
所以，別因為怕被扣分就把AI晾在一邊，當身邊越來越多人把AI當成日常工具，今天用AI雖然要解釋，但明天不會用AI，恐怕才是被扣分的那一個，現在刻意不用，等於把練習的時間讓給了別人。
只要記得，AI幫忙省下時間，我們可以把省下的時間拿來想清楚、做決定，這才是職場人保有價值的地方。
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每週省下11小時卻更累？Botsitting讓87%職場人陷入「生產力假象」！
AI破牆，硬知識貶值了！拆解「2種智力」決定你被取代還是被放大
AI代理工時達人的6倍，注意力成瓶頸！從Anthropic內部研究看3個協作提醒
AI交出成果的速度愈來愈快，你卻忙著確認方向、檢查內容、回覆下一步？開發Claude的Anthropic研究自家員工後發現，AI代理執行時數達員工工時的6倍，人的注意力反而成為產出瓶頸。《104職場力》延伸整理3個提醒，帶你重新安排與AI協作的方式。
文／104職場力
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AI代理執行時數達人的6倍，為何注意力成瓶頸？產出增加，員工從「做事」轉向「管AI」提醒1：交給AI前，先決定要它做什麼、怎樣才算做好提醒2：產出增加，驗收方式也要調整提醒3：把注意力留給重要決定、讓團隊知道下一步從「做事」到「管AI」，判斷力要在工作中累積
「AI都幫忙做了，為什麼還有這麼多事要處理？」
同時請AI查資料、整理報表、寫提案，成果很快就送到眼前，接著卻是一連串需要你回應的問題：資料可靠嗎？哪個方向值得繼續？這份內容能交出去了嗎？
Anthropic在10月發布的內部報告〈How employment is changing at Anthropic〉，觀察到這種工作變化。研究分析公司的人事資料、AI使用紀錄、產出指標、員工問卷、行事曆與面試評分表，並訪談17名員工，追蹤AI如何改變工作與用人需求。Anthropic也指出，公司的部分用人做法有其特殊條件，這份研究提供了觀察工作變化的案例。
AI代理執行時數達人的6倍，為何注意力成瓶頸？
報告指出，到了2026年8月，員工指派的互動式AI代理累計執行時數，約為員工工時的6倍。這個比較加總了代理及子代理的執行時間，員工工時則按人數及每週40小時估算。AI代理可以連續執行多個步驟，例如使用工具、修改程式、測試與整理結果。這裡的執行時數計入推論與主動使用工具的時間，排除超過30分鐘的等待。
另一方面，AI代理仍經常需要人的回應。Anthropic發現，在互動式、多輪工作階段中，約8成經過時間是在等待人類輸入。閱讀量也帶來考驗，依互動式代理輸出的文字量及每分鐘閱讀250個英文單字推估，即使是非技術部門，要讀完這些輸出，也需要超過半個工作週。
一邊是等人回應的代理，一邊是不斷送到眼前的成果。報告因此指出，人的注意力成了代理產出的瓶頸。有工程師形容，自己面對的是一整支不斷要求他注意的Claude大軍。
產出增加，員工從「做事」轉向「管AI」
Anthropic觀察，工程師人均程式碼提交頻率約為半年前的5倍，業務成交更多客戶，法律部門也處理更多合約。研究追蹤同一位員工的表現，也發現採用AI工具後，產出隨之增加；公司同期快速成長，則是理解這些變化的重要背景。
省下的時間，也讓員工重新安排工作。一位業務人員表示，自動化接手了原本約20%的任務，包括起草郵件、串接客戶管理系統；一位招募人員則利用AI協助尋找人才、追蹤申請及分析資料，轉而投入面試設計與候選人互動。
值得注意的是，員工開始花心力安排AI如何工作。2026年4月的內部問卷中，20%的受訪者在開放式回答裡，提到自己的角色從執行工作轉向管理Claude。報告也記錄了員工撰寫代理指令、建立監控工具，以及安排代理互相檢查產出的做法。
