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用 AI 實踐 10 倍速經驗傳承
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列印日期 : 2026/08/21
台灣數位訓練課程
知識庫
AI 人工智慧之道 ~ 每天 10 分鐘,打造沒有幻覺的 AI 知識庫
用 AI 實踐 10 倍速經驗傳承
長度: 02:20,
瀏覽: 401,
最近修訂: 2026-05-03
×
播放影片: https://training.xms.tw/media/5632
人才,是很多公司最重要的資產,
因為有經驗,知道事情怎麼做 (SOP)、問題怎麼處理 (Q&A)。
只是現在人難找,也難教。
痛點
根據 70-20-10 學習模型,
傳統教育訓練的效果很有限,僅佔經驗來源的 10%,大部分的經驗 (70%) 是從工作中獲得,
也就是「經一事、長一智」的過程 ~
碰到問、做錯學
但是碰到要運氣、做錯要付代價,過程漫長且挫折 ...
很久,新人就沒耐心
挫折,就沒成就、容易萌生退意,離職率自然居高不下。
突破 ~ 10 倍速傳承
突破的線索就藏在「碰到問、做錯學」的學習過程中,
如果我們能在「碰到、做錯」的時候,
將寶貴的「經驗」紀錄下來,
這時候,只要將這些經驗,每一個都設計成一道測驗題目,並設定成:
Open book
考 100 分才算過關
最多只能考 3 次
就能藉此引導學習者,
逐項、仔細地檢視前輩們多年來累積的經驗。
過去,可能要 3 ~ 5 年跌跌撞撞才能碰到的經驗
現在,只要一個測驗,1 個月內就能迅速獲得
這就是 10 倍速經驗傳承!
挑戰
透過事件驅動 (event driven) ~
在「碰到、做錯」的時候,
將經驗記錄下來。
聽起來很理想,但現實卻是
人腦中的經驗,有紀錄下來的連 5% 都不到 ... 這就是「
隱性經驗危機
」。
別擔心,
這不是做不到,只是過去我們還不知道好方法而已。
執行方法
現在有強大的 AI 協助,透過小小行為設計,分兩階段就能做到!
收集經驗
傳承
具體的執行步驟如下:
什麼都問
AI
解決問題的同時,又能收集到需求,看到知識缺口。而且透過 AI 的回應,還能同時進行資料維護,減少過時、不完整、不一致的現象。
整理 FAQ
將重要且常見的問題,也就是看到 A 想到 B 的經驗,用 QA 形式紀錄下來。
傳承 (AI 設計測驗)
將每一個經驗 (QA) 透過 AI 設計成測驗題目,就能引導學習者逐項、仔細的確認這些前輩們累積多年的經驗,達到 10 倍速經驗傳承的效果。
只要每天花 10 分鐘,
一杯咖啡的時間而已,3 個月後就能突破,獲得驚人的成果喔。
更完整的內容,
可以參考:「
每天 10 分鐘,打造沒有 AI 幻覺的知識庫
」
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詳細
位置
知識庫
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
2026-04-23 09:59:44
最近修訂
2026-05-03 18:53:42
長度
02:20
引用
2
知識庫
AI 人工智慧之道 ~ 每天 10 分鐘,打造沒有幻覺的 AI 知識庫
1.
快速入門
1.1
AI 人工智慧之道
1.2
60 分鐘就上手 ~ 從 AI 知識庫到 10 倍速傳承
1.3
需求驅動:打造企業 AI 知識庫的唯一路徑
2.
用 AI 幫團隊效率 / 業績提升 20%
2.1
需求:有問題要問誰?
2.2
GenAI 鴻溝 ~ 95% 企業 AI 投資零回報
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
2.4
AI 幻覺 (hallucination) 與可能的風險
2.5
隱性經驗危機,AI 巧婦難為無米之炊
2.6
30 分鐘,建立基礎的 AI 知識庫
2.7
每天 10 分鐘,打造一個沒幻覺的 AI 知識庫
2.8
AI 知識社群
2.9
寫了,就不要浪費 (從討論互動中紀錄 QA)
2.10
用 AI 帶動團隊業績提升 20%
2.11
提升業績案例 (1) ~ 連鎖超商的水餃促銷
2.12
提升業績案例 (2) ~ 連鎖超商泡麵促銷
2.13
推動,很困難?「小行為 + 即時激勵」就對了
2.14
輔導方案 ~ 導入 xms+ AI 知識庫
3.
AI 人工智慧之道
3.1
生成式 AI 的 5 個根本限制
3.2
什麼都先問 AI 就對了
3.3
避免 AI 幻覺
3.4
AI 人工智慧之道 ~ 打破砂鍋問到底!
