• 00:00 1.
    什麼都先問 AI？
  • 索引
  • 筆記
  • 全螢幕
什麼都先問 AI 就對了
長度: 06:46, 瀏覽: 834, 最近修訂: 2026-06-08
特別提醒
影片是 AI 依據文章內容生成的，雖然內容可能和原文不一樣，但依然可以幫助我們從延伸的觀點來理解文章的核心概念。
podcast 聲音版 (深度互動對談) ：https://youtu.be/Uv8NPJBCBhs?si=f8-TO_Sc4M1Ss5jN

是！
而且最好在「做之前」，都先過問 AI。

除了再次確認做法之外，
如果 AI 無法從內部的資料回答，就可以藉此從真實的需求中藉此發現知識缺口並用簡單的 QA 順手補上，解決企業知識管理的千古難題 ~

隱性知識危機

也就是公司裡那些最有價值的實戰經驗 or 眉角，
絕大部分只存在員工的腦子裡，導致內部的知識庫根本就是一個數位廢墟，沒人想用 ...


知識管理 3 大痛點 ~
經驗進不去、維護困難、需要時找不到
這幾乎是每一家公司共同的痛點，下面就是一個很典型的例子。

1d63225a228064c11132977d59cd5d5a.png

公司小陳想確認「報銷流程」怎麼申請，光是用「關鍵字搜尋」就花了將近半小時，
找到了 3 份文件，看起來都相關，但都不太一樣，甚至還彼此矛盾，讓人越看越困惑。

最後直接放棄跑去問行政部的大姊，
不到 3 分鐘就清楚說明完整流程，還補充了幾個文件中從未寫明、卻極為關鍵的實務細節。

這個例子點出了企業知識管理最核心的問題：
知識並非不存在，而是無法被有效保存、更新與傳承。

當這些隱形經驗無法被有效記錄，很容易就會發生以下的問題：

  1. 人會忘記
  2. 不知道要問誰
  3. 講法不一致
  4. 人員異動經驗遺失 ...

問題這麼多又複雜，到底要怎麼辦？


什麼都問 AI 就對了
c490236ce18828ccaf56873e67dca887.png

因為問，就看到需求
而且 AI 就會從資料庫找出對應的 Q&A，或是依據相關資料綜合整理後回答，
我們就可以在這個過程中，解決傳統知識管理「維護困難」造成的問題。

  1. 資料過時
  2. 不完整
  3. 重複
  4. 不一致
  5. 甚至互相矛盾 ...

怎麼說呢？

以下就逐項分析如何透過簡單的「提問」以及 AI「找得到」的強大能力，
解決知識管理典型的痛點：
  1. 經驗進不去
    常常不知道要寫什麼？也就是不清楚需求

  2. 不好維護
    導致的過時、不完整、重複、不一致、矛盾 ... 等問題


經驗進不去
在一般公司裡面，
人才的寶貴經驗，真的有寫下來的可能連 5% 都不到，也就是根本沒有任何文件記錄！

561212f7633d07e0e9f43a59e13051a6.png

這種情況其實很合理，我們常常就是想太多：

東西這麼多
資料還不夠完美
現在很忙
之後再寫
... 

光是這些就足以讓我們打退堂鼓了，
結果就是卡在那裡，什麼都沒做。

想都是問題，做才有答案！
有問，就是需求，就值得被紀錄，就這麼簡單。

只要做到「什麼都問 AI」這個小小的習慣，
就能啟動整個循環，將那些「重要、且常見的問題」紀錄，
知識管理就會從過去不會成功的苦差事，變成水到渠成的結果。


過時
當發現 AI 提供的資料怪怪的，例如：

問：「怎麼重設密碼？」
AI 回答：「可以通訊辦理」

顯然，這是過去的做法，現在已經不提供了。

我們就可以回饋「不滿意」，
系統就會通知後台管理員，不用 1 分鐘就可以順手修掉了。

9a5f4764c95fdd20749ec785a5002490.png


不完整
如果沒有持續維護，資料不完整就是必然的現象。
因為我們不可能一開始就寫出 100 分的內容！

就像 iPhone 已經出了 10 多代，是持續改善的過程。

透過大家不斷的去問題，
當 AI 無法回答或給的資料不完整時，就像是一個探測器，能發現知識的缺口。

5b4449ffcf8d1dd1a196d9379ff652c7.png


例如，那位行政大姐的報銷秘訣 (隱性經驗)，
小陳問完後，負責的大姊從系統後台就能發現並補進去。

這個簡單的「問 AI」動作，
就把維護知識庫這個幾乎不可能的任務，變成一個無痛的好習慣。
只要進入 PDCA 持續改善的循環，一次進步一點點，就能增加覆蓋率和正確率。


重複
一旦資料找不到 or 缺乏整理，當然就有一堆重複的資料囉。
例如，當找不到的時候，就只好再寫一次 ...

