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幫助個人了解自身興趣、能力及價值觀,並結合職場趨勢與產業需求,提供職涯規劃建議和方向。協助釐清職涯目標,提升求職技巧,並解決工作瓶頸或轉職疑慮,讓人在職場中更有自信和競爭力。這項技能對於個人職涯發展及企業人才培育都非常重要。
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Career counseling 學習推薦

Kai

Program Manager

2024/01/12

第一個專門為職場女性打造的職涯社群BetweenGos
2015年,從美國唸書回來的李冠萱(Grace),與兩位朋友共同成立 BetweenGos ——8 年多來,順利運用「優勢探索」及「求職實戰」兩大面向,協助超過 5,000 位工作者,發掘潛力、突破盲點,成為職涯下一階段的耀眼自我。
談到創業契機,Grace 笑道,回顧事業初期,原本僅將自己定義為「接案工作者」,直到公司規模越來越大,服務的用戶越來越多,她才有了開創事業的底氣與自信:「我開始可以發薪水給員工,為別人創造工作機會!」看似承擔了更多的責任,卻未使 Grace 怯步,除了來自學員的暖心反饋,她也從中看見女性痛點。
在投入了多元職涯開發教育後, Grace 才發現,原來有這麼多人有類似的困惑——不知道是否該轉行、不確定如何達到想要的位置,以及不了解自己是誰。
針對學員普遍遭遇的問題,Grace 認為,「很多人會以為,自己沒有選擇。」
受困於既有環境與想法,我們常常會以為自己只有這樣,「當妳的視野受限,便會以少數人的意見為主,透過一個人的眼睛定義自己;但實際上,我們更應該用自己的眼光,看自己是否真的快樂、為自己驕傲。」Grace 說道,溫柔而堅定。
她也分享自身經驗:因為從小就是個興趣很廣泛的人,跳舞、演戲、主持、畫畫等,所以常被長輩撈叨「不專心」或「不專精」,也曾經被困在這樣的定義中,而產生自我懷疑⋯⋯
「爸爸常覺得我跳舞是『拋頭露面』,也不喜歡我因為練舞而較晚回家;不過,腳就長在我身上,漸漸地他也開始理解我在做的事。」不願與爸爸衝突,也不願放棄自己多年愛好,Grace透過一步步達成階段性的目標,在舞台上發光發熱,告訴身旁最親近的人:別擔心,我很好。
正因自己實際走過這些路,發現生命本來就沒有「標準答案」,也成為 Grace 在擔任職涯教練時的核心原則:不給學員一種答案,而是反問對方「是否可以接受未來的自己仍是現在的模樣?」,從對自己的生命詰問開始,重新排序對自己而言最重要的事物,再逐步建構走到理想生活的每一步,也讓自己慢慢有能力可以守護身邊重要的人與自己。
為自己感到驕傲的前提是,我們足夠瞭解自己
什麼樣的理想值得我們追求?根據女人迷 2023 年的女力數據調查結果可見,相較於追求社會地位或財富極大化,多數女性將「自我實踐」與「自我成長」作為人生主要追求目標。
創業八年多的 Grace,也發現在疫情期間,多數人與自己相處時間變多,而提升了對自我認識的認知——許多人開始思考,除了工作以外,自己的人生是為了什麼。
Grace 分享,在 Podcast 節目《最近工作還好嗎》以及與學員一對一諮詢的過程中,發現大部分女性學員都認為「謙虛是美德」,導致許多努力不被看見。而 Grace 認為,適時的為自己爭取應有的回饋,也是打從心底為自己感到驕傲的第一步。
「不要讓周遭的人將自己的付出視為理所當然,也失去了一個讓自己被看見的好機會。」Grace 鼓勵所有女性,對自己的努力更有自信,而這樣的自信,也會把妳帶到更遠的地方,成就更多事、幫助更多人。
其實「被看見」,不僅來自他人的回饋,也來自於自身理解——「只要知道自己重視什麼,決定就不會做得遲疑。」Grace 認為,當我們開始為自己爭取,走出理想的生活,才有機會開創獨特而不悔的人生經歷。
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許鈺婷 PMP CBAP

資訊部經理

2022/06/05

關於人生所需要看的3本書
最近看了幾本書,賈伯斯傳、最後的演講以及100天後會死的鱷魚;都跟人生有些關係,
賈伯斯與最後的演講作者蘭迪.鮑許在抗癌的最後時光,一個選擇找了傳記作者為自己留下紀錄,另一位選擇用「最後的演講」來留給孩子一些值得紀念的影像,兩位都是在現代社會留下傳奇的佼佼者,而100天後會死的鱷魚,卻是另一個完全不同的面向。
一個不知道自己將死的鱷魚,跟看著他一步一步邁向死亡日期的讀者,會有什麼樣的火花呢?如果是你會希望知道自己的死期嗎?知道了又想要過什麼樣的人生呢?
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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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許鈺婷 PMP CBAP

資訊部經理

2022/05/29

記得你是誰-哈佛的最後一堂課01
哈佛大學的每一科的最後一堂課,教授不上課不考試而是向學生分享一些自己的心路歷程,也許是一些生命中的奇特旅程,也許是向學生說出一些人生建議,這樣的一堂課,沒有分數沒有輸贏(想想能進哈佛要嬴多少人?)只有滿滿的感受,作者在哈佛商學院就讀期間也聽了很多這樣的演講,所以她收集了15個窺見人生百態的故事,集結成這一本書。就算進不了哈佛,看看哈佛教授的人生經驗,也能得到非常多的啟發。這本書再把15篇分做4個不同主題:
1. 開拓視野
2. 管理自我
3. 領導他人
4. 建立原則
接下來會陸續更新心得,請大家不要錯過了!
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