報告將這類圍繞AI工作流程的建置與管理，稱為「後設工作」（meta-work）。它在平均員工互動式Claude工作階段中的占比，從2025年秋天的10%升至2026年春天的22%，增加超過一倍。
當工作開始包含安排AI任務、審查大量成果，以及處理接踵而來的決定，上班族可以怎麼準備？以下《104職場力》從委派、把關與協調，整理出3個提醒。
提醒1：交給AI前，先決定要它做什麼、怎樣才算做好
當工作逐漸轉向「管AI」，第一步就是把任務說清楚。
Anthropic報告中的一個產品設計團隊，原本負責撰寫Claude.ai問候語等產品文字，後來建立了引導代理生成內容的脈絡資料，再轉向設計提示詞與模型評估。他們把對產品文字的判斷，轉成指引AI產出、評估成果的依據。
Anthropic在2025年12月的另一份內部研究也發現，受訪工程師傾向把容易驗證、出錯代價低的工作交給AI，策略與需要組織脈絡的判斷則留給自己。
這種轉變需要工作者先理解需求，再把自己的判斷轉成AI能執行的規則。
對一般上班族而言，可以從寫清楚任務目的與完成標準開始。例如要請AI「做一份競品分析」，還需要說明許多條件：要比較哪些品牌？資料範圍要觀察多久？分析要幫助團隊選活動主題，還是決定預算？
交辦前，可以先想清楚3件事：
用途：這份成果要幫誰做什麼決定？
標準：必須有哪些內容、資料與來源？
確認時機：遇到什麼問題，需要先停下來問你？
以行銷工作為例，可以這樣交辦：「請整理A、B、C等3個品牌最近半年的公開活動，比較目標客群、主打訴求及優惠方式，每項附上來源與日期。先交比較表，等我確認後再提出活動建議。」
先確認資料與比較方向，再往下發展提案，能讓修改發生在較早的階段。工作範圍愈清楚，AI也愈容易沿著你需要的方向執行。
提醒2：產出增加，驗收方式也要調整
AI能快速交出多份報告或多個版本，檢查工作也需要重新安排。
Anthropic研究檢視同一位員工、同月份、同一程式碼目錄下，代理與員工直接撰寫的程式碼，未觀察到後續刪除或還原比例的差異。這是研究採用的品質觀察指標；報告也指出，程式碼品質有許多面向，AI錯誤可能更難察覺。
這項做法提供了一個實用方向：依工作內容設定驗收重點，讓檢查有明確依據。
延續競品分析的例子，例如價格需要核對幣別、方案與促銷期間；「這個品牌主攻年輕客群」則要檢查是否有資料依據。數字正確與分析合理，需要分別確認。
建議依照任務列出交付前的檢查項目：
整理資料時，要求附上原始來源、資料日期及尚未確認的項目。
製作報表時，要求保留計算方式，方便重算關鍵數字。
撰寫對外信件時，優先核對價格、時程、承諾及公司立場。
提出分析建議時，分開呈現已知事實、推論與假設。
也可以請AI在交付時，先列出需要確認的問題，作為審查清單的起點，再依原始資料與工作要求，檢查是否還有遺漏。最後，記錄連同交代、修改及檢查在內的總時間。持續使用幾次後，便能看出哪些任務確實節省時間，哪些需要調整流程。
提醒3：把注意力留給重要決定、讓團隊知道下一步
AI同時處理多項工作，也可能同時向你提出多個問題。每一項都要求回應，卻未必同樣重要。
Anthropic員工開始建立監控與彙整工具，管理代理的產出及要求。人與人的討論也持續存在：員工會議時間中位數較一年前增加20%，不帶人的技術職員工也增加16%。公司擴張與職務組成變化是背景因素，受訪者則指出，複雜問題仍需要人一起討論、決定。
報告也指出，決策紀錄會影響代理能否取得最新脈絡。團隊在會議中改了方向，就需要更新相關文件，讓後續工作沿用正確資訊。
可以從以下做法開始：
錯開需要判斷的任務。啟動AI任務時，先想哪個階段需要你確認，把要大量判斷的任務錯開，留出閱讀與決策時間。
把重複規則留下來。例如報表使用哪些欄位、資料缺漏時如何標示，下一次工作便能沿用已確認的要求。