解法一樣很簡單，
AI 會告訴你有哪些 FAQ 是同樣的問題
或是我們可以從參考資料清單中發現重複的資料。

349f4731832a5ecd3f85d28b2d9b9d68.png


不一致、互相矛盾 ...
AI 帶來技術突破，
能透過強大的「理解」能力 ~

找到核心意義相同的內容，
突破傳統「關鍵詞」搜尋的限制


一旦找得到，只要有制度、有負責人、就能順利解決這些難題！
135b6b839d016ba8e2dd48592d480993.png


重點整理
什麼都問 AI 就對了！

這個簡單的動作，
除了避免「我以為 ...」的認知錯誤外，
更能徹底解決人才的隱性經驗進不去，以及資料維護困難的難題。

只要養成這個小小「問」的習慣，
就能進入 PDCA 循環，增加覆蓋率和正確率！

改變，就從這個簡單的動作開始！

a16d26f9cd1be18cebb118d29d37ef44.png
    評語
    請登入後才可以評分
    上一篇 下一篇
    位置
    1. 知識庫
    2. AI 人工智慧之道 ~ 每天 10 分鐘，打造沒有幻覺的 AI 知識庫
    資料夾名稱
    AI 人工智慧之道 ~ 每天 10 分鐘，打造沒有幻覺的 AI 知識庫
    上傳者
    蘇德宙
    單位
    台灣數位員工
    建立
    2025-12-29 20:52:02
    最近修訂
    2026-06-08 10:14:15
    長度
    06:46
    引用
    1
    1. 知識庫
    2. AI 人工智慧之道 ~ 每天 10 分鐘，打造沒有幻覺的 AI 知識庫
    1. 1.
      快速入門
      1. 1.1
        AI 人工智慧之道
      2. 1.2
        60 分鐘就上手 ~ 從 AI 知識庫到 10 倍速傳承
      3. 1.3
        需求驅動：打造企業 AI 知識庫的唯一路徑
    2. 2.
      用 AI 幫團隊效率 / 業績提升 20%
      1. 2.1
        需求：有問題要問誰？
      2. 2.2
        GenAI 鴻溝 ~ 95% 企業 AI 投資零回報
      3. 2.3
        為什麼 AI 展示時都很厲害，但實際導入後卻常常令人失望
      4. 2.4
        AI 幻覺 (hallucination) 與可能的風險
      5. 2.5
        隱性經驗危機，AI 巧婦難為無米之炊
      6. 2.6
        30 分鐘，建立基礎的 AI 知識庫
      7. 2.7
        每天 10 分鐘，打造一個沒幻覺的 AI 知識庫
      8. 2.8
        AI 知識社群
      9. 2.9
        寫了，就不要浪費 (從討論互動中紀錄 QA)
      10. 2.10
        用 AI 帶動團隊業績提升 20%
      11. 2.11
        提升業績案例 (1) ~ 連鎖超商的水餃促銷
      12. 2.12
        提升業績案例 (2) ~ 連鎖超商泡麵促銷
      13. 2.13
        推動，很困難？「小行為 + 即時激勵」就對了
      14. 2.14
        輔導方案 ~ 導入 xms+ AI 知識庫
    3. 3.
      AI 人工智慧之道
      1. 3.1
        生成式 AI 的 5 個根本限制
      2. 3.2
        什麼都先問 AI 就對了
      3. 3.3
        避免 AI 幻覺
      4. 3.4
        AI 人工智慧之道 ~ 打破砂鍋問到底！
    4. 4.
      AI 驅動的學習革命
      1. 4.1
        記錄經驗，可以很簡單！
      2. 4.2
        70-20-10 學習法則，要很久才能累積經驗
      3. 4.3
        設計測驗，確保學習效果最有效的方法！
      4. 4.4
        用 AI 實踐 10 倍速經驗傳承
      5. 4.5
        AI 驅動的翻轉教室3.0，打破聽課只有 5% 吸收率的魔咒
    5. 5.
      數位轉型
      1. 5.1
        AI 會議管理
      2. 5.2
        專案 / 工作管理
      3. 5.3
        職能知識庫
      4. 5.4
        工作日誌 ~ 結合職能 + 專案管理的超強便利貼
    6. 6.
      如何記錄經驗？
      1. 6.1
        寫文件，很難！
      2. 6.2
        只有文件，不夠！
      3. 6.3
        已經有文件了，為什麼還要寫 FAQ？
      4. 6.4
        不同的經驗，適合的紀錄方式也不同 (因地制宜)
      5. 6.5
        紀錄經驗，寫 FAQ 就對了
      6. 6.6
        文件 + FAQ，互補、截長補短
      7. 6.7
        文件看不到重點 vs. FAQ 對症下藥
    7. 7.
      維護資料
      1. 7.1
        維護資料，很困難！
      2. 7.2
        ISO 的文件規範，很理想，但是 ...
      3. 7.3
        AI 驅動的維護資料 ~ 什麼都問 AI 就對了！
      4. 7.4