4.
AI 驅動的學習革命
4.1
記錄經驗,可以很簡單!
4.2
70-20-10 學習法則,要很久才能累積經驗
4.3
設計測驗,確保學習效果最有效的方法!
4.4
用 AI 實踐 10 倍速經驗傳承
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.
數位轉型
5.1
AI 會議管理
5.2
專案 / 工作管理
5.3
職能知識庫
5.4
工作日誌 ~ 結合職能 + 專案管理的超強便利貼
6.
如何記錄經驗?
6.1
寫文件,很難!
6.2
只有文件,不夠!
6.3
已經有文件了,為什麼還要寫 FAQ?
6.4
不同的經驗,適合的紀錄方式也不同 (因地制宜)
6.5
紀錄經驗,寫 FAQ 就對了
6.6
文件 + FAQ,互補、截長補短
6.7
文件看不到重點 vs. FAQ 對症下藥
7.
維護資料
7.1
維護資料,很困難!
7.2
ISO 的文件規範,很理想,但是 ...
7.3
AI 驅動的維護資料 ~ 什麼都問 AI 就對了!
7.4
維護案例 (1) ~ 改善「過時」的流程
7.5
維護案例 (2) ~ 改善「不完整」的流程
8.
記錄經驗 (1) ~ 寫 FAQ
8.1
FAQ 怎麼寫?
8.2
QBS ~ 寫成一個 QA 還是分拆多個?
8.3
降低寫 FAQ 的門檻:AI 輔助與 PREP 結構應用
8.4
寫 1 個 QA 要花多少時間? (含寫作技巧)
8.5
寫 FAQ (1) ~ 快速、高品質的標準化流程
8.6
寫 FAQ (2) ~ 問題,要怎麼描述? (原則與步驟)
8.7
寫 FAQ (3) ~ 內容,先講重點就對了 (PREP)
8.8
寫 FAQ (4) ~ 前提,有時候很重要
8.9
寫 FAQ (5) ~ 排版,可以畫龍點睛! (凸顯重點、增加可讀性)
8.10
寫 FAQ (6) ~ 案例練習 (下標題、排版)
8.11
向 AI 學習!
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.
記錄經驗 (2) ~ 寫文件
9.1
文件:用「重點」來整理就會簡單很多
9.2
寫操作手冊 (1) ~ 設計原則
9.3
寫操作手冊 (2) ~ 流程 & 案例練習
9.4
經一事長一智,寫案例分析
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.
採取行動 ~ 導入系統與建立制度
10.1
ABC 行動指南
10.2
為什麼傳統的激勵方法,效果不好?
10.3
冰山在融化 ~ 組織成功變革的 8 個步驟
10.4
做,就對了
10.5
導入企劃書 (1) ~ 策略
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)
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.
應用
11.1
打造「學習型組織」的指南
11.2
課程小幫手
11.3
護理臨床經驗,可以 10 倍速傳承
11.4
醫師案例報告,小改變大效果 (1) ~ 微調「重點整理」 ( take home message)
11.5
醫師案例報告,小改變大效果 (2) ~ 使用「重點分析」
12.
操作教學
12.1
[操作] 建立 AI 小幫手 (1) - 基礎 AI 服務
12.2
[操作] 建立 AI 小幫手 (2) - 打造沒有 AI 幻覺的小幫手
12.3
[操作] AI 知識社群
12.4
[操作] 用 AI 實踐 10 倍速經驗傳承
12.5
[操作] 翻轉教室 3.0 ~ 線上錄影、AI 重點整理、設計測驗
12.6
[操作] 案例分析 (1) ~ 問題處理
12.7
[操作] 案例分析 (2) ~ 重點整理
13.
Q&A
13.1
Google 查得到的、ChatGPT 都可以回答的,還要問嗎?
13.2
現在已經有很多文件了,可以直接給 AI 用嗎?
13.3
如果不能用「文件」,那要用什麼?
13.4
AI 為什麼會胡說八道?
13.5
AI 胡說八道,可以解決嗎?
13.6
要如何避免 AI 胡說八道?
13.7
不讓 AI 生成,那要如何回答問題?
13.8
大家都不想寫 Q&A ...
13.9
能紀錄下來的經驗有限,真的有用嗎?
13.10
寫錯怎麼辦?
13.11
寫錯,會留下證據 ...
13.12
FAQ 怎麼寫?
13.13
推動很困難?
13.14
AI 小幫手 or 知識社群 (討論區),我該如何選擇?
14.
課程目標與簡介 (07-01 14:00)