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104學習
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這項技能主要用於物件偵測與影像辨識，能即時辨識並標註畫面中的多種物體，廣泛應用於監控、智慧交通、工業自動化等領域。具備這項能力代表你熟悉深度學習與電腦視覺技術，能開發或優化視覺系統，提高效率與準確度，對從事AI、機器學習及影像處理相關職務非常加分。掌握此技術有助於提升職場競爭力，尤其在智慧製造與物聯網趨勢日益顯著的環境中，更顯重要。
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IT Expert 3D動畫科技藝術-模型製作與材質設定專業人員-場景製作證照驗證持有人具備3D模型建構與材質貼圖的專業技能，能運用相關軟體工具完成高品質場景設計與製作，提升動畫與遊戲視覺效果，符合產業需求，助力數位內容創作與開發。
經濟部ITE資訊人員鑑定
IT Expert-3D動畫科技藝術-模型製作與材質設定
根據2000年APEC部長會議決議，經濟部工業局於民國90年度下半年，即著手推動「資訊專業人員能力鑑定國際合作及推廣計畫」，其目的是在於建立我國資訊專業人員能力鑑定之完整體系，藉以提昇我國資訊人力的素質。並透過國際間的交流合作，人才交互認證的機制，使我國資訊人才達到國際化的水準。
另一方面，為加強我國軟體工業產品之品質，進而提升我國軟體工業之國際競爭力，行政院科技顧問組於民國91年組團至印度考查後提出「加強我國整體軟體教育訓練功能構想」，並於91年5月成立「軟體人才培訓推動小組」，舉辦「提升我國資訊軟體人才培訓策略研討會」，訂定出提升我國資訊專業人員素質的策略與作法。
基於上述兩項政府之計畫內容有共同之目標及彼此互動之影響，經濟部工業局積極推動「經濟部資訊專業人員鑑定」，以宏觀與完整之角度研訂各項鑑定規範，從各項資訊軟體人員分類，到各類人員之主要業務、技能標準、知識體系，以及最後之各類人員之訓練、專業能力鑑定科目等，予以完整之研究與規劃。不但為產業界選擇訂出了標準，同時也可提升企業整體資訊專業及競爭力。
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IT Expert 3D動畫科技藝術-模型製作與材質設定專業人員-角色製作
IT Expert 3D動畫科技藝術-模型製作與材質設定專業人員-角色製作證照主要評估持證人在3D角色建模、材質貼圖與細節設計上的專業技能，涵蓋角色造型創作、拓樸結構優化及材質貼圖應用，確保具備運用主流3D軟體完成高品質角色模型的能力，適用於動畫製作、遊戲開發及虛擬實境等多媒體產業，提升求職競爭力及專業認可度。
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Unity 是領先業界的 AR/VR、即時 3D、手機遊戲的建構平台。Unity 被世界各地的學生和專業人士用於創建遊戲到電影、3D 模型到VR 模擬的所有內容。
Unity UCU實用級認證，提供學校、雇主一個驗證 Unity使用者知識、能力的驗證平台，並確保這些驗證與相關行業要求的標準是一致的。無論是想要檢驗遊戲設計、程式能力或是AR/VR相關的技能，Unity UCU原廠國際認證都是您最佳的選擇。
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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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Jev是什麼？前OpenAI研究員打造一款「不會聊天」的AI模型！
前OpenAI研究員打造的AI模型Jev，不聊天、不寫文章，只負責快速做判斷，還會說出自己有幾成把握，本文整理Jev和ChatGPT的差異、設計理念、價格速度與應用示範。
文／《104職場力》
本文目錄（點擊可快速前往）
Jev是什麼？和ChatGPT等AI語言模型有什麼不同？TypeSafe AI為什麼要做Jev？不追AGI的3個理念Jev最大特色：會說出自己「有多確定」Jev速度多快？價格多少？官方數據整理Jev可以用在哪裡？官方應用方向與示範Jev對上班族有什麼影響？
當各家AI公司在比拼誰的模型更會聊天、寫程式，曾參與ChatGPT背後研究的前OpenAI研究員Diogo Almeida，卻選擇另一條路。
他所創辦的TypeSafe AI於2026年9月15日發表第一款模型Jev，這款AI不陪人聊天，也不寫文章，只專門在軟體裡快速「做判斷」。
Jev跟別家產品有多不同？底下為各位整理其設計理念、核心特色、價格速度與應用示範。
Jev是什麼？和ChatGPT等AI語言模型有什麼不同？
如前言，Jev是TypeSafe AI推出的第一款AI模型，官方把這類模型稱為「System One模型」。
為什麼叫Jev？名字背後的「傑文斯悖論」
根據官方說明，「System One模型」這個名稱，來自心理學家康納曼的暢銷書《快思慢想》，書中把人的思考分成兩種：
快速、憑直覺的「系統一」
緩慢、仔細推敲的「系統二」
Jev做的就是類似「系統一」的快速判斷。
而這個名字則是取自英國經濟學家傑文斯（William Stanley Jevons），當年傑文斯發現，蒸汽機變得更有效率、更省煤之後，煤炭的總用量不減反增，因為更多地方開始用得起蒸汽機，這就是後來的「傑文斯悖論」。
TypeSafe AI認為，AI也會走上類似的路：當AI的使用成本越來越低，原本不划算的用途都會變得可行，AI被使用的地方只會越來越多。
Jev和其他AI語言模型的差異
它和ChatGPT最大的不同是：它不回給使用者一大段文字，只從事先設定好的選項中快速挑出答案，例如「是或不是」、「屬於哪一類」，讓其他軟體可以直接拿結果執行下一步。
以下依官方發表文章，整理一般AI語言模型與Jev的性能對照表：
比較項目一般大型語言模型Jev回答方式寫出一段文字，內容自由，但可能出現錯誤資訊或格式不符只從事先設定好的選項中挑答案，不會答出選項以外的內容產生方式一個字一個字依序寫出來一次同時給出所有問題的答案把握程度就算要求它評估自己有多確定，也常過度自信、前後不一每個答案都會附上「有幾成把握」，越有把握通常越準適合用途聊天、寫作、寫程式等需要人在旁邊確認的工作 分類、分派、評分等需要大量快速判斷的工作資料來源：TypeSafe AI官方文章
Jev目前還在搶先體驗階段，只開放開發者申請使用，有興趣的人可以到TypeSafe AI官網申請，使用方式可參考官方文件。
雖然Jev尚未普及，但我們可以先從它的設計理念與特色，看看這種新型態的AI，未來可能如何出現在我們每天使用的系統裡。
Jev官方網站
TypeSafe AI為什麼要做Jev？不追AGI的3個理念
TypeSafe AI在官網發表了一篇宣言，標題是「Build Prod, Not God」，意思是：與其打造無所不能的「神」，不如做出真正能上線使用的產品。
宣言中提到了3個想法：
理念1：AI夠聰明了，問題是不好用
TypeSafe AI認為，現在的AI已經夠聰明，足以創造龐大的價值，不需要再追求AGI（通用人工智慧，也就是像人一樣什麼都會的AI），他們觀察AI產業已經投入好幾年、數兆美元，但大多數軟體還是沒有變聰明，一般人的生活也沒有太大改變，表示這和AI本身的聰明度無關，是現在的AI很難被裝進既有的軟體裡使用。
理念2：現在的AI就像「沒有馬的馬車」
新技術剛出現時，常常會先模仿舊東西的樣子，之後才慢慢找到最適合自己的形式，就像最早的汽車其實只是把馬車的馬換成引擎，連馬車的高座椅、彈簧，甚至插馬鞭的座子都保留下來。
TypeSafe AI表示，現在的AI也是這樣，被訓練成有禮貌、很會說話的助理，是因為設計者假設對面坐著一個人，但這也代表AI需要有人在旁緊盯，沒辦法在背景自動運作。
理念3：讓AI像基礎工具一樣穩定可靠
宣言提到，當年打造資料庫、網路技術的人，並沒有預料到後來會出現Google這樣的服務，正因為這些底層技術夠穩定，後人才能在上面不斷開發出新應用。
TypeSafe AI希望AI也能變成這樣的基礎工具，只要每次呼叫都穩定可靠，開發者就能放心把它放進各種系統，一層一層疊加出新的應用。
Jev最大特色：會說出自己「有多確定」
官方在發表文章中舉了一個例子：假設一個AI有95%的機率能做對，卻說不出哪些時候會落在那5%的錯誤裡，這項工作就無法放心交給它自動處理，因為人還是得每一筆都檢查一次。
為了解決這個問題，Jev的每個答案都會附上「有幾成把握」，官方表示，Jev的把握程度經過「校準」，意思是它說的「把握程度」會和實際的正確率一致：越有把握的答案，通常越準；遇到相似的問題，也會給出相似的答案。
這個能力來自團隊自行開發的訓練方法「校準決策強化學習」（RLCD），不同於ChatGPT等模型主要是讓AI寫出人類喜歡的回答；RLCD的目標則是讓AI做判斷時，有幾成把握就說幾成。
※官方圖表中，Jev的「幻覺率」（AI給出錯誤或捏造內容的比例）標示為0%，但官方說明，因為Jev只會從設定好的選項中挑答案，不可能答出選項以外的內容，雖然不會亂答，但不代表每次都答對。
Jev速度多快？價格多少？官方數據整理
以下是官方公布的速度與價格。價格以token計算，token是AI計算文字量的單位：
項目一般大型語言模型Jev輸入價格（每100萬token）約0.2～10美元0.042美元輸出價格約為輸入價格的5倍不收費回應時間約3～329秒約0.07～0.5秒資料來源：TypeSafe AI官方文章
TypeSafe AI官網首頁宣傳「Jev快193.6倍、便宜444.6倍」，這組數字來自官方自己設計的測試：讓每個AI模型執行同一套工作流程，再以GPT-6 Astra與Fable 5.1兩個大型模型答案的平均當作標準，比較各模型的表現。
圖片來源：TypeSafe AI官方文章
※官方也主動說明這些數據的限制：
193.6倍、444.6倍預期是實際使用時效益的上限，一般情況下不一定能達到。
測試題目由官方團隊設計，可能有偏誤。
以GPT-6 Astra與Fable 5.1的答案作為標準，會讓結果偏向OpenAI與Anthropic的模型。
速度數據多是在官方位於美國西岸的筆電上測得。
官方無法證明目前的價格沒有補貼，但表示預期未來只會降價、不會漲價。
Jev可以用在哪裡？官方應用方向與示範
官方列出的4大應用方向
應用方向可以怎麼用自動化工作流程放在程式裡負責判斷，例如分類、分派、評分、擷取資料，處理用固定規則很難寫清楚的情況大量資料處理從龐大的資料中，快速整理出重點與特徵即時應用速度快到約0.1秒，適合需要馬上反應的服務檢查其他AI替其他AI的回答評分、把關，也能偵測有人試圖用特殊指令誘騙AI的「越獄攻擊」
示範1：玩電玩遊戲《毀滅戰士》
官方示範讓Jev即時操作經典射擊遊戲《毀滅戰士》（Doom），每秒大約做10次判斷，成本約每小時7美元。
不過官方也說明，Jev讀的是用文字描述的遊戲狀況，還不是直接「看」遊戲畫面；如果單純比遊戲表現，專門寫好的遊戲程式其實可以玩得更好，這個示範的重點是「展現AI能依照指令即時做出反應」。
示範2：維基百科接龍
這個遊戲的玩法是：從一個維基百科頁面出發，只能點頁面裡的連結，看誰最快抵達指定的目標頁面，每走一步，都可能要從數百到上千個連結中挑一個。