        維護案例 (1) ~ 改善「過時」的流程
      5. 7.5
        維護案例 (2) ~ 改善「不完整」的流程
    8. 8.
      記錄經驗 (1) ~ 寫 FAQ
      1. 8.1
        FAQ 怎麼寫？
      2. 8.2
        QBS ~ 寫成一個 QA 還是分拆多個？
      3. 8.3
        降低寫 FAQ 的門檻：AI 輔助與 PREP 結構應用
      4. 8.4
        寫 1 個 QA 要花多少時間？ (含寫作技巧)
      5. 8.5
        寫 FAQ (1) ~ 快速、高品質的標準化流程
      6. 8.6
        寫 FAQ (2) ~ 問題，要怎麼描述？ (原則與步驟)
      7. 8.7
        寫 FAQ (3) ~ 內容，先講重點就對了 (PREP)
      8. 8.8
        寫 FAQ (4) ~ 前提，有時候很重要
      9. 8.9
        寫 FAQ (5) ~ 排版，可以畫龍點睛！ (凸顯重點、增加可讀性)
      10. 8.10
        寫 FAQ (6) ~ 案例練習 (下標題、排版)
      11. 8.11
        向 AI 學習！
      12. 8.12
        向 AI 學習的案例：官網價格比較低，為什麼要向你們買比較貴的？
    9. 9.
      記錄經驗 (2) ~ 寫文件
      1. 9.1
        文件：用「重點」來整理就會簡單很多
      2. 9.2
        寫操作手冊 (1) ~ 設計原則
      3. 9.3
        寫操作手冊 (2) ~ 流程 & 案例練習
      4. 9.4
        經一事長一智，寫案例分析
      5. 9.5
        從案例分析到行為變革 (真實案例分析：不仔細看沒 follow 規格)
    10. 10.
      採取行動 ~ 導入系統與建立制度
      1. 10.1
        ABC 行動指南
      2. 10.2
        為什麼傳統的激勵方法，效果不好？
      3. 10.3
        冰山在融化 ~ 組織成功變革的 8 個步驟
      4. 10.4
        做，就對了
      5. 10.5
        導入企劃書 (1) ~ 策略
      6. 10.6
        導入企劃書 (2) ~ 深耕人才發展，邁向頂尖 (成為台灣領頭羊、全球典範)
      7. 10.7
        導入企劃書 (3) ~ AI 驅動的學習革命 ~ 翻轉教室 3.0 (邁向頂尖大學)
    11. 11.
      應用
      1. 11.1
        打造「學習型組織」的指南
      2. 11.2
        課程小幫手
      3. 11.3
        護理臨床經驗，可以 10 倍速傳承
      4. 11.4
        醫師案例報告，小改變大效果 (1) ~ 微調「重點整理」 ( take home message)
      5. 11.5
        醫師案例報告，小改變大效果 (2) ~ 使用「重點分析」
    12. 12.
      操作教學
      1. 12.1
        [操作] 建立 AI 小幫手 (1) - 基礎 AI 服務
      2. 12.2
        [操作] 建立 AI 小幫手 (2) - 打造沒有 AI 幻覺的小幫手
      3. 12.3
        [操作] AI 知識社群
      4. 12.4
        [操作] 用 AI 實踐 10 倍速經驗傳承
      5. 12.5
        [操作] 翻轉教室 3.0 ~ 線上錄影、AI 重點整理、設計測驗
      6. 12.6
        [操作] 案例分析 (1) ~ 問題處理
      7. 12.7
        [操作] 案例分析 (2) ~ 重點整理
    13. 13.
      Q&A
      1. 13.1
        Google 查得到的、ChatGPT 都可以回答的，還要問嗎？
      2. 13.2
        現在已經有很多文件了，可以直接給 AI 用嗎？
      3. 13.3
        如果不能用「文件」，那要用什麼？
      4. 13.4
        AI 為什麼會胡說八道？
      5. 13.5
        AI 胡說八道，可以解決嗎？
      6. 13.6
        要如何避免 AI 胡說八道？
      7. 13.7
        不讓 AI 生成，那要如何回答問題？
      8. 13.8
        大家都不想寫 Q&A ...
      9. 13.9
        能紀錄下來的經驗有限，真的有用嗎？
      10. 13.10
        寫錯怎麼辦？
      11. 13.11
        寫錯，會留下證據 ...
      12. 13.12
        FAQ 怎麼寫？
      13. 13.13
        推動很困難？
      14. 13.14
        AI 小幫手 or 知識社群 (討論區)，我該如何選擇？
    14. 14.
      課程目標與簡介 (07-01 14:00)
    © Copyright since 2017 by FormosaSoft Corporation.
    All rights reserved.