走進教室的中小企業主管與行政夥伴，大多帶著同一個痛點走進來：「AI 工具每個月都在出新模型，我們不是工程師，每天行政庶務已經忙不過來，到底該怎麼把 AI 落地到公司日常？」 企業面對轉型時常見的盲點，往往是太快跳進「工具怎麼操作」，卻忽略了「業務流程該如何拆解」。因此第一天的培訓不談空洞理論，而是帶著大家把 AI 調校成能進駐辦公室的「數位助理」。
一、 破除工具選型焦慮：建立 AI 全景地圖
課程開頭先為大家梳理當前的 AI 工具版圖與選型邏輯：
Google Gemini：具備百萬 Token 超長上下文窗口與原生多模態能力，適合處理長篇規章手冊或整場會議錄音。
OpenAI ChatGPT：邏輯推理敏銳，適合複雜業務情境推演。
Anthropic Claude：長文本語氣自然流暢，極適合潤飾正式商業書信與對外文案。
我也向主管們強調資料治理底線：導入任何工具前，機敏資料務必做好去識別化（De-identification），這是企業導入 AI 的核心防線。
二、 行政自動化的底層邏輯：IPO 模式與 RTF 提示詞框架
許多同仁抱怨 AI 回覆太籠統，問題通常在於輸入指令太模糊。上午我們聚焦於兩大結構化思考框架：
IPO 邏輯（Input - Process - Output）： 將混亂的行政事務拆解為清楚的資料流。以「活動經費審查」為例：
Input（輸入）：企劃摘要、預算明細、核銷規範。
Process（處理）：逐項比對金額上限、排除不得報支項目、審核估價單日期邏輯。
Output（輸出）：結構化經費申請表與具體審核意見草稿。
RTF 框架（Role - Task - Format）： 賦予 AI 明確的角色視角（Role）、具體任務（Task）與交付格式（Format）。設定為「行政審查人員」並規範三段式回饋輸出，產出品質就能直接對齊正式公文標準。
三、 直擊辦公痛點：從會議錄音秒變「派工清單」
許多企業每天最耗時的行政泥淖，就是開會兩小時、整理紀錄花半天，最後還不知道誰該負責追蹤。 現場演練長達數十分鐘的審查會議錄音檔，讓 AI 自動過濾冗贅發語詞、辨識發言脈絡，並在幾分鐘內萃取出：
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這樣的設計不僅適合課堂練習，更能應用在 活動宣傳、名片設計、產品包裝，甚至是 社群分享。同學們在課堂上玩得很開心，因為他們不只是學到程式邏輯，更看到自己寫的程式馬上變成一個能用的工具。
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2026 年 9 月 4 日，我受邀到財團法人商業發展研究院，與來自各產業的學員們共同探索「如何使用 AI 打造數位員工的實務」。
課程從 AI 的演進 與 提示詞的精進方法 開始，逐步帶領大家進入實際應用的場景。學員們的學習狀況非常好，能快速上手並完成指定範例。現場調查顯示，雖然有訂閱 AI 工具的使用者仍不算多，但 Google Gemini 免費額度相對大方，讓大家能親自體驗並完成練習。一天的課程結束後，學員們對 AI 工具的掌握度與信心明顯提升。
我也拋出一個問題給大家：你最期待看到哪一種 AI 應用呢？ 這樣的互動讓學員們開始思考 AI 在自己工作領域的可能性。
下午的課程則更具操作性。我帶領學員在 AI Studio 中動手實作一個「業務跟催看板 App」。從建立專案開始，逐步講解如何設計看板欄位、設定任務狀態，並讓大家親自體驗拖曳更新進度的互動操作。接著，我示範如何將看板資料直接匯入 Google Sheet，讓學員理解如何把 AI 工具與日常辦公流程結合，做到即時同步與資料管理。
許多學員在操作過程中驚訝於 AI Studio 的直覺性與便利性，紛紛表示這樣的應用能大幅提升團隊協作效率。整個下午的學習氛圍非常熱烈，大家都帶著滿滿的靈感與成果離開教室。
課程結語：知識才是企業最重要的資產
在課程最後，我提醒學員們：任何 AI 工具都有可能隨著時間被淘汰或取代，因此不要只依賴工具本身。真正能長久發揮價值的，是在職場上累積的知識與標準作業流程 (SOP)。對企業而言，如何把員工的經驗與智慧有效萃取並沉澱下來，建立成組織的知識庫，才是最重要、最具持續競爭力的寶藏。