官方表示，Jev一個問題最多可以設定255個選項，超過時就改成「先替每個選項打分數，再從中挑選」的兩步驟方式，但官方也坦承，這個示範的速度優勢比其他示範小，因為對照的大型模型多數沒有開啟深度思考模式。
Jev對上班族有什麼影響？
未來當上班族也能接觸這款AI時，它可能會帶來以下幾種改變：
AI會更常在看不見的地方工作
客服派單、內容審核、資料分類等工作，每天都有大量重複的小判斷，這正是Jev這類AI瞄準的地方，未來的AI不一定都是聊天視窗，也可能直接藏在每天使用的系統裡。
會把問題拆清楚的人更吃香
Jev需要使用者事先設定好問題和選項才有辦法給出回應，因此能把模糊的工作拆成一個個清楚的判斷題，是和這款AI合作的重要能力。
看得懂AI的「把握程度」
當AI開始說出自己有幾成把握，懂得判斷哪些情況可以交給系統、哪些需要人工再確認的人，會在自動化的工作流程中扮演關鍵角色。
雖然Jev仍在早期階段，官方公布的數據也有待更多實際使用來驗證，但它提出的方向很值得思考，AI的下一步，也許不是變得更像人，而是像一個穩定可靠的工具，默默嵌進我們工作的每個環節。
（資料來源：TypeSafe AI官網〈Manifesto〉；TypeSafe AI官方發表文章〈Introducing System One Models & Jev〉）
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Claude Cowork新增內建瀏覽器！不用裝外掛，AI可直接開網頁、填表單
工作導入AI，卻常常做一半沒下文？104資深協理：別先想「AI能做什麼」
做了一堆AI工具，卻沒多久就晾在那裡？該如何真正用AI解決工作問題？104資深協理李明倫分享3個實際案例、5類提示詞與7步驟實作法，教非技術職從「非做不可」的工作開始，把工作拆成角色交給不同的AI，打造你的「AI營運團隊」。
文／《104職場力》整理
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新需求不斷增加、系統卻跟不上，工作卡在人工怎麼辦？如何選題：第一個AI專案，不要挑最大的問題讓AI進入工作流程：3個案例看人與AI重新分工非技術職如何和AI協作？把AI當「第一天上班的聰明新人」從問題到落地：非技術職也能採用的7步驟從最想解決的問題開始，打造你的AI營運團隊
公司導入AI後，興沖沖用AI做了一堆工具、Dashboard與Skill，卻過沒多久就晾在那裡，或者做一做就沒有下文……這可能是許多工作者近期的共同經驗和痛點，到底該如何和AI分工協作、真正用AI提升工作效率？
104人力銀行資深協理李明倫（Will Lee）觀察，生成式AI的出現，讓「先做一個工具看看」變得很容易，而他認為，AI應用能否落地，關鍵不在工具本身，而在一開始挑的問題。因此他認為，導入AI的第一個問題，不是先想「AI可以做什麼」，應該從「我現在最想解決什麼問題？」開始。因為持續存在的問題會帶來足夠的改善動力，團隊才會願意反覆測試、修正，最後把AI放進日常工作。
本文整理自104人力銀行資深協理李明倫於104「AI煙火小聚」分享的主題「如何打造你的AI營運團隊」，他並非技術職主管，過去兩年卻與團隊透過生成式AI、自動化及AI輔助開發（Vibe Coding），逐步改善資料整理、客服追蹤與工作流程，本次分享他與AI的協作心法。以下節錄精華內容。
【開始前的提醒】操作前應確認AI工具權限與資安規範本次分享中，李明倫使用公司提供的Claude企業版來協助盤點工作問題。實務上，工作資料能否提供給AI，仍應依照各公司核准的工具、權限與資安規範來判斷。建議操作前需確認哪些資料可以上傳、哪些內容應先去識別化。
新需求不斷增加、系統卻跟不上，工作卡在人工怎麼辦？
在成長期的單位，常見的工作狀況是：新的客戶、新的服務與新的流程持續出現，連帶增加新的名單、資料、報表、分析及管理需求；即使工作量倍數成長，但人力卻沒倍數成長，系統建置速度也不一定能跟上，因此耗費大量時間在人工整理資料。
「最好的方法還是系統。」李明倫說：「可是新的單位、新的服務很多流程還不確定，不可能直接建到CRM。」尤其是新服務剛開始運作時，流程與規格可能仍在調整。若此時投入大量工程資源建正式系統，一旦作業方式改變，系統都得跟著改。他形容，這階段急著要求PM與工程建系統，「其實只是在丟另外一個炸彈給他們」。
這種情況下，許多團隊會先用Excel試算表來因應過渡期。「結果就是我很會用Excel，包括寫各式函數。」他說，資料不多時，這種方式快速又有彈性；但隨著檔案、函數與使用者增加，Excel的極限逐漸浮現，例如檔案跑不動、多人共用時可能誤改、資料散落在不同檔案，或是主管需待人工彙整才能掌握進度，都是可能發生的問題。
而本次分享的AI輔助開發工具，李明倫將它定位為「過渡方案」。它不取代正式後台，也沒有直接串接所有系統；用途是讓尚未定型的流程先被實際使用、驗證和修正。等規格逐漸穩定，團隊再把真正需要的功能移入正式系統。這段過渡期也像一場低成本的使用者測試，幫助更快確認規格與使用方式。
如何選題：第一個AI專案，不要挑最大的問題
首先要注意的是，不是所有工作都值得投入時間打造工具，李明倫建議，優先挑「高頻、重複、可標準化、成效可驗證」的問題：
高頻：經常或定期發生。
重複：大量步驟相同，人工反覆複製、整理或確認。
可標準化：狀態、判斷條件、處理順序或截止時間能說清楚。
可驗證：能用時間、錯誤率、處理量、採用率或其他KPI比較改善前後。
選定之後，他建議先問5個問題，把答案寫下來當作「改善前」的基準：這件事多久做一次？每次花多少時間？有幾個人參與？哪裡最容易出錯？成功後要看哪個KPI？
另外，第一個專案不必挑全公司最大的痛點。規模越大，利害關係人、資料來源與例外情況通常越多。從最常重複、最容易驗證價值的工作著手，更容易做出第一個真的有人使用的版本。
讓AI進入工作流程：3個案例看人與AI重新分工
案例1：客服案件量大，進度仍靠Excel管理
把Excel搬上網頁只是表面，真正的改變是工作方式
某個客服團隊每天要處理大量資料，一筆筆聯絡、確認、做紀錄。曾經客服為了不掉球，發展出「把資料複製到Excel」的整理方式，記下當天聯絡狀況與下次聯絡日期，也方便主管查看進度及數據。為了改善工作流程，團隊起初嘗試增加試算表的函數和提醒，檔案卻隨資料累積變得更龐大、跑不動。李明倫接著把工作群組中的大量溝通訊息、現有流程規則、團隊成員口頭反映的問題彙整，交給AI協助標出流程中明確與仍在變動的部分，以及可能的斷點。
關鍵在於，AI蒸餾出可能的問題之後，還要跟現場同仁確認。「AI畢竟不在這個單位裡面，整理完以後我們還是會跟同事討論，哪些是大家認同的、哪些是AI想像的。與實際狀況不符合的，就剔除掉。」
問題收斂後，他們以Vibe Coding建立網頁工具來快速驗證。客服仍然處理同一批案件，但操作方式改變了：
所有案件集中處理，減少在不同資訊之間來回切換
網頁化操作，多人可同時查詢及填寫，資料不會互相覆蓋
可依案件屬性、時間與處理狀態等條件搜尋及排序
優先顯示當天必須處理案件，急件也能調整優先序
主管可直接查看處理量及相關數據，省去另行整理
【案例1】管理工具介面示意圖（圖／104職場力小編使用AI製作）
這項工具的重點不只是幫忙整理資料，還改變了客服每天如何工作。客服能把注意力放在聯絡與服務，資料搜尋、排序、提醒與統計則交由工具承接。流程還在變動時，團隊也可以快速修改規則，持續確認哪些功能值得進入正式後台。
他分享，工具導入後，即使曾有人力較吃緊的時期，團隊單人每日處理量仍能較過去平均提升一倍以上，工作量的波動也有所下降。不過他也補充，還有各種因素可能影響成果，因此不能將改善幅度完全歸因於工具。
案例2：開發名單持續增加，需在多份Excel不斷切換
從「整理排序」到「開發優先順序建議」
另一個團隊會接到多種來源的開發名單，例如講座名單、不同月份的專案名單、AI推薦名單，每種檔案格式、欄位和產生時間不同，累積一段時間後，客服可能需要在多份試算表之間切換與比對；多人共用時，同樣可能不小心覆蓋資料。
為了改善工作模式，本例也以AI輔助開發製作管理工具，將不同批次的名單集中到同一個工具，客服可依人員、批次或開發狀態篩選，主管也能看到整體進度。同時，工具內不會直接顯示敏感的聯絡資訊，沿用內部原有的權限控管。
【案例2】管理工具介面示意圖（圖／104職場力小編使用AI製作）
這個案例不同之處，是「名單整理排序」還多了一道AI與人工的來回協作：以AI參考過去成功案例的特徵，提出新名單的開發優先順序建議，並交由人工審查註記。人工複核被安排在關鍵判斷和防呆節點，大量整理與初步排序則交給AI。
案例三：公用客服信箱大量來信，回覆、紀錄、管理都費時
Power Automate與AI接力分類處理
公用信箱的回覆與管理也是許多團隊的痛點。信件數量少時，大家可以直接分工處理；但隨著業務成長，短時間內累積數百封來信，便可能出現重複處理、漏回或無法掌握處理進度等問題。
團隊原本把每封信登記到Excel試算表，再手動註記分類及處理狀態，管理雖有改善，行政負擔卻很重。
李明倫和AI討論解決方案，說明來信量、人工步驟與管理困難，最後決定採用Power Automate自動化工具，將Outlook收到的郵件定期匯入試算表，不必再花時間備份，收到即同步；再由AI協助分類，最後上傳至前例開發的客服處理工具，集中查看信件類別與處理進度。另外，Power Automate是AI提出的第2個建議。原先想的解法不可行，討論來回幾次才定案。
【案例3】信件管理流程示意圖（圖／104職場力小編使用AI製作）
共通點：沒有預設解法、讓AI從工具變營運夥伴
3個案例看下來，第一個共通點是都沒有預設既定解法。他們把團隊工作現況與遇到的困難交給AI盤點、討論，再從幾個解決方案裡比較選擇、來回修正，最後採用的做法有時可能與最初想像相差很遠。這些工具也都由團隊共同討論、實際使用並調整修正。
第二個共通點，是工作被重新拆解過。李明倫用「AI營運團隊」來形容，核心主張是把工作重新解構，拆解能力、角色，再看哪些可以交給AI。以名單案例為例，一套流程內其實有好幾種職責，例如整理與比對資料（助理、分析）、釐清規格與流程（PM）、開發工具（工程）、產出主管要看的數字（Dashboard管理），最後才是實際聯絡客戶的客服。現在其中好幾段交給AI，角色之間會互相接力，人只留在需要判斷的節點。讓AI從工具，真正變成「共同營運夥伴」。
非技術職如何和AI協作？把AI當「第一天上班的聰明新人」
「AI不是通靈。即便他非常聰明，你沒有跟他講清楚，他的回答當然不會精準。」
李明倫把AI視為第一天上班、能力很強的新同事。不過，AI能快速分析與建立原型，卻不了解部門情境，也不會讀心。若提供的背景越模糊，來回修正的次數通常越多。
因此盤點型提示詞可以包含5類資訊：
背景現況（Existing）：工作現狀、流程如何運作
規則與判斷邏輯（Rules）：工作實務上的詳細規則，包括決策規則、狀態定義、操作模式
佐證資料（Evidence）：實際工作檔案、畫面與案例說明
問題與落差（Problem）：目前看到的問題，哪裡耗時、容易出錯、缺少SOP
明確任務要求（Ask）：希望AI最後產出什麼、給誰用，例如建立SOP、待確認資訊、問題及建議
他也分享，「盤點型」和「工具型」的prompt不太一樣：盤點型要把問題和資料給足，和AI討論出卡點；而工具型比較單純，就是把功能講清楚。