交接時附上目前狀態。交出AI協助完成的提案，簡短說明哪些資料已核對、哪些問題待確認、需要誰決定，以及由誰往下執行。
主管也需要把審查與協調納入時程，訂清楚優先順序與最後確認的人。產出加快之後，團隊要一起安排好接下來的判斷與交付。
從「做事」到「管AI」，判斷力要在工作中累積
工作內容改變，Anthropic評估人才的重點也跟著移動。研究分析面試評分表後發現，技術職評語愈來愈常提到自主性與判斷力；非技術職則更常討論候選人是否以客戶與組織使命為重。
這些變化，也伴隨初階技術職占比下降：自2025年初以來，初階人員占技術部門的比例從21%降至14%，占技術職新進人員的比例則從27%降至9%。如何讓新人取得實作與學習機會，成為企業需要面對的問題。
對上班族而言，可以從每一次與AI協作的過程累積判斷：交辦前，先寫下自己的分析；收到成果後，比較差異、查明理由；完成工作後，記錄哪些做法有效、哪些問題需要補足知識。這些經驗，會成為下一次設定任務與驗收成果的依據。
當AI代理承接更多工作，人的注意力該放在哪裡？從想清楚任務、驗收成果，到和團隊做出決定，每一步都需要工作者運用專業，也在過程中持續學習。
（資料來源：Anthropic）
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別只會開ChatGPT！寫企劃、查資料、解任務該找誰？全球數據揭職場AI的「真實專長」
為什麼同一份指令，換個工具效果差這麼多？本文帶你從Similarweb最新全球數據，拆解幾個主流AI的「隱藏性格」與分工邏輯，教大家用最高效率搞定所有職場任務！
文／《104職場力》
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數據解密：從「對話習慣」看懂AI的真實定位Claude耐得住性子、能深度思考，最適合當「資深幕僚」ChatGPT是點子多、懂職場又懂生活的「全能特助」Gemini和Copilot講求效率，是很棒的「即時情報員」別忘了還有Perplexity！它是自帶資料來源的專業市調員職場高手用AI工具都採「混合雙打」策略！
打開AI對話框，明明輸入了各種詳細指令卻還是不停碰壁？
叫AI幫忙寫一篇嚴謹的專案企劃，它卻給了一堆空泛的漂亮話？
只是想查個技術名詞或快速對答案，它卻長篇大論回了800字？
寫程式或校對文件時，改到第3輪它就開始邏輯打架、亂燒Token？
當瓶頸過不去，很多人會直接下結論：「AI好難用，根本沒傳說中那麼神！」但扣除Prompt出問題外，還有一種可能是「你一開始就用錯工具」了！
在Similarweb在最新的《2026生成式AI版圖：AI搜尋的演進》研究報告中，分析了全球使用者的對話行為，其中一項數據指出：主流AI平台早已走出各自的「專長分野」，其背後的「受眾特徵到使用習慣」差異非常大。
數據解密：從「對話習慣」看懂AI的真實定位
Similarweb交叉比對了各平台使用者的「提示詞長度（Prompt Length）」與「單次對話的提示詞數量（Prompts per Session）」，繪製出底下這張AI分工圖，打破了「只用ChatGPT就能搞定所有事」的迷思。
圖片來源：Similarweb研究報告
從使用行為來看，不同平台在使用者心目中，早已演化成完全不同的「職場同事角色」。
Claude耐得住性子、能深度思考，最適合當「資深幕僚」
從數據來看，Claude的使用者每次輸入的提示詞長度是所有平台中最長的，而且單次對話的來回次數也直接拿下第一！再看這群人的背景，他們造訪大專院校與學術研究機構的比例，是一般網路用戶的整整25倍，造訪程式開發與商務專業服務網站的頻率也是別人的3倍之多。
這代表全球很多工程師、學者和專業經理人，早就把Claude當成處理燒腦難題的智囊團。
