導入 AI 知識庫，不外乎就是想解決職場上典型的需求與痛點 ~
有問題要問誰？
AI 時代，當然就問 AI 呀
只是當人才的經驗沒有被紀錄下來，，
AI 沒有可參考的資料 (外面 100 分的做法也不一定內部的流程)，再加上 AI 幻覺的問題，自然就產生了 MIT 在 2025 報告中提到的 GenAI 鴻溝 ~
95% 企業投資 AI 零報酬
90% 更相信人類同事
因此，首要解決的問題就是
想辦法紀錄「人才的隱性經驗」，
否則 AI 就巧婦難為無米之炊、英雄無用武之地。
解法很簡單，
只要每天花 10 分鐘，採用「需求驅動」的策略，就能順利收集經驗。
- 什麼都問 AI
解決當下需求之外，還可以藉此看到需求、發現知識庫的缺口、以及維護現有的資料。
- 紀錄經驗
從後台統計中，挑出重要且常見的問題，整理成 FAQ。
當順利收集經驗後，下一個要解決的問題就是
我以為 ... 不知道要問
這是很多新人共同的現象，
即使有了完整的知識庫，因為不知道要問，還是會做錯
因此，我們就要想辦法在他們「做之前」先教會他。
這就引入了第 3 個步驟「10 倍速經驗傳承」 ~
每週將新整理的 FAQ，
透過 AI 建立成「微課程 + 測驗」的形式，引導學習者逐項、仔細地確認這些寶貴經驗。
工欲善其事必先利其器，
xms+ AI 就是為此而設計，用最簡單直覺的方式將下面 3 個步驟一氣呵成
- 問 AI
- 整理 FAQ
- 10倍速傳承
有了好的工具與可行的策略，我們就可以參考以下的導入企劃來執行。
就像「冰山在融化 ~ 組織成功變革的 8 個步驟」一書中提到的，組織內有許多 NoNo 性格的人，推動過程中充滿各種阻力，好不容易讓所有的領導高層認同並下定決心一定要推動後，整個變革的 8 個步驟中居然前 4 個都還在溝通 ...
為了避開令人挫折與沮喪的「溝通」，
我們建議
- 先挑選 1 ~2 個種子部門先行導入
- 每個部門 1 位主管 + 2 位同仁參與
過程中獲得經驗後，
再設計成符合公司的制度，進行典範轉移到其他單位。
這是美國知名作家馬克吐溫的名言 ~
取得領先的秘訣是先開始。
而開始的秘訣，就是把複雜的事分割成一件件做得到的小事，然後從第一件開始。
重點就是先從小地方、小範圍做起！
以下是參考的階段性目標與時程
階段 (1)
種子單位先行導入 (4 週)：
- 熟悉 AI 小幫手 (問AI + 寫FAQ)
約一堂課 1 小時就能熟悉小幫手操作，接著就每天練習寫 1 個 Q&A
- 經驗傳承
每週將整理的 FAQ 變成微課程 + 測驗形式，讓種子部門的其他人完成課程
階段 (2)
典範轉移到另外 2 個部門 (4 週)：
由種子部門現身分享，協助其他單位導入。
教別人，是最好的學習方法，種子部門也因此持續改善，進入正向的 PDCA 循環。
階段 (3)
全面推動 (變成公司文化)
因為已經有了前面的經驗，設計的制度也會更成熟，全面推動時就更容易成功。
雖然都只是執行「問AI、寫FAQ、傳承」流程，但卻可以有效解決
有問題要問誰？
無論是「問 AI」或透過「AI 知識社群」
都能解決當下問題之外，還能有效紀錄、維護與傳承經驗
階段 (4)
實現 AI 知識社群 (3 ~ 6 個月後)
當經驗持續累積後，就可以在知識社群開啟 AI 自動回應。
當使用者在討論區提問時，
AI 就能立刻回應，解決 80% 常見的問題，解放同仁大部分重複性的工作，我們就能把時間花在另外 20% 的問題處理上。
小提醒：知識社群的使用時機
如果一開始沒有文件，問 AI 都無法回答的話，
就建議將使用「AI 小幫手」改成「知識社群」，用最熟悉的方式，解決當下問題之外，更能順手記錄經驗。
補充：什麼時候比較適合推小幫手？
通常是以下條件
- 已經有一定完整的文件 or FAQ，AI 可以回答大部分問題時
- 不想 or 不好意思問人時
- 介面簡單