AI「專業新人」交辦模板
想請AI先協助盤點問題，可以使用以下格式：
我目前要處理的工作是＿＿。現在由＿＿負責，使用＿＿工具。這件事大約每＿＿執行一次，每次花費＿＿。目前最耗時或容易出錯的環節是＿＿。現有資料包括＿＿。必須遵守的規則是＿＿。我希望改善的結果是＿＿。請先幫我整理目前的工作流程、主要痛點與可能解法，暫時不製作工具。請同時標出適合由AI協助的步驟，以及仍應由人判斷的步驟；如果資訊不足，請先向我提問。
實作心得1：一次只加一個功能，做完立刻驗證
直言自己並非技術職，李明倫打造工具時，會先和AI討論方案是否可行，確認後再逐步增加功能。他曾一次要求多項調整，結果自己和AI都容易混亂；後來改成一次處理一個小功能，完成後立刻驗證。此外，正式讓同事使用工具後，後續修改則要區分測試版與正式版（Staging／Production），避免調整功能時讓現場工具直接停擺。
實作心得2：AI說「很簡單」，不代表真能做出來
AI提出可行方案後仍要實測。李明倫坦言，有些AI口中的「很簡單」，最後仍可能做不出來；第一版範圍越小，團隊越能及早發現限制。遇到看不懂的技術問題時，他也會直接請AI換一種方式解釋，確認自己理解後再做選擇，避免盲目操作讓後續修改變得更複雜。
實作心得3：把專案知識建立在MD檔
每個主要專案也會建立MD檔，記錄規則、步驟與使用方式，避免重要脈絡散落在長對話中。至於是否進一步做成可重複調用的Skill，則要看流程的共通性。李明倫提到，許多工具的規則非常細，只適用特定單位；若跨團隊無法直接套用，保留成專案MD檔更實際。
實作心得4：文字講不清楚，就截圖給AI看
李明倫提到，和AI來回修正時，他大量使用截圖：把畫面截下來、圈起要改的地方，比打一長串文字精準得多。若要說明幾份檔案之間的關聯，他甚至會用PowerPoint畫成一頁示意圖。部署失敗時也是同樣做法：平台上會顯示錯誤訊息，截圖給AI就會自行修正，讓錯誤不再是障礙。
從問題到落地：非技術職也能採用的7步驟
想從0開始一個AI專案，必須涵蓋選題、盤點、測試與持續營運。綜合李明倫分享的實務做法，整理為以下7個步驟：
Choose 選題：選一個值得解決的問題，優先挑「高頻、重複、可標準化、成效可驗證」。寫下發生頻率、每次花費時間、參與人數、常見錯誤與成功指標。
Define 定義：用EPSP梳理現況（Existing）、問題（Problem）、AI解法（Solution）、標準流程（SOP）與預期影響（Business Impact）。
Discover 盤點：蒐集現有試算表、文件、SOP、工作討論、操作畫面，訪談真正執行工作的人（使用者痛點），再請AI整理流程、痛點與可能機會。整理完務必回到實務現場逐項確認。
Prototype 原型：只解決一條核心流程，第一版先求能用、能測，不急著做成完整系統。
Test 實測：找一位真實使用者放入真資料，實際使用一段時間（一天／一週），記錄錯誤與新需求，反覆修正。
Standardize 標準化：把有效做法整理成固定輸入、固定流程與固定輸出，並定義負責人、更新頻率、SOP及檢核標準。
Review 檢討：定期檢查時間、品質、KPI、使用率與可擴充性；若規則或現場需求改變，再回到下一輪選題與定義。
李明倫認為，真正可複製的不是Prompt，而是「Problem → Solution → SOP → Review」的方法，重新拆解工作，讓工作流程持續進化。
從最想解決的問題開始，打造你的AI營運團隊
而在工具導入後，李明倫建議AI專案的成效不要只看「做出幾個工具」，應追蹤使用者是否持續使用、人工時間是否下降、錯誤或遺漏是否減少、工作品質和核心指標是否改善，以及這套流程能否被交接與持續調整等。
他也強調，雖然本次分享是使用Claude，但不同AI工具都能協助盤點流程與建立原型，介面設計、功能穩定度和使用習慣可能各有差異，選擇自己和團隊用得順手的工具即可。真正決定專案能否落地的，仍是問題是否值得解、規則是否講得清楚，以及使用者是否參與驗證。
從「非做不可」的工作開始，AI才會進入每天與每週的真實流程。當團隊持續經歷「發現問題、建立解法、形成SOP、檢視成效、再修正」的循環，累積下來的成果會超過零散的提示詞或單一工具，逐漸形成一套可運作、可交接、可改進的人機協作系統。
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Claude Cowork怎麼用？要付費嗎？解析操作流程、權限設定及模型選擇
Claude Cowork怎麼用、需要付費嗎？本文解析Cowork與Chat模式差異、桌機版使用條件、操作流程、資料夾授權及安全機制，並比較3種模型的適用情境，幫助你選擇合適的AI工作方式。本文節錄自《Claude 萬用手冊》。
文／施威銘研究室
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Claude Cowork要付費訂閱嗎？怎麼使用？Claude Cowork和Chat有何不同？安全風險解析Claude Cowork介面與2種授權模式Claude Cowork怎麼用？4步驟運作原理Claude Cowork模型怎麼選？適用情境對照
前一章我們透過Connector與Skill，讓Claude能讀取外部工具資料，並依照指定流程處理任務。不過在Chat模式中，Claude的行為主要停留在對話框裡，檔案上傳、結果下載與後續整理，通常仍需要由你手動完成。本章要介紹的Cowork模式，會把Claude從對話框往你的桌機或筆電（以下簡稱本機）再推進一步。它可以在你授權的範圍內讀寫本機上的指定資料夾，並把整理好的Excel、Word、簡報等成果直接放回你的電腦。
接下來，我們會從Cowork的基本操作開始，帶你認識Cowork專屬的外掛機制，並實際建立屬於自己的外掛。同時，也會說明Cowork在執行任務時的限制，讓你在使用前能先掌握它適合處理哪些工作，以及哪些情境需要特別留意。
Claude Cowork要付費訂閱嗎？怎麼使用？
使用Cowork模式前，請先確認你已升級到Claude Pro以上方案（需付費訂閱），並安裝最新版Claude Desktop。Cowork是桌機版獨有功能，網頁版與行動版無法使用。Claude網址：https://claude.ai/下載桌機版：https://claude.ai/downloads
Claude Cowork和Chat有何不同？安全風險解析
在操作Cowork前，我們先把它和前面介紹過的Chat模式做個對比，幫助理解兩者的定位差異。
Chat模式：適合一問一答、需要快速反饋的任務。Claude的輸出主要留在對話視窗中，檔案需要你上傳，結果也通常要由你自行下載、複製或貼到其他地方。它可以讀取你上傳的檔案，也能透過Connector取得外部資料，但不能直接到你的電腦裡讀寫檔案。
Cowork模式：適合多步驟、需要較長時間執行，或需要處理本機檔案的任務。它會自己規劃步驟、拆解任務，並在你授權的範圍內讀寫指定資料夾，最後把成果存回你的電腦。過程中你也可以隨時介入、暫停或修正。
看到這裡，你可能會有一個疑問：既然Cowork可以讀寫本機檔案，那會不會有安全風險？
實際上，Cowork並不是把Claude直接放進你的作業系統裡任意操作。Anthropic會為Cowork建立一個獨立的虛擬環境（沙盒），Claude執行的程式碼與Shell指令，都會在這個環境中運行，而不是直接作用在你的主機上。這樣做有兩個好處：第一，即使Claude在執行過程中產生錯誤檔案、安裝不必要的套件，或執行了不符合預期的指令，影響範圍也會被限制在虛擬環境內，不會直接作用在你的系統上。第二，Claude存取檔案採用白名單機制，只有你明確授權的資料夾，才會被掛載到虛擬環境中供Claude使用。換句話說，Cowork模式下的Claude雖然有手可以動，但這隻手僅能在玻璃箱內操作，而且玻璃箱只能伸進你打開的那幾個抽屜。
了解Cowork的基本定位後，接下來我們就進入Cowork介面，實際認識它的使用方式與運作機制。
Claude Cowork介面與2種授權模式
打開Claude Desktop後，將介面最上方的模式切換成Cowork，即可進入Cowork模式。
（圖／《Claude 萬用手冊》）
任務視窗選項說明：
New task：新建一個Cowork任務的入口
Projects：管理長期專案。每個專案能有自己的指令、檔案、排程與記憶
Scheduled：管理排程任務。在這裡可以查看、編輯、暫停或執行所有定期任務
Live artifacts：所有透過Cowork建立的Live artifact都會收納在這個頁面
Dispatch：跨裝置工作流的入口，可以從手機派任務給桌機處理
Customize：管理你目前安裝的Plugin、Skill與Connector
Claude的兩種權限模式
Cowork的存取權限提供兩種設定模式：Ask before acting與Act without asking。這兩種模式的差異，會直接影響Claude在執行任務時，是否需要先停下來等待你的同意。
Ask before acting（執行前先詢問）：Claude在動作之前會依照你在Connector中設定的Tool permission權限進行判斷。如果某項能力被設定為Need approval，Claude就會在執行到該功能時停下來詢問你，等你按下「允許」後才會繼續。這個模式適合你希望針對不同外部服務保留不同權限控制的情境。
Ask before acting（執行前先詢問）：當某項能力被設定為Need approval時，Claude會在任務執行過程中等待你的允許，才繼續執行。（圖／《Claude 萬用手冊》）
Act without asking（不詢問直接執行）：當選擇此權限模式時，畫面會跳出一個確認視窗，要求你在目前這個Cowork任務中，開放所有外部服務的能力限制。也就是說，這個任務下所有Connector的Tool permission會被強制視為Always allowed，讓Claude在執行時不會中途停下來等待確認。這種模式速度較快，但相對風險也較高，只建議在你完整監看任務流程，而且工作資料皆為可信來源時使用。
Act without asking（不詢問直接執行）：系統會要求在當前Cowork任務下，將全部Connector的權限都視為Always allowed，且任務執行過程中不會再針對外部服務操作逐一詢問。（圖／《Claude 萬用手冊》）
Claude Cowork怎麼用？4步驟運作原理
Cowork和Chat模式最大的差別，在於它不是接到任務就立刻回覆，而是以Agent（執行代理人）的方式運作。你給它一個目標，它會先規劃步驟，再依照計畫執行任務，必要時，它也會在過程中停下來向你確認。整體流程可以簡化成：Plan → Review → Execute（必要時Ask）。
什麼是Agent？
Agent可以理解為一種「以目標為導向」的AI系統。它和一般我問你答的Chatbot（聊天機器人，如Chat模式）不同，Chatbot多半由使用者一步步下指令；Agent則是在目標明確、邊界清楚的前提下，主動拆解任務、安排步驟、選擇工具，並持續推進工作。Agent通常具備三個核心特性：
目標導向：使用者給的是任務目標，而不只是單一步驟指令。
自主規劃：能自行拆解多步驟流程，不需要使用者針對每一步下指令。
工具整合與判斷：能依任務需求選擇工具，並在過程中判斷下一步該做什麼，例如分類檔案、選擇輸出格式，或決定是否需要向使用者確認。