所以如果大家的需求是「架構龐大的年度企劃、消化上萬字的訪談與會議紀錄」，或是「寫複雜程式碼、抓出邏輯漏洞」時，可以使用Claude！它讀長文章跟邏輯推理的能力非常強，就算你一口氣丟給它好幾頁密密麻麻的背景資料和限制條件，它也不容易失憶或亂回答，能陪大家一輪又一輪地精雕細琢出嚴謹的成果。
ChatGPT是點子多、懂職場又懂生活的「全能特助」
觀察ChatGPT的對話數據，會發現它走的是「無所不聊的高頻率互動」路線，在熱門對話主題中，除了科技應用，佔比最高的還有行銷廣告、內容創作與商業法規在內的「專業服務」，接著是教育、娛樂，甚至連心理諮商也榜上有名；另外，它的使用者在生活消費、美食外送與時尚美妝等網站的造訪率，都高出平均2倍以上。
這些數據顯示ChatGPT是目前最深入大眾工作與日常的靈感發想機。
因此，當大家卡在「行銷文案想不出新梗、跨部門提案寫不出吸睛標題」，或是「不知道該如何委婉又得體地回覆一封棘手的客戶抱怨信」時，找ChatGPT來回拋接點子可能最有效率！它的語言組織力與情境適應力不錯，特別適合用在創意發想、快速產出初稿或模擬職場人際溝通的應對場景中。
Gemini和Copilot講求效率，是很棒的「即時情報員」
Gemini和Copilot跟前面兩種AI工具截然不同，它們在數據圖表是落在「提示詞最短、單次對話次數最少」的區間，這表示大家用它們不是為了聊天討論，比較像是丟出某個具體問題，並追求「問完、拿到答案、立刻轉身去執行」的節奏。
細看數據會發現，Gemini的使用者在網頁設計（4.8倍）、電腦資安（3.1倍）及硬體設備（2.2倍）等網站的黏著度特別高，偏向重視效率的科技族群。
這種工具性格，正好能完美搞定辦公室裡的零碎雜事，當職場人開會到一半突然要「快速查個冷門名詞定義、比對兩套軟硬體規格優缺點」，或是需要「搭配Google和微軟工具快速摘要Email與文件重點」時，Gemini和Copilot的優勢最明顯，因為只要指令明確，它不需要冗長的背景鋪陳也能用最快速度幫大家把零碎任務清空。
圖片來源：Similarweb研究報告
別忘了還有Perplexity！它是自帶資料來源的專業市調員
除了上面3種工具，圖表中還有一個不能漏掉的狠角色Perplexity，它的對話長度剛好卡在中間，大家用它也不是為了閒聊，通常都是帶著明確的調查任務來的。
根據報告數據來看，大家用它找最新資料的比例正大幅飆升，尤其在「旅遊規劃、商品比價、金融與市場分析」這類需要最新情報的領域，Perplexity附上即時參考連結的比例最高。
所以當大家需要「做競品調研、找產業最新數據」，或是被主管要求「報告寫的內容要附上可查證的資料來源」時，找Perplexity就對了！這類工具就在回答問題時會直接給參考出處，省去自己到處Google慢慢比對查證的時間。
職場高手用AI工具都採「混合雙打」策略！
看完各家AI的專長，你現在可能在想：「所以我到底該固定用哪一個？」
報告裡給出一個很有意思的現象，其實有高達95%的ChatGPT用戶，平常依然天天狂用Google搜尋；而且在主流AI之間，同時混用好幾款的人非常多！這項數據也點出一個關鍵：職場上的AI高手，都不是只會「死忠」用單一工具的人！
真正的神人都怎樣搭配？可以舉個例子供大家參考：
先開ChatGPT發想5個企劃點子
選定方向後，把架構丟給Claude擴寫成邏輯嚴密的大綱
寫到一半遇到不確定的市場數據，順手開Perplexity抓出正確出處
統整完寄出Email前，用Gemini或Copilot快速檢查重點有沒有漏掉
現在的AI就像各有所長的同事，所以有時比下對Prompt更重要的是「知道何時該派誰上場」！下次工作卡關、覺得AI怎麼又在胡說八道的時候，先別急著生氣，試著換個工具再問一次，也許就能找到正確的神隊友！
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