快速入門
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資深員工的經驗沒寫下來，AI 就巧婦難為為無米之炊
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什麼都問 AI，當然很理想！
但現實卻是 ~
有經驗的同事，
大腦中的這些寶貴「眉角」有記錄下來的比例卻極低，連 5% 都不到！
而且因為維護困難，導致這些資料還會有過時、不完整、重複、不一致、甚至互相矛盾 ... 等問題。
因此當人才的經驗無法被有效記錄時，
導入 AI 很可能會是一場零報酬的投資 (註1)，甚至造成困擾。
因為
- 網路上查到的資訊，不一定是公司內的做法。
- AI 透過 RAG 技術，只能從少數且有問題的紀錄回答問題，AI 當然就英雄無用武之處，巧婦難為無米之炊。
因此，除了極少數的應用 (註2)，強行導入 AI 可能會弄巧成拙 ~
過去，頂多找不到
現在，AI 卻會很有自信的提供似是而非，容易混淆的資訊 (AI 幻覺)。
因此，要導入 AI 知識庫，
第一步，也是最關鍵的一步，就是要先解決隱性經驗危機 ~ 想辦法記錄經驗，
不然再厲害的 AI 也幫不上忙。
同時，把經驗寫下來一定不會錯，因為
- 人會忘記
- 不知道要問誰
- 回答不一致
- ...
附註1：零報酬分析
MIT 2025 年的一份報告，揭露了一項驚人的數據：
95% 企業「投資 AI 零報酬」
90% 用戶「更信任人類同事」
這很容易理解，因為 AI 的幻覺問題，
而且還只能參考極其有限且可能有問題的資料時，投資零報酬就是必然的。
當無法真正落地解決問題時，
AI 只能是陪你天南地北聊天 (Chat)、 用自信且流暢的語氣和你互動的博士而已。
註2：現階段適合的AI 應用
就是落入那 5% 有紀錄且資料正確範圍內的應用，
例如，公司人事制度、金融商品介紹等，或是 AI agent、機器人等知識範圍相對明確且固定的領域。
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