【STEP 01】Plan：先產生執行計畫
你送出任務後，Claude不會立刻開始動作，而是先分析任務目標、需要處理的檔案、可能使用的工具，以及執行順序。接著，它會列出一份可見的工作計畫，讓你知道接下來打算怎麼做。
【STEP 02】Review：檢視與介入調整
計畫出現後，Claude不會停在原地等你確認，而是會直接依照計畫中的第一步開始執行。如果發現計畫方向不符合需求，可以隨時暫停執行，或在輸入框中要求Claude修改計畫內容。
這也是Cowork和一般Chat模式很不一樣的地方，你不必等它全部做完才修正，而是可以在任務進行中即時介入。
【STEP 03】Execute：開始執行並回報進度
進入執行階段後，Claude會依照計畫逐步處理任務，並在過程中更新每一步的狀態。你可以看到它使用了哪些工具、呼叫了哪些技能、產生了哪些檔案。整個流程不是黑箱操作，而是可以追蹤、檢視與介入的工作過程。
【補充】Ask：遇到不確定情況時暫停詢問
如果執行過程中遇到模糊或需要你判斷的地方，Claude不會直接猜測後繼續做，而是會暫停下來向你確認。例如執行規則不明確、輸出格式和任務描述有衝突等，它會提出問題，等你回覆後才繼續執行。
（圖／《Claude 萬用手冊》）
由於Cowork不是單純回答一句話，而是會經歷規劃、確認、執行、回報等多個階段，因此每次任務消耗的token通常會比一般Chat模式更高。任務越複雜、處理的檔案越多、執行步驟越長，模型成本也會跟著增加。因此，在使用Cowork前，除了理解它的執行流程，也要知道該怎麼選擇合適的模型。接下來，我們就來看Cowork模式中的模型選擇。
Claude Cowork模型怎麼選？適用情境對照
Cowork任務在執行過程中，Claude需要反覆判斷下一步、讀取中間結果、使用工具，並產出檔案。因此，模型選擇會直接影響三件事：執行速度、推理品質，以及配額消耗。簡單來說，模型越強，越適合處理需要複雜判斷與資料整合的任務，但通常執行速度較慢、配額消耗也較高；模型越輕量，速度和消耗量雖具優勢，但比較適合規則明確、變化較少的任務。
所以在選模型前，建議先問自己幾個問題：
這個任務需不需要複雜判斷？
如果只是批次整理、格式轉換、簡單分類，通常不需要太強的模型；若需要跨文件比對、找出隱含關聯等，就比較適合推理能力較強的模型。
檔案數量與內容長度多不多？
如果只處理少量短文件，輕量模型通常就夠用；若要讀取大量文件、長篇報告或多份資料交叉比對，就需要考慮模型的理解與整合能力。
任務流程會不會很長？
步驟越多，Claude需要判斷下一步、讀取結果、產出內容的次數也越多。這會拉長執行時間，也會增加配額消耗。
輸出結果是否為正式文件或長文本？
如果只是產生初步草稿、整理表格或固定格式摘要，可以選擇較輕量的模型；反之，要產出正式提案、長篇報告等高度精準的內容，就建議選擇能力較強的模型。
這是不是會重複執行的任務？
如果是每天、每週都會跑的排程任務，使用額度消耗會累積得很快。這類任務通常不建議一開始就使用高階模型。
也就是說，模型選擇的重點不在於越強越好，而在於是否剛好符合任務需求。下表整理Cowork介面中目前可用的三個模型系列與適用情境：
模型系列推理品質執行速度配額消耗建議使用場景Haiku系列適合簡單判斷最快最省規則明確、重複性高的任務，例如批次更名、簡單分類、欄位整理、固定格式摘要、把資料轉成指定格式Sonnet系列平衡穩定中等中等大多數日常Cowork任務，例如檔案整理、跨檔摘要、資料比對、Connector串接、產出Word/Excel/簡報初稿等Opus系列最強較慢最高需要複雜推理與整合的任務，例如大量文件交叉比對、合約條款差異分析、研究資料整理、長篇內容規劃與高品質撰寫
Cowork模型選擇的實務建議：
不確定該選哪個模型時，先用Sonnet，通常能兼顧輸出品質、執行速度與配額消耗。
任務規則越明確、格式越固定，就越可以改用Haiku以節省配額。
只有在需要跨資料推理、判斷細節或產出高品質內容時，再使用Opus。
Schedule這類定期執行的任務會累積消耗，通常不建議直接使用Opus。
節錄自：旗標《Claude 萬用手冊：Claude.ai | Desktop | Cowork | Code Mode | Design | Computer Use | Skills | Connectors | Plugins》／施威銘研究室 著
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文／趙胤丞、電腦玩物站長Esor
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讓AI用固定模板，把會議討論變成清楚的紀錄與待辦AI會議整理操作教學！6步驟分享，節省60%時間的協作術AI提示詞分享：快速把逐字稿轉成會議筆記、會後郵件AI會議筆記方法論反思與實踐AI會議筆記實戰QA：AI工具怎麼選？轉錄出錯怎麼辦？
（編按：NotebookLM於2026年7月更名為Gemini Notebook。以下為原始文章：）
讓AI用固定模板，把會議討論變成清楚的紀錄與待辦
AI工具不是拿來取代我們，而是為了讓我們能把時間花在「真正要我們思考的地方」。我們都知道，一場會議不只是一場會議，它可能是團隊協作的決策過程，也可能是專案卡關的突破時刻，所以會議過後真正困擾我們的其實是「後續花時間釐清專案未來策略」、「確認接下來要做哪些待辦行動」。
但是，我們卻常常把最多時間花在會議後的資料、記錄整理，結果為了會議筆記拖延了那些真正要馬上去做的下一步行動，這樣的行為無異是「買櫝還珠」。
只是傳統的會議紀錄方式充滿了各種痛點：主持人講得飛快，你無法跟上；對話來回跳躍，記錄順序亂七八糟；會議過程與會者講了一堆，還得再花時間整理報告與Email。這些都是消耗我們寶貴的時間。其實整理不好，這不是你能力問題，而是訊息密度過高、人力處理的效率太低。
這正是AI可以切入協助支援的痛點，幫我們「釐清會議中的決策與行動訊號」。
概念說明關鍵效益自動化轉錄AI將語音自動轉換成文字節省人工聽打時間，不錯過任何細節智慧化摘要AI根據內容自動生成重點與結論快速掌握會議核心，不必重聽錄音行動化轉譯AI從文字紀錄中提取任務與責任人加速「討論」到「行動」的轉換，強化執行效率
資安前提：在使用任何AI工具時，特別是涉及公司內容，務必確認公司、平台的隱私安全規範，以保護你與組織的資料安全。
（圖／創意市集《高效職場生存法圖解》）
AI會議整理應用情境：適用需高效溝通的場合、專案會議、跨部門會議
這套方法適用於所有需要高效溝通的場合，特別是討論內容多且複雜的專案會議，或是需要精準追蹤行動的跨部門會議。無論你是團隊主管、專案經理、還是需要同時處理多項任務的個人工作者，都能透過AI協作來確保會議的討論能確實轉化為可執行的成果。
AI會議整理技巧提醒：加速你的決策行動，而非取代你的判斷
AI是你的副駕駛助手，AI雖然能大幅節省時間，但它的價值在於「加速你的決策與行動」，而非取代你的判斷（畢竟AI無法幫你的錯誤判斷背黑鍋）。最終的行動清單仍需由你人工確認與校對，進而確保共識沒有落差。
AI會議整理操作教學！6步驟分享，節省60%時間的協作術
【Step 1】為什麼需要AI會議記錄工具？
這套AI協作流程不是要你變得更依賴工具，而是讓你學會用工具放大自己的效能，讓每一場會議都能更快進入「創造價值的行動階段」。
傳統會議記錄的痛點AI可以做什麼主持人語速過快、資訊密度高，難以跟上自動語音轉文字，完整保留內容對話跳躍、紀錄順序混亂快速生成會議摘要，還原討論脈絡討論時混雜了資訊、交辦、想法、疑問，清理要花許多時間協助整理任務清單與待辦事項會後還需整理郵件回報輔助產出主管回報Email
當我們試圖用低效方式處理高密度資訊時，就會被迫卡在「文書助理」的角色裡。AI讓我們能專注在會議中的決策、協調與判斷，真正成為「決策轉譯者」。
【Step2】挑選對自己最方便的AI轉錄工具
AI語音轉文字（甚至是會議錄音專用AI工具）已經多如雨後春筍，甚至大多數線上視訊會議工具也都內建錄音與AI轉錄功能。這邊我們沒有要對工具做太多深入解析，而是針對常見的三種會議情境，分享對一般用戶來說最簡單易上手的選擇。
工具應用情境功能簡述PLAUD.ai硬體裝置，方便啟用錄音檔案儲存在本地裝置，內建AI自動處理工作流程雅婷逐字稿手機App，即時轉錄當下即時轉錄，對於台灣用語有相對較在地的處理NotebookLM自行錄音，交由AI轉錄與處理可以建立會議錄音資料庫，由自己的指令決定轉錄的處理方式
【Step 3】如何處理多語混雜與專有名詞挑戰
中英夾雜、專有名詞頻繁，是台灣公司很常見的會議現場情境。現在大多數的AI語音轉錄工具，對於多語內容的辨識已經有一定水準（不過台灣常用的台語，還是有侷限），這部分大家可以實際試試看即可。
而「專有名詞」的部分，例如專案特有的名稱、人物、技術、術噢，可以製作一份「專有名詞表」，在AI要轉錄前，先提供AI，請其根據這份「專有名詞表」來轉錄，往往就可以有很好的效果。
以前面提到的Google NotebookLM為例，我們可以先新增一份專有名詞對照表。
以Google NotebookLM為例，再請AI轉錄會議前，可以新增一份專有名詞對照表（圖／創意市集《高效職場生存法圖解》）
接下來在轉錄時，請AI除了分析錄音檔案，也要對照專有名詞對照表，修改會議筆記內容，就能獲得很好的辨識效果，更重要的是可以大幅度節省後續修改潤飾的寶貴時間。
【Step4】應用「三段式會議摘要」
我們當然可以讓AI把「所有逐字稿」都轉換出來，但這樣其實有點浪費了AI真正「整理」、「重組」、「分析」的能力。
用AI摘要會議紀錄，不是要它幫你「記住全部」，而是幫你「轉譯為可用資訊」。三段式結構最適合會議筆記與摘要：
背景議題：這段討論是在處理什麼？
重點觀察：過程中出現哪些關鍵數據、爭議或決策？
行動建議：這段話最後導出了什麼事要做？有責任人與時限嗎？
你可以在AI指令中明確要求輸出這三段內容，並加註需要標示會議參與者或引用關鍵數據，確保摘要可以立即使用。
用AI摘要會議紀錄，三段式結構包括：背景議題、重點觀察、行動建議，最適合會議筆記與摘要（圖／創意市集《高效職場生存法圖解》）
【Step5】從摘要轉譯為行動清單
會議中最常見的溝通語句是模糊的，例如：「這案子你再follow一下」、「那份簡報誰來處理好？」。如果只是轉錄逐字稿，很有可能只是一對類似這樣的雜亂語句，這時候可以請使用AI判讀以下三要素：
What：要完成什麼事？（如果能寫出具體項目與產出最佳）
Who：誰負責？（要寫上負責人，也要確保負責人知道自己要負責該項目）
When：什麼時候要完成？（最好有明確日期與時間）
示範指令：「請根據以下逐字稿，列出所有可辨識的任務，標示What（要完成什麼事？）／Who（誰負責？）／When（什麼時候要完成？），若有待確認的資訊請註記。」
【Step6】AI會議紀錄實作分享—節省60%時間、保留主導性
每次會議後，我習慣以下流程（當作示範參考，但你可以搭配不同工具）：
會議中用PLAUD.ai錄音並轉文字，確保內容完整。
將逐字稿餵給ChatGPT，依「三段式會議摘要」、「行動清單邏輯」輸出摘要與任務。
核對、補充細節後貼入自己的任務管理工具，並標注優先順序。
需要回報的部分請AI幫我起草Email訊息。
