第一章、用 AI 幫團隊業績成長 20%
每天只要花 10 分鐘，建立以下小小的行為：
- 什麼都問 AI
- 整理 FAQ
3 個月內就能成功打造企業專屬的知識庫，
而且還能避免 AI 幻覺、一本正經胡說八道的問題。
1. 需求
有問題要問誰？以前的人怎麼做？
這完全就是我們工作中的日常，是職場工作上每個人都很熟悉的對話。
但結果往往是
- 不知道要問誰
- 對方在忙
- 不好意思 (問題會不會太簡單了？)
- 已經忘了
- ...
這也反映出人才的價值，
因為有經驗，可以把事情做好、解決問題，是許多企業最重要的資產！
然而，現在人難找，也不好教，
知識管理的需求又更急迫了，因為
- 技術與經驗流失，隨著人員異動，多年的寶貴經驗就化為烏有
- 同樣的錯誤反覆發生，造成效率低落、損失慘重等問題
- 時程與品質難以優化
- ...
這就是為什麼大家都希望導入知識管理，
想辦法把人的經驗，變成公司具體的數位資產。
因此，知識管理要做的就是
- 知識，要進得去
- 需要時，找得到
- 權限管理，不該看的不能看
2. 痛點 ~ 3 大挑戰
需求雖然很簡單，但執行卻困難重重！
傳統公司運作 or 工廠生產標準流程 (SOP) 還好，
但停留在員工腦袋中那些經驗 (隱性知識) 幾乎就完全沒輒。
- 經驗，進不去
大部分公司第一關「紀錄經驗」就卡住了。
理由不外乎是 ... 不知道要寫什麼、沒時間或不會寫等。 - 不好維護
好不容易進去的資料，如果缺乏好的維護就會產生~ 過時、不完整、重複、不一致、 ... 等一堆問題。
一旦查到的資料不具參考價值、甚至還是錯的，那就沒人想用了。 - 需要時，找不到
關鍵詞、標籤，每個人想的可能不一樣，甚至連自己下的關鍵詞也會隨著時間而不同，當然就不好搜尋了 ...
3. 找不到，是問題的最核心
為什麼呢？原因其實很容易理解：
- 沒動機寫
寫了又找不到，當然就不會想紀錄 - 維護困難
已經寫過的資料，因為找不到，就無法持續更新，資料當然就變得過時不完整或不一致囉 - 資料重複
找不到，只好又再重寫一份，產生一堆重複的資料，甚至還互相矛盾 ...
4. 突破
人才的隱性知識，虛無飄渺，要怎麼記錄呢？
70-20-10 的學習法則中提到
70% 的經驗來自工作中的累積，
也就是「碰到問、做錯學」，要「很久」才能累積。
這就提供了很棒的線索 ~
那就在碰到、做錯時紀錄，也就是「經一事長一智」過程中的知識來源「經一事」紀錄下來就對了。
很自然的就延伸出以下解決 3 大挑戰的 2 個原則：
- 邊做邊紀錄
發生的時候就隨手記錄，就能讓「用得到的經驗」被記錄下來。 - 下次照著做
執行時發現「過時、不完整、重複 ...」等問題，解決不好維護的難題，讓「用得到的經驗」進入 PDCA 持續改善的流程。
至於找不到的問題，正式目前生成式 AI 強項，
能理解語意，克服傳統關鍵詞找不到的問題。
更完整的說明與分析，
可以參考：「打通任督二脈：邊做邊記錄、下次照著做」
5. 工具
工欲善其事，必先利其器！
要能實現「邊做邊記錄」，
就必須要有簡單實用的知識管理工具，降低紀錄與持續改善的門檻。
要做到「下次照著做」，
就要能快速找到資料，且內容要正確！
這些，xms+ AI 都做到了！
- 實用的知識管理功能
這是一切的基礎，也是能成功紀錄經驗的關鍵！
xms+ 知識庫提供多元的紀錄格式，
涵蓋一般文件、影片、SOP、FAQ、案例分析等，讓不同的經驗用簡單、適合的方式紀錄。
更重要的是，清晰的「紀錄框架」不僅能降低紀錄門檻，還可以讓讀者更快抓到重點。 - 強大的 AI 技術
xms+ 專屬的 AI 技術，
有效解決資訊「找不到、過時、不完整、重複」等問題，還能避免 AI 幻覺、一本正經胡說八道的問題，讓知識管理更精準、更高效。
關於 3 大挑戰更詳細的解方，可以參考：
6. 執行方法 & 策略
「殺雞用牛刀」不是刀不好，而是用錯地方。
有了好的工具之外，執行策略更是成功的關鍵！
利用 xms+ 知識庫結合 AI 技術 和 簡單可行的策略，
只要 每天 10 分鐘 極低的時間成本，執行兩個簡單的步驟
- 什麼都問 AI
這樣就收集到「需求」，知道哪些是值得記錄的經驗。 - 整理 QA
從問題中挑重要且常見的來整理就好，實現 80-20 法則。
更完整的說明與實際案例做法，
可以參考：「用 AI 實現「邊做邊記錄、下次照著做」」。
很多時候改變並不需要一個驚天動地的計劃，而是從一個微小到不起眼的行動開始！
過去 10 年都做不到的，
現在 3 個月後就做到了，有沒有很厲害呢？
成功導入後，
有問題要問誰？ 就問 xms+ AI 呀。
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- 位置
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- 資料夾名稱
- AI 人工智慧之道 ~ 每天 10 分鐘，3 個月提升團隊業績 20%
- 上傳者
- 蘇德宙
- 單位
- 台灣數位員工
- 建立
- 2025-12-25 09:41:26
- 最近修訂
- 2025-12-25 17:49:33