這個流程沒有一個步驟是全部交給AI，自己完全不動手，但AI幫我節省了大約60%的紀錄與輸出時間。我能花更多力氣去思考與決策，而不是被反覆聽錄音與整理報告綁架，但也不會完全由AI主導，結果我自己根本不知道真正的討論內容是什麼。
AI提示詞分享：快速把逐字稿轉成會議筆記、會後郵件
如果你想快速把逐字稿轉成有效的會議筆記、會後郵件，可使用以下指令：
你是一名「會議行動轉譯官」，任務是根據下面逐字稿生成會後追蹤Email。請嚴格依流程輸出：1. 會議摘要（三段式：背景議題／重點觀察／行動建議）2. 任務清單（What／Who／When）3. Email草稿（以專業、精簡語氣撰寫，結尾請列出下一個檢視節點）。請在內容中善用條列，確保收件者一眼就能掌握重點。逐字稿：（貼上逐字稿）
AI會議筆記方法論反思與實踐
1. 重新定義「寫會議筆記」的價值
寫會議筆記的本質是「為了讓事情推進發生」，而非停留塵封在共用資料匣的會議記錄當中。過去我們花大量時間確保每個字都被記下來，卻忽略了會後最重要的任務分工。現在有了AI工具，我們反而要重新調整焦點：不是把責任全部交給AI，而是善用AI把「會議噪音」過濾成「行動訊號」。
當AI接手機械性的紀錄工作後，你就能把注意力放在觀察會議中的人際互動、判斷決策背後的潛在風險，或是思考下一步策略。因此，你不再是敲鍵盤的人，而是提煉共識、設定優先順序的人。
2. 真正的效率來自「人機協同」
AI轉錄與摘要可以迅速提供初稿，但準確性、策略判斷與溝通語氣仍舊仰賴我們來掌舵。當你願意多做一個「人工校準」的步驟，補上情境背景、利害關係、專業措辭，也能讓AI處理得更好。而當我們有好的會議筆記，就能確保整個團隊朝正確方向前進。
3. 持續優化你的協作節奏
每個人面對的專案都不同，所以你需要跟AI溝通的專業術語，甚至你需要讓AI處理雜亂會議討論的邏輯都會有所不同。
上面提供的指令是基本版，你需要再根據自己的專案邏輯做修正客製化，根據自己需要的正式會議報告結構做調整。我們可以抱持一種「做實驗」的心態，把每次會後郵件當成一次實驗：
這次的AI prompt是否清楚？
任務欄位拆解是否滿足需求？
專業用語分析是否正確？
如此每一輪修正都會讓我們在「下一次」AI整理筆記的流程更貼近團隊需求。
AI會議筆記實戰QA：AI工具怎麼選？轉錄出錯怎麼辦？
Q：AI工具這麼多，我該怎麼選擇？
解答：工具百百種，我們時間很有限，別去追求最好的工具，而是思考現階段最適合你使用的。挑選時先從痛點出發：如果最需要節省聽打時間，專注於轉錄精準度；如果最在意資料安全，則優先考量支援端對端加密的硬體或雲端服務。
Q：AI轉錄的內容，直接使用會有風險嗎？
解答：會議逐字稿只是初稿。AI可能會在專有名詞、口音、語氣理解上犯錯。如果未經校對就直接使用，容易造成誤解。我們仍需親自把關確認，再更細緻地補上決策背景與情緒脈絡，才能確保最終對外訊息是精準且負責任的。
Q：AI摘要會不會讓我變懶惰，不再思考？
解答：AI幫你完成機械性的紀錄工作後，你反而能把精力轉移到判斷利害、預測風險、擬定策略，而這些才是對組織更有價值的工作。AI讓你成為更好的溝通者與決策者，而不是更懶惰的紀錄者，因為單純記錄在未來的價值會大幅貶值。
Q：如果講者口齒不清，AI轉錄還是會出錯怎麼辦？
解答：這是AI工具的極限，但我們可以利用下面這個會議小技巧來調整：遇到轉錄不精準時，可以在會議中使用「段落即時總結」技巧：由我主動複述「我確認一下，您剛才說的是……」來釐清語意。這個動作能建立共識，並在錄音過程也把模糊訊息轉成可執行的任務。
節錄自：創意市集出版《高效職場生存法圖解：工作被打斷、時間很零碎、會議一大堆也能高產出的技巧》／趙胤丞、電腦玩物站長Esor 著
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AI協作的3個關鍵階段：節能、增能、賦能！
原標題：AI協作的3個關鍵階段：節能、增能、賦能！【聽見趨勢】
AI浪潮席捲而來， 工作型態正在改變，很多人對AI在工作中可能帶來的影響感到些許困惑和不安。不禁會問：「AI會取代我們嗎？」「如何用AI？」「從哪裡開始？」因為這些疑問，我們特別邀請在AI協作有豐富實戰經驗的小花老師，來進行分享。老師不僅有資訊背景，還是簡報溝通專家，融合與「資訊」及「人」的溝通洞察，給出許多應用AI的超實用建議！
文： 趨勢來賓 | 林稚蓉 小花老師
本文目錄：
與AI協作溝通的應用與挑戰
如何用AI優化企業作業流程
AI協作3階段：節能、增能、賦能
AI時代的人類角色：你依然是機長！
3個層次的工作思維 從哪裡開始使用AI
1. 與AI協作溝通的應用與挑戰
在AI工具的應用過程中，許多人最常遇到的問題是「如何讓AI回答更精準」。有時AI的回答看似離題，或者產生「幻覺」，讓使用者感覺比自己動手做還要更花時間。這種困境往往會讓初學者感到挫折，甚至放棄繼續使用AI工具。然而，這個問題的關鍵在於我們如何與AI進行有效溝通。
小花老師提到，因為自己過去資訊管理背景和簡報培訓經驗，因而對人機溝通有獨特的見解：「在資訊管理我們是要跟電腦講話，可是簡報培訓要講的是要跟人講話。而AI則是介於兩者之間，它需要明確的目的性、對方的邏輯性，以及精練易懂的表達方式。」基於這個概念老師分享了3個突破這些挑戰的關鍵方向：
方向1：理解AI提問的語法與邏輯
第一個關鍵方向是理解與AI溝通的基本語法和邏輯。老師提出生動的比喻：我們應該把AI視為一個「外國人」，而不是單純的機器。就像與外國人交談需要遵循特定的語法規則一樣，與AI溝通也需要掌握相應的「語法」。這包括了解官方提供的提示工程（Prompt Engineering）技巧，以及如何構建清晰、邏輯性強的提問。
「你不能把AI當做機器，你要把它當作是一個外國人，用他懂的語言，交流他懂的事情」。透過系統性地學習和運用這些溝通技巧，我們可以顯著提升與AI互動的效果。
將AI視為「外國人」而非機器，需要用特定的語法與之溝通
研究官方提供的提示工程（Prompt Engineering）技巧
掌握提問的基本文法和邏輯結構
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方向2：了解AI的能力與限制
AI技術雖然強大，但並非萬能。我們必須清楚認識AI可能產生「幻覺」，即一本正經地說出不準確的信息。同時，很多AI模型無法實時連網獲取最新信息，也可能在數學計算等特定領域表現欠佳。了解這些限制對於正確使用AI工具至關重要。「不是複製貼上就很容易就要上當了」老師提醒到「你要知道他可以做到什麼程度，他的限制又在哪裡，風險又在哪裡。」這種了解能幫助我們更準確地評估AI輸出的可靠性，並作出相應的調整和驗證。
持續關注AI功能的更新與發展
認識AI的局限，如無法上網、可能產生幻覺等
避免單純複製貼上，需要理解內容的正確性
方向3：善用不同AI工具的優勢
在當前AI工具快速發展的環境中，每個工具都有其特定的強項。例如，Chat GPT、Copilot、Gemini等工具各自擅長不同類型的任務。我們應該實際測試來了解每個工具的特點，並學會組合使用這些工具來達到最佳效果。「它們各自的強項，你都去嘗試過之後，你會發現工具是要多個東西組合之後，才會發揮你的效果。」這種組合使用的方法能夠彌補單一工具的不足，創造出更全面的解決方案。
小花老師分享了在金融業的實務應用案例：「像GPT或者是一些生成式AI，他們其實數學能力非常不好，會把數字當作文字來做處理。因此在進行數據分析時，我們建議將計算工作留在本機端進行，而使用AI來協助產生Excel函數公式再進行數據趨勢分析。」
每個AI工具都有其特定強項，如ChatGPT、Copilot、Gemini各有所長
多方嘗試不同工具，找出最適合的組合
透過工具組合來發揮最大效益
2. 如何用AI優化企業作業流程
在企業環境中，AI不僅是一個輔助工具，更可以成為提升工作品質的重要夥伴。小花老師認為，AI就像電力一樣「只要用到電的地方，都會有改善；同樣地，AI可以用在任何有關思考的部分，都可以帶來改善。」特別是在思考、企劃、溝通等需要創意發想的領域，AI的應用可以帶來顯著的效益提升。
然而，在運用AI工具時，企業必須特別注意資訊安全的議題。正如之前新聞報導三星員工將公司資料上傳至AI平台的事件，如何在提升效率與保護資料間取得平衡，是企業必須審慎考量的。以下分享幾個具體應用案例：
提升簡報製作效能
運用AI進行角色扮演，模擬不同聽眾的思維模式
針對不同對象客製化簡報內容和開場方式
提高提案的精準度和準備效率
提升規劃能力
老師分享了一個企業ESG工作計畫的實際案例：
運用AI進行利害關係人分析
模擬不同角色的需求和期待
透過管理顧問的角色扮演，擴展思考維度
根據各方意見制定具體執行方案
透過AI的協助，讓原本資歷較淺的員工也能在思考的廣度、深度和執行細節上有更好的表現。
3. AI協作3階段：節能、增能、賦能
AI的應用不應該是盲目追求新工具，而是要找到真正能夠為工作帶來價值的方式。老師觀察到，2023年人們熱衷於追逐各種新興AI工具，但到了2024年，企業的關注點已經轉向如何讓這些工具真正落地並解決實際問題。
老師以工具箱做比喻：「現在很多人手上都有很多AI工具，就像工具箱裡有很多螺絲起子，但卻不知道怎麼用這些工具來進行修理。」因此，重點不在於掌握多少工具，而是要培養使用情境的想像力，真正了解如何運用這些工具來解決實際問題。基於這樣的理解，AI協作可以分為三個階段，企業和個人可依據需求選擇適合的切入點：
節能階段：優化基礎工作流程
節能階段是AI應用的入門級別，主要針對那些耗時但相對單純的工作任務，這類工作的特點是幾乎人人都能完成，但往往需要耗費大量時間和精力，比如客戶發來一份PDF格式的報表數據，傳統做法需要手動重新輸入，不僅費時且容易出錯。但透過AI工具，可以快速將圖片中的表格轉換為可編輯的表格形式，這將大幅提升工作效率。
節能階段特別適合作為入門起點，因為這類任務相對簡單，容易看到明顯的成效。「當我們發現AI工具可以幫你省下這些瑣碎的時間，就會更有動力去探索其他的應用可能」。此外，這個階段的工作通常風險較低，即使出現錯誤也容易發現和修正，非常適合作為練習和熟悉AI工具的切入點。
增能階段：提升專業工作品質
進入增能階段後，AI的應用開始觸及到專業領域的核心工作。這個階段的特點是，使用者本身已經具備相關專業能力，而AI的角色是協助他們做得更好、更快、更精準。老師更分享了自己在製作簡報的經驗：「比如我需要幫客戶寫文案，我可以讓AI先產生多個版本的文案建議，然後基於我的專業判斷進行調整和優化。這樣不僅能激發更多創意靈感，也能大幅提升工作效率。」
這階段，AI不是取代人的專業判斷，而是透過提供更多選擇和可能性，幫助專業人士做出更好的決策。這種協作模式能夠顯著提升工作質量，同時也能為專業人士騰出更多時間專注於需要深度思考的任務。
賦能階段：開拓新的專業領域
賦能是AI協作的最高階段，善用AI輔助獲得新的能力和提升專業。在這階段，使用者能突破原有的專業限制，探索和掌握新的領域。小花老師觀察到，許多專業人士透過AI工具，成功地將自己的專業知識延伸到相關領域：「比如一個財務專家，可能過去只專注於數據分析，但透過AI的協助，他可以更容易地將這些專業知識轉化為易懂的視覺化報告，甚至發展出數據故事化的能力。」
賦能階段的關鍵在於，它不僅能提升效率、改善現有工作流程，更創造出新的可能性。善用AI專業人士可以更快地跨越學習曲線，建立起新的專業能力。這對於當今快速變化的職場環境特別重要，因為它讓終身學習和專業轉型變得更加可行。
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4. AI時代的人類角色：你依然是機長！
在AI時代，人類的角色定位至關重要。小花老師做了一個生動的比喻：「人的角色永遠是機長。即使現在的飛機很多部分都是由機器在操控，但為什麼還需要機長？因為機長要知道怎麼安全地把這些旅客帶到目的地，必須要應付突發狀況。」
這個比喻深刻點出人類在AI時代的核心價值：不是與AI競爭執行力，而是在掌握方向、判斷決策、危機處理等方面發揮獨特優勢。正如同機長一樣，我們不能把方向盤完全交給AI，而是要學會如何與AI協同合作，共同達成目標。
我們的核心職責
掌握方向：確定目標和願景
做出決策：判斷關鍵時刻的選擇
處理危機：應對突發狀況
承擔責任：為結果負責
3個層次的工作思維
工人思維：專注於完成具體任務
工頭思維：規劃設計與管理
建築師思維：理解需求，規劃願景
當AI變成每個人的標配，誰會產生更大更好的價值？就是懂人的人。—小花老師
5. 從哪裡開始使用AI
在面對AI工具快速發展的現狀，許多人感到困惑：究竟該從何處開始？是否要追逐每一個新出現的AI工具？在這部分老師觀察到，很多人在嘗試使用AI時往往陷入兩個極端：要麼因為害怕而遲遲不敢嘗試，要麼過度追逐各種新工具而失去重點。
老師強調，開始使用AI的關鍵不在於掌握多少工具，而在於找到適合自己的切入點，並且建立起正確的思維模式。「就像學開車一樣，一開始不需要了解引擎的工作原理，而是要先學會基本操作，逐步建立信心。」對於想要開始運用AI的個人或企業，小花老師提供了以下建議：
從工作情境出發
找出工作中的痛點
識別可能的應用情境
從簡單的任務開始嘗試
3個關鍵發展方向
了解AI：掌握潛能、限制和操作方法
了解人性：培養溝通能力和同理心
了解自己：釐清目標和行動意義
實踐建議
在使用AI之前，先靜下心來思考目標
清楚理解問題和需求
循序漸進，從節能階段開始
我們應該更加了解自己做這件事情對個人跟團隊的意義是什麼。當我們了解意義、了解目的時再去溝通，AI就不會胡說八道，它會順著這樣的意義感展開跟延伸。
透過小花老師的分享，我們可以看到AI不僅是一個工具，更是一個協作夥伴，協作過程關鍵在於我們如何正確定位自己的角色、如何善用AI特性，在提升效率的同時，也不斷強化自己的核心競爭力。AI時代，最重要的不是追逐所有新工具，而是找到適合自己的使用方式，並始終保持對專業與人性的關注！
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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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告別制式勞動，迎向 AI 時代人才的變革與重構
從 AI、大數據到雲端運算，智慧科技持續重塑企業運作模式，也同步改變科技人才的能力結構與職涯路徑。當技術不再只是工具，而是開始參與決策、流程與協作機制的設計時，企業對人才的期待，也隨之快速被改寫。隨著生成式 AI 進入科技研發現場，產業競爭的焦點，逐漸從單純的效能與技術規格面，轉向研發流程、協作效率與人才結構的重新配置。
文／104人力銀行
立即下載《2026科技業人才報告書-人才版》
本文導覽：
先定義後拆解，掌握工具且能同時進化的優勢
AI 不是取代能力，而是重新設計組織的槓桿
AI 改變的不只是工具，而是人才競爭的基準
無論是深耕資安領域的趨勢科技、由單點工具轉向 AI 驅動工作流程的KDAN 凱鈿、將服務版圖延伸至「新商務」場景的騰雲科技，亦或是持續推動流程優化的技嘉科技，皆不約而同指出：AI 並不是單一技術的導入，而是從根本上，重新定義工程師的工作方式與企業的選才邏輯。
先定義後拆解，掌握工具且能同時進化的優勢
趨勢科技指出，在資安產業中，AI 的導入不僅提升效率，更放大了攻防的速度與規模。企業真正需要的，已非能單純完成任務的工程師，而是要能理解問題、拆解問題，並知道如何運用 AI 讓產品與防禦能力持續進化的人才。「企業現在看的人才，不再是會不會寫 code，而是能不能用 AI 定義問題、拆解問題，並把它真正放進工作流程裡。」
這樣的轉變，使「會寫程式」逐步從門檻條件，轉變為一種基本能力。
KDAN 凱鈿則觀察到，企業選才的標準明顯被翻轉。過去對工程師的面試，多半以程式語言的熟悉度為主，然而當 AI 加入成為日常工具，真正拉開差距的，反而是思考邏輯和問題拆解的能力。「以前我們面試工程師，程式語言熟悉度大概佔六、七成，思考能力佔三、四成；現在幾乎倒過來。」甚至可以說，判斷能力及邏輯架構，已遠勝單一技術的掌握。能力結構之外，AI 也在重新設計工作流程本身。
AI 不是取代能力，而是重新設計組織的槓桿
面對 AI 帶來的轉型壓力，騰雲科技則是認為，企業需要的人才，除了熟悉新工具，得要能解構既有的流程與模式，並予以重新加以設計。「頂尖的人才必須完備能解構問題的智慧，將經年累月結痂的既有工作流程無情拆解，再結合新工具進行徹底重構，以此創造出破局的商業價值。」在如此框架之下，AI 並非取代既有能力，反倒成為推動組織再造的重要槓桿。
相較之下，在硬體與韌體研發領域，AI 帶來的影響則呈現不同面貌。
AI 的導入並非突然出現，而是建立在長期流程自動化與知識共享文化的基礎之上。技嘉科技表示，當標準化與重複性的工作逐步由工具接手，企業在選才的課題上，反而更回到人才的本質。「AI 並沒有讓工程師變得不重要或被取代，反而讓一件事變得更加清楚——當工具越來越強，人真正不可取代的，仍然是持續學習、理解問題，以及把經驗轉化為能被團隊延續的知識。」
也因此，雖分處不同產業與戰略位置的四家企業，卻給出近乎一致的答案——AI 確實已改變你我的工作流程與內容，也對工程師的角色重新定位，然而企業真正關注的，不是誰會被取代，而是誰能定義出與 AI 協作的新方式。
AI 改變的不只是工具，而是人才競爭的基準
當 AI 已能協助完成大量數據的整理、流程文件撰寫及程式生成，甚至是輔佐當下決策的研判時，隨之浮現的是一個跨越產業和領域的深層叩問——AI 會不會取代人類？
觀察四家受訪的企業，答案竟出乎意料地一致：AI 並不會讓「人」變得不重要，而是讓人才的價值重新排序。但首先被改變的是，企業對工程師角色的認知與理解。當標準化、重複性的工作逐步由工具接手，真正拉開差距的，不是技術的熟練度，而是能否理解問題、拆解流程，並持續與新工具共同進化的能力。
正如受訪者所指出：「不是 AI 會取代人，而是會用 AI 的人，會取代不會用 AI 的人。」對企業而言，這意味著選才邏輯正在改變；對求職者而言，也代表未來職場的競爭力，將來自於跨領域理解問題的能力，以及在變動之中持續重塑自身角色的位置。
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AI如何看穿客戶潛在需求？3招幫B2B業務找到商機
在AI時代，B2B業務真正的挑戰轉向了「資訊的處理與轉化」。作者為深耕產業超過20年的B2B業務專家，教你3招用AI判斷對方「現在為什麼需要你」。透過AI分析企業財報、法說會、徵才資訊與決策者的公開動態，業務可以從零碎訊號中找出客戶尚未明說的需求，掌握更精準的提案時機。本文節錄自《90%高級主管出身業務，B2B聖經》。
文／吳育宏
本文目錄（點擊可快速前往）
大海撈針已過去，精準打擊才是關鍵為什麼AI是B2B業務的最佳情報員？一、情報蒐集的第一步：建立客戶的「數位畫像」二、從法人說明會到財報：AI如何解讀「老闆的真心話」三、社交媒體的隱形情報：挖掘決策者的個人見解
大海撈針已過去，精準打擊才是關鍵
在B2B業務的世界裡，資訊就是力量，而「資訊不對稱」曾是業務人員獲利的來源。但在AI時代，資訊已經不再稀缺，真正的挑戰轉向了「資訊的處理與轉化」。
過去，一位資深業務可能需要花上10年，才能培養出對產業的敏銳嗅覺，但現在透過AI的輔助，即便是業務新人，也能在極短的時間內展現出專家級的洞察力。
本章將帶你深入探討如何運用AI建立一套精準的情報調查研究系統，從核心邏輯到實戰案例，全面重塑你的業務競爭力。
為什麼AI是B2B業務的最佳情報員？
在傳統的業務開發模式中，蒐集情報是一項極其耗費體力的工作。過去我們習慣「掃街」，或是在搜尋引擎輸入關鍵字，但得到的往往是成千上萬條零散的訊息。這種蒐集方式有3個致命傷：
第一，資訊破碎化，你看到的只是客戶的片段，難以拼湊出完整的商業全貌；
第二，解讀主觀化，人的大腦容易產生偏誤，只看自己想看的，忽略了潛藏的風險；
第三，時效滯後性，當你在報紙上看到客戶的新聞時，競爭對手可能早已採取行動。這種低效率的勞動，正是平庸業務與頂尖業務的分水嶺。
AI的出現，徹底翻轉了這場遊戲。首先，AI具備強大的「彙整力」，如同一具高效能的過濾器，能在短短幾秒內掃描全球的數位足跡，將繁雜的數據轉化為有意義的摘要。
其次，AI擁有強大的「邏輯解析力」，它能識別出資訊之間的隱性關聯。例如，它能從一家公司頻繁招募自動化工程師的動作中，推論出該公司即將進行大規模的數位轉型。
最後，AI具備「多維度聯想力」，它能幫你把看似無關的政策變動、技術突破與客戶需求串聯在一起。簡單來說，AI就像是一個24小時不休息、博學多聞且反應極快的「數位參謀」，它幫你完成了最枯燥的資料過濾，讓你將精力集中在最關鍵的策略判斷。
以下透過實戰案例進一步說明。
一、情報蒐集的第一步：建立客戶的「數位畫像」
在正式接觸客戶前，建立「數位畫像」是決定開發成功率的關鍵。這就像是在進行一場外科手術前的掃描影像，你必須清楚知道對方的組織結構、決策脈絡，以及目前的「健康狀況」。一個好的數位畫像應該具備三維深度：第一，財務體質，這決定了對方口袋的深度與結帳信用；第二，策略方向，這決定了你的產品是否在對方的優先清單上；第三，經營痛點，這就是你切入的缺口。
你可以利用具備強大聯網能力的AI（如ChatGPT或Perplexity），下達具備框架感提示詞：
請分析〔目標公司〕過去兩年的營運重心變化。重點關注： 1. 他們在哪些研發領域投入最多資金？ 2. 他們近期的人才招募偏好？ 3. 他們在社交媒體上最常被抱怨的點有哪些？
透過上述多維度交叉分析，AI能幫你生成一份比官網更真實的「企業性格報告」。你會發現，有些公司看似保守，實則在悄悄布局新技術；有些公司看似高調，實則面臨人才流失的危機。
【實戰案例A：傳產轉型的精準切入】
某位銷售自動化倉儲系統的業務，將一家國內老牌紡織大廠作為目標。過去他多次拜訪，對方總是回應「目前營運穩定，無更換需求」。後來，他利用AI進行深度的調查與研究，分析該紡織廠近3年的公開資訊，以及上游原料供應商的變動。結果發現一個關鍵訊號：該廠近期大幅縮減了國內倉庫的租賃面積，並頻繁與跨境電商平臺接觸。
業務員因此從中解讀出：該廠正從過去「大宗貿易模式」轉向「小量多樣的跨境直銷」，這也意味著，他們過去大面積的倉儲邏輯已不再適用，急需「高頻率、小包裝」的自動化揀貨系統。於是，他在提案時直接以此為題，精準命中對方老闆隱而未現的焦慮，在第一場會議就成功取得評估測試的機會。
二、從法人說明會到財報：AI如何解讀「老闆的真心話」
對於上市櫃公司，法人說明會（編按：又稱法說會，上市公司向機構投資人報告營運狀況、財務績效，及未來產業展望的正式會議）與財報是業務人員的「戰略地圖」。但問題在於，財報充滿了冷冰冰的會計數字，而法說會逐字稿動輒上萬字，內容充斥著官腔與專業術語。業務員往往因為看不懂或沒耐心，而錯過了最核心的銷售訊號。
事實上，老闆在法說會上對分析師說的話，往往隱藏著他們最真實的壓力來源，因為他們必須對股東負責。現在，你可以把AI當成你的「首席財務分析師」，將法說會的錄音轉成文字後，直接餵給AI，下達精準的提示詞：
請閱讀這份兩萬字的法說會紀錄，幫我回答3個問題： 1. 老闆對於明年預算撥款最謹慎的領域在哪？ 2. 哪些部門目前正面臨產能或成本的壓力？ 3. 老闆反覆強調的3個關鍵詞是什麼？
AI就能瞬間把冗長的報告濃縮成一張「商機表」。這種解讀力能讓你避開客戶的地雷區，直接針對對方的「獎金區」進行提案。
【實戰案例B：從招募資訊看穿採購需求】
一位IT系統整合商的業務員想開發一家中型製造商。他在AI的協助下，分析該公司在人力銀行的招募數據後發現，該公司過去3個月密集招募具備「雲端資訊安全」 背景的工程師，且應徵條件特別強調「混合雲架構管理」（編按：指用一套整合性的方式，去管理「同時使用公有雲＋私有雲＋本地機房」的IT系統與資源）。
業務員立刻判斷出，這家公司正處於從本地端主機遷移到雲端的過渡期，且內部非常擔心資安漏洞。他在開發信中避開了通用的軟體介紹，而是寫道：「針對製造業在遷移雲端過程中，如何確保舊有製程數據不外洩的實務分享」。這封信在發出後的兩小時內，就得到了該公司資訊長（Chief Information Officer，簡稱CIO）的親自回覆，因為這正是他當下最頭痛、最需要外部專家協助的課題。
三、社交媒體的隱形情報：挖掘決策者的個人見解
在B2B銷售中，訂單成敗往往取決於「決策圈」裡的那群人。這群人包含了使用者、影響者、採購者與最終決策者。每個人的喜好、價值觀與恐懼點都不同。以往我們只能透過碰面來觀察，但現在數位足跡讓每個人都變得「透明」。透過分析決策者在LinkedIn 或專業社群的公開言論，AI能幫你進行深度的「人物側寫」。
延伸閱讀：AI也能用來經營人脈！從零碎資訊看懂對方，找出溝通切入點
你可以請AI協助分析目標對象近期的公開互動。例如，某位技術長（Chief Technology Officer，簡稱CTO）最近頻繁轉發關於「邊緣運算」（編按：Edge Computing，將人工智慧的運算任務，從遙遠的雲端資料中心，轉移至更貼近使用者的終端裝置上執行）的文章，這代表他對於中央集權式的系統有疑慮；或者某位採購經理在專業論壇上抱怨過「供應商售後反應太慢」，這就是你突圍的機會。透過AI的情緒分析與偏好歸納，你能為每位決策者量身打造專屬的「溝通頻率」。這不是投其所好，而是真正的同理心展現，讓你的提案在對方心中產生共振。
【實戰案例C：用老闆的話，說服部屬】
某位銷售節能設備的業務，目標客戶是一家電子代工大廠。他原本的對口單位是總務部，對方總以「節電效果有限，回本太慢」為由推辭。後來，業務員改變策略，利用AI分析該集團董事長在股東會上的致詞，與年報中的ESG承諾。AI幫他抓出一個關鍵點：集團董事長已公開承諾「在兩年內達成15%的減碳目標，且此目標與各部門主管的年度績效考核掛鉤」。
業務員拿著這份資料，重新向總務部提案，標題改為：「如何協助貴部門達成董事長要求的15%減碳績效，確保部門KPI達標」。這一次，總務部主管不再推託，反而積極主動的向高層請購，因為這項提案直接關係到他的績效與升遷。
節錄自：大是文化《90%高級主管出身業務，B2B聖經：從跑客戶到利用AI問對問題，這是你薪水翻倍、卡位晉升、認識大老闆的最快成功捷徑！》／吳育宏 著
專家工作都怎麼用「AI搜尋」？3招高效提問讓AI工具幫你找資料
生成式AI的搜尋功能既直觀又有效率，還可以提出後續問題深入探討。本文示範關於AI搜尋網路知識、公司內部知識庫、專家知識的提示詞，幫助升級AI搜尋技巧，為你找到更有價值的答案。本文節錄自《職場人的生成式AI工作法》。
文／艾麗莎．法瑞、賈布里．羅薩尼
本文目錄：讓AI幫你做資訊搜尋（點擊可快速前往）
1. 網路知識2. 公司知識3. 專家知識
所有管理者必須取得資訊，才能做出好決策。你還記得過去在圖書館翻找書籍的日子嗎？搜尋引擎和關鍵字觸發網路革命，做研究變得容易許多，而且更快。現在，生成式AI再次改變這個典範。管理者可以向生成式AI提問，獲得以自然語言呈現的詳盡資訊。這種方式既直觀又有效率，還可以提出後續問題深入探討。現在，不只網路搜尋可做到這點，管理者也可藉由生成式AI驅動的聊天介面，在搜尋公司內部知識庫時，獲得更多互動和個人化的體驗。生成式AI不只會找出內部文件或資料夾的連結，還能直接回答問題或是提供摘要。
將生成式AI當作助理，可以改變傳統上檢索資訊的方法，你可以利用它來取得：
1. 網路知識
與傳統瀏覽器整合時，你可以請生成式AI瀏覽網路資料，擷取重點，並於回應中直接標示出處。你可以提出複雜的問題，不只是使用關鍵字，還可把搜尋範圍縮小到特定來源，例如：新聞文章、產業報告或YouTube影片。生成式AI不但可以瀏覽多個網站的資料，甚至能快速生成摘要，大大加快你的搜尋速度。
試試看：請生成式AI就過去一年供應鏈管理技術[請自行指定技術]的最新發展做摘要，並把焦點放在優勢、挑戰和實際應用。請引用來自可靠來源[請自行指定來源]的重要研究和文章。
提醒：務必查證引用來源的可靠性
生成式AI系統有一個明顯缺點，尤其在早期階段很明顯，也就是常會捏造引用、來源，甚至整個研究和論文都是子虛烏有。為了因應這個問題，一些專門的生成式AI系統納入「謙虛」的護欄，這些機制讓AI識別並承認其局限性，明確表示找不到相關資訊或無法提供確切答案。這種方法有助於減少錯誤資訊，確保接收資訊的可靠程度和來源。然而，最終的檢查和驗證仍然是人類的責任。
另一個有用的策略是，在你的提示詞中加入「請不要捏造來源」等指示；雖然這個指示仍然無法完全消除風險。
2. 公司知識
如果生成式AI連接到公司的內部知識庫，就能快速搜尋公司內部資料庫、文件和報告。除了提供來源或連結列表，還能歸納重點，並從現有資源找出其中的關聯和發現。管理者可輸入：「就這個問題[請自行指定問題]，過去嘗試過哪些解決方案？」生成式AI會根據已有的文件找出相關資訊，並將發現精簡為條列式的重點或短文。
試試看：就技術面[請自行指定技術]的應用，要求生成式AI列出過去三年的相關項目，歸納做法上的共同點和差異。
試試看：有關[請自行指定主題]，要求生成式AI找出過去一個月內與[請自行指定對象]分享的所有檔案。
試試看：要求生成式AI找出你的同事[請自行指定指定]評論過的所有檔案。
3. 專家知識
你可以要求生成式AI把聊天紀錄和虛擬團隊討論中共享的大量訊息，轉化為有系統且易於使用的資源。如果你必須監督、參與某些專家社群或群組，共享大量有價值的知識，這一點會對你特別有幫助。你可以要求生成式AI依照副標將資訊歸類，並做總結。生成式AI可以辨識趨勢和廣泛討論問題，提供你可能想要聯絡或追蹤的活躍貢獻者名單。
生成式AI如何幫助社群管理者？
每個組織都有專家社群或群組，由一群樂於分享知識、對某個主題懷抱熱情的人組成。如果你是社群管理者，內建於軟體產品中的生成式AI模型（如Microsoft 365 Copilot for Office和Google Gemini for Workspace）可以在很多層面上幫忙：
擷取對話。要求生成式AI監控社群聊天內容，擷取其中最好的見解和學習內容。你可以在每週摘要或通訊中分享這些內容。
偵測主題。要求生成式AI識別重複出現的主題、趨勢和問題，包括拆解對話，藉此了解上下文並對訊息進行分類。
整理知識。指導生成式AI把識別出來的主題整理成有條理的表格。無論是撰寫知識庫文章、摘要報告或資料庫條目，AI都可以加入重要見解和專家意見，快速供使用者參考。
提高查找方便性。要求生成式AI將整理好的知識整合到公司內部知識庫中，使員工得以透過關鍵詞或主題輕鬆搜尋。
專家地圖。建立主題與相關專家之間的連結。要求生成式AI識別且標記在某個主題提供有價值見解的成員，以建立內部專業知識地圖。如此一來，特定主題或查詢結果可直接連結該社群中的專家。
節錄自：天下文化《職場人的生成式AI工作法：《哈佛商業評論》提升生產力、團隊創意和決策品質的35堂課》／艾麗莎．法瑞、賈布里．羅薩尼 著
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AI生成簡報輕鬆80分，還要學簡報技巧嗎？企業教練王永福：3關鍵決定AI時代簡報高度
AI工具能秒做簡報，我們還需要學簡報技巧嗎？企業簡報教練王永福指出，當AI讓大家都能輕鬆做到80分，決定勝負的關鍵在於「人」。福哥揭秘AI時代簡報的「變與不變」，掌握個人觀點、AI 素養與真實呈現3大核心，讓你在AI時代的職場簡報脫穎而出，展現無可取代的專業價值！本文節錄自《簡報的技術》。
文／王永福（福哥）
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一切交給AI就好，我們還需要學簡報技巧嗎？AI時代下，簡報技巧的變AI時代下，簡報技巧的不變AI時代下，誰決定簡報的高度？
一切交給AI就好，我們還需要學簡報技巧嗎？
科技越強大，人的獨特價值越無可取代
AI時代來臨，你有沒有發現不少簡報技巧已經逐漸被AI取代。這不是想像，而是現在進行式！影響最大的是投影片設計，2025年底推出的Google AI工具，Gemini 3 Pro + Nano Banana + NotebookLM + Google Slide生態系，已經讓投影片設計可以完全AI化。從最簡單用Nano Banana的單張資訊圖表或投影片生成，或是Google Slide用指令生成投影片，到進一步整合Google Gemini進行單一主題深度搜尋，再匯入NotebookLM萃取後，生成高品質投影片內容，還能指定投影片樣式、風格，進行特殊訂製，甚至可以匯入Canva工具等做進一步的細緻加工。
這還只是AI普及化的第3年，從2022年11月ChatGPT問世，到2025年11月Gemini 3 Pro重新奪回AI的寶座，以及2026年起的AI Agent，甚至OpenClaw龍蝦等代理軟體，以及Claude Code、Cowork等不同的應用。這些年間AI以極快的速度進化中。不只是投影片工具，而是在各種面向，包括思考、文字、企畫、程式設計、資訊整理、語音生成，AI正全面介入太多太多的領域。我就曾把巴菲特長達4個小時的股東會演講連結貼給AI，讓它快速消化吸收，並整理成不同的格式輸出，包含心智圖、報告、資訊圖表、簡報、語音，甚至是學習圖卡、測驗。現在除了語音摘要，連影片型的摘要都出現了。
在這裡，我並不打算教大家AI簡報相關的操作步驟，因為AI進化的速度差不多已經到了我寫出操作方法就準備落伍的程度—很快會有新的AI產生，用更簡化卻更強大的功能，取代原本的工具。情況有時變得很極端：如果你還不會新的AI工具，沒關係，只要再等幾個月，就會有新的AI工具來解決你不會的問題。也就是說，你不用學，AI會幫你學。AI進步的速度比你還快，而且快很多，這一點很諷刺，卻是事實。
回到簡報技巧的核心：既然AI這麼厲害，我們是不是就不用學簡報技巧了？一切交給AI做就好？身為簡報與教學教練，同時是資管博士與熱烈擁抱AI的電腦資深玩家，我的答案是：「接受改變，也保持不變。」
在進一步提出我的看法之前，想先給大家一個更具體的場景。現在的AI有如在每個人身邊配了一個簡報製作的專業團隊，當一個簡報主題出現，有人幫你調查研究、整理資料，也有人幫你製作投影片並進行美化。但是在這個過程中，還是需要你確認資料是否正確或適當，有沒有要調整的地方，AI把一切都做好了，最後仍然需要你去消化吸收，然後上台簡報，做出最好的表現。
上述場景並非幻想，為此我回顧了AI巨頭之一馬斯克在2025年的兩場簡報，Tesla與SpaceX的進度簡報。可以看到他的簡報準備充分，投影片也做得非常好。如同剛才說的，投影片應該是由團隊幫他整理、製作，說不定還用到他們自己的Groko AI參與協作。無論如何，還是需要馬斯克親自上台簡報，內容也需要他自己先花時間消化，才有辦法做到看著台下流暢說明。也就是說，你可以想像自己是馬斯克，AI是你幕後的團隊，這樣也許就更能理解，AI時代下，簡報技巧的變與不變。
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AI時代下，簡報技巧的變
一、內容隨手可得
有了AI，簡報內容與知識點隨手可得。各種大語言模型隨時產生大量內容，還能進行深度調查，再結構化整理。或是大量參照不同來源的資料，包含影片、語音、圖片、網站、文字、書籍或研究，再消化整理成高品質的內容。在AI時代，內容已經很容易獲取，甚至多到沒有珍貴性。
二、設計彈指之間
不管是投影片設計、視覺美感或資訊圖表的整合呈現，過去困擾許多人的設計風格，如今已非難事。只要用自然語言給AI下指令，不管什麼風格，AI都能做出來。甚至如果連什麼是「風格」都不懂，可以直接給AI範例，讓它自動轉換成設計原則；或是請它參考某一位大師或某一家公司的簡報樣式，它也能快速模仿，做出令人滿意的成果。AI已經成為投影片大師，每個人都像是配了一個專屬的設計團隊。
三、標準越來越高
未來可以預期的是：有大量的簡報會應用AI協同製作，或直接交給AI全部接手。以目前AI進化的速度，簡報製作品質會越來越好，甚至超越9成以上的人，大家看到的簡報投影片都將在一定的水準之上。未來簡報觀眾看到相對低品質或內容不完整的簡報時，也許會習慣說出：「你這個簡報有跟AI討論過嗎？」AI的製作品質，逐漸拉高每個人對簡報的標準。
AI時代下，簡報技巧的不變
我們可以想一想，當AI為簡報帶來許多改變時，有什麼是在AI衝擊下，仍然不變或更顯珍貴的？
一、個人觀點更有價值
AI擁有上天下地的廣泛知識，但你擁有它沒有的，也就是你個人的觀點。當每個人都拿著AI產出的資料時，如果有你「個人」的觀點加入其中，才會真正讓整場簡報更有價值。譬如以「人生下半場：用學習改變人生」為例，請AI準備簡報，它可以快速產出許多系統化的知識，做出精美的投影片。但是AI不是你，它沒有走過你人生的路，沒有經歷過你的掙扎，這些生命中一段一段的故事跟親身經歷，是最能感動人心的部分，也是AI無法取代的。
即使是職場專業簡報，在AI整理出一堆美觀的資料後，聽眾更想知道的還是你的觀點。因為只有你更了解客戶，更了解產品，你跟客戶的關係是AI無法取代的；你對產品的理解、投入、使用經驗，也是AI無法做到的。這些不同的個人觀點，將會是AI時代下，你的簡報無可取代的第一個重點。
二、個人素養更加重要
面對不同的AI工具，你知道哪些工具能幫助你嗎？你知道哪些工具做簡報最適合嗎？你知道怎麼運用AI幫助我們產出更好的簡報嗎？這些對AI的應用與理解，是我所謂的AI素養，當我們知道越多、了解越多，才能應用越多、產出越多。
有了AI素養後，個人的簡報素養也應該進一步提升。因為當AI能快速幫你產生資料，做出不同版本的設計時，還是需要由你決定：哪個版本比較好？哪個風格你比較偏好？哪些資料要或不要？哪些東西需要調整？當每個人運用AI的能力都差不多強大時，最終決定簡報成果差異的，將會是個人的簡報素養。當你的簡報知識越充足、看過的簡報越多、上台簡報的經驗越豐富，才能跟AI相互搭配，生產出更好也更有品味的簡報。因此個人的AI素養與簡報素養，會成為影響最後成果的關鍵。
三、個人呈現無可取代
AI能取代簡報製作與準備的許多事情，但最終簡報還是要由人上台完成。前面提到的馬斯克，他的公司已經有能力用Grok AI＋Optimus機械人上台簡報，但是最終進行簡報的還是馬斯克本人—即使不夠精準、有時脫稿演出，卻更有人的味道，也才能顯現身而為「人」無可取代的價值。我們還是需要那個關鍵的「人」上台，我們想看的是輝達的黃仁勳、Google的桑德爾．皮查伊、Meta的祖克柏在台上呈現的真實，而不是他們的AI代替他們。同樣的，你的長官、客戶、聽眾仍然會期待看到你上台簡報，而不是你用AI生成的簡報影片或動畫。
正因為仍然需要你上台，所以該有的簡報準備、內容消化、上台呈現、肢體語言、開場與結尾，甚至跟觀眾的互動，都需要你的投入與持續練習，才能有更好的表現。這些都是在AI衝擊下，短期之內不會改變的事。
AI時代下，誰決定簡報的高度？
AI時代的來臨，確實帶來了前所未有的力量，也為簡報帶來了許多改變。它讓內容蒐集更快、投影片設計更美、資料整理更完整。它重新定義了「簡報準備」的方式，也徹底拉高了觀眾對簡報的視覺標準。
AI如此強大，反而更顯現出「個人」的珍貴價值，因為決定一場簡報高度的，從來不是工具，而是「你」。
你的觀點，是AI演算法裡找不到的靈魂。
你的素養，是決定AI產出優劣的關鍵品味。
你的呈現，是AI永遠無法模仿的真實溫度。
是的，善用AI，可以讓每個人輕易「做」出一份80分的簡報，但只有你，能把這份簡報調整成90分，並「說」成100分，讓人相信、讓人感動、讓人願意採取行動。
AI時代的簡報者，不需要抗拒AI，也不需要跟AI比較，而是要懂得運用AI，指揮AI，讓AI成為最強的幕後團隊。而你專注於那些永遠不變的事：站上台，用你的眼神、你的故事、你的信念，去連結台下的每一個靈魂。AI越強，身為「人」的價值就越顯珍貴。這就是AI時代下，簡報技巧最大的變與不變。
節錄自：商周出版《簡報的技術》／王永福（福哥） 著
AI工作專區｜工程師、PM、行銷的AI應用人才，企業AI徵才技能整理
AI時代來臨，企業對AI應用與自動化人才的需求不斷成長。從軟體工程師、產品經理、專案經理（PM）到行銷人才，懂得使用AI工具：RPA自動化流程、n8n無程式的工作流程整合，在就業市場已開出新的人才賽道，成為企業招募新一代人才的重要加分條件。
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AI技能找工作機會｜RPA、n8n、Vibe CodingRPA（Robotic Process Automation，機器人流程自動化）n8n（開源的工作流程自動化工具）Vibe Coding（氛圍程式設計）職務結合AI工作機會AI行銷人才AI應用管理師 Project Manager、AI PMAI產品經理（AI Product Manager）AI設計師（UI/UX）AI應用軟體工程人才AI、演算法工程師FAQ：AI工作常見問題AI＋自動化技能能提高薪資嗎？學AI可以做什麼工作？
AI技能找工作機會｜RPA、n8n、Vibe Coding
RPA（Robotic Process Automation，機器人流程自動化）
透過軟體「機器人」來模擬人類在電腦上執行重複性、規則化任務的技術，無需改變原有系統或進行複雜開發。
職缺舉例：RPA Business Development Specialist、HR數位轉型專案管理師、業務管理師、通路服務規劃人員
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n8n（開源的工作流程自動化工具）
可幫助工作者自動化重複性任務，整合各種應用服務，類似Zapier或Make.com，擁有更高的彈性。
使用範例
每日定時抓取某API數據→整合→發送Email報表
當表單送出→整理資料→寫入Google Sheet→發Slack通知
自動化CRM建立客戶資料 + 產生任務 + 發送開通信件
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Vibe Coding（氛圍程式設計）
工作者運用語言模型（ChatGpt、copilot）等AI技術，透過自然語言與AI對話，讓AI自動生成所需程式碼，大幅降低開發門檻。只需描述想要達成的功能，AI便能撰寫程式，無需深入理解底層程式運作原理，可以不透過工程師達到將網頁、APP快速送入市場驗證的開發模式。
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職務結合AI工作機會
AI工具的應用，讓專業工作者能提高工作效率（避免耗時的行政流程）、創意創新的競爭力（給予AI思考框架，提出不同的創新想法）、決策支援（藉由數據資料的匯入，與AI協作預測商業策略執行優勢與須備風險管理的地方）。
AI行銷人才
企業期待新一代的行銷人將專業的行銷know-how結合AI與MarTech的技術，能更精確的了解市場、找到用戶痛點、制訂與執行更有效的行銷策略。
必備技能：AI工具（ChatGPT）、RPA與n8n自動化排程、GA4。
加分條件：懂MarTech串接與數據驅動行銷策略。
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AI應用管理師 Project Manager、AI PM
結合PJM對組織流程、利害關係人的了解，提升決策效率與資源運用，並在複雜多變的環境中，精準規劃、協調跨部門團隊，確保專案按時、高品質交付，創造更高的商業價值。
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AI產品經理（AI Product Manager）
產品經理需要能精準識別使用者需求，將AI能力轉化為實際功能，並制定策略與路線圖，協調跨部門資源，確保AI產品從概念到落地，能創造最大化的商業價值與使用體驗。
必備技能：敏捷開發、數據分析、RPA流程設計、n8n工作流自動化。
加分條件：懂Prompt Engineering，能規劃AI產品MVP
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AI設計師（UI/UX）
結合AI技術與使用者行為洞察，打造人性化的產品體驗。需要理解AI產品的運作邏輯，將複雜的演算法結果轉化為直覺且易於使用的介面，在設計過程中融入個人化體驗與數據驅動的設計思維，確保產品兼具美感與功能。
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AI應用軟體工程人才
幫助提升公司營運效率，工作內容包含開發與推進AI自動化應用，包括文件生成、知識查詢、任務建議與流程輔助，提升日常作業效率。
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AI、演算法工程師
邊緣運算、LLM、AI/ML 演算法、生成式AI、影像辨識、資料科學……等專業技術領域
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FAQ：AI工作常見問題
AI＋自動化技能能提高薪資嗎？
能，降低人工成本，幫企業節省大量時間。幫助公司快速決策，提升專案 ROI。具備跨領域競爭力，在數位轉型浪潮中更具優勢。
學AI可以做什麼工作？
學AI可以應用在與數據、軟體、流程優化相關的工作中。例如：行銷人多會了AI，可以不透過工程師快速架設行銷活動網站、PM會AI，可以自動化縮短寫規格書的時間、透過Vibe Coding方式加速MVP的推出，工程師可以透過AI協作，更快產出80%的程式碼，將時間投入優化code的過程。
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