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導入企劃書 (1) ~ 分階段策略
長度: 09:15, 瀏覽: 342, 最近修訂: 2026-09-22
主題索引
1. 需求 & 痛點
2. AI 知識庫 ~每天 10 分鐘，問 AI + 整理 FAQ
3. 10 倍速經驗傳承 ~用 AI 將 FAQ 設計成「測驗」
4. 策略 ~小範圍先行，再進行典範轉移
5. 分階段目標
根據福格的行為模型

B = MAP

要能成功導入 AI 知識庫，就是要克服這 2 個點

會不會「做起來太麻煩」
or 忙到根本「想不起來要做」 


也就是要設計出符合「很小行為 X 清楚提示」的制度，例如：

  1. 每天花 10 分鐘 (很小的行為)
  2. 問 AI 和整理 FAQ

再加上對的執行者，每天「提醒」，
大約 1 個月的時間，就能養成「無痛的習慣」，變成日常與深入組織的文化。

為了更容易掌握整個脈絡，
以下就從需求、引發的痛點開始分析，如何對症下藥、策略與執行方法，進行完整的說明。

需求 & 痛點
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 沒有可參考的資料之外，再加上 AI 幻覺的問題，就很難成功，如 GenAI 鴻溝的現象 ~ 95% 企業投資 AI 零報酬。



AI 知識庫 ~
每天 10 分鐘，問 AI + 整理 FAQ
因此，首要解決的問題就是

隱性經驗危機 ~ 
有紀錄下來的經驗不到 5%！


把人才的經驗紀錄下來，變成公司具體可查詢、可複製的資產，
否則 AI 將巧婦難為無米之炊、英雄無用武之地。

如何克服 5% 的魔咒呢？解法很簡單！ 

透過「需求驅動」策略，執行

  1. 什麼都問 AI
    解決當下問題之外，還能藉此收集需求、發現知識庫的缺口、以及維護現有的資料。

  2. 寫 FAQ
    從後台統計中，挑出重要且常見的問題，整理成 FAQ。

打敗「隱性經驗危機」這個大魔王、順利記錄人才的經驗後，下一個要解決的問題就是

我以為 ...  不知道要問


10 倍速經驗傳承 ~
用 AI 將 FAQ 設計成「測驗」
即使有了完整的知識庫，很多人因為不知道要問，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

每週將新收集到的經驗 (FAQ)，
透過 AI 建立成「微課程 + 測驗」，open book、100分及格、只能考 3 次，藉此引導學習者逐項、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，有了好的工具與可行的策略，整個導入就是
持續每天花 10 分鐘，執行這 3 個簡單的步驟
  1. 問 AI
  2. 整理 FAQ
  3. 10倍速傳承

效果絕對能顛覆想像，克服千古難題

有問題要問誰？
我以為 ... 不知道要問？


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

然後在做之前，先用 10 倍速教會他！



策略 ~
小範圍先行，再進行典範轉移
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、沮喪與浪費時間的「溝通」，
我們建議
  1. 先挑選 1 ~ 2 個種子部門先行導入
  2. 每個部門 1 位主管 + 2 位同仁參與

過程中獲得經驗後，
就能設計出更符合公司的制度，再進行典範轉移到其他單位。


分階段目標
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)：
  1. 熟悉 AI 小幫手 & 知識社群 (提問 + 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

  2. 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。


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。

知道和做到，往往還是有落差，
我們可以尋求專家顧問進行手把手的輔導，只要能配合，基本上都會成功喔

更完整的說明，



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
  1. 已經有一定完整的文件 or FAQ，AI 可以回答大部分問題時
  2. 不想 or 不好意思問人時
  3. 介面簡單
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    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
    2026-07-05 08:38:58
    最近修訂
    2026-09-22 07:16:33
    長度
    09:15
    引用
    3
    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.
      序
    2. 2.
      快速入門
      1. 2.1
        每天 10 分鐘，打造專屬的 AI 超級顧問
      2. 2.2
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      2. 5.2
        每天 10 分鐘，打造一個沒幻覺的 AI 知識庫
      3. 5.3
        有記錄到的這麼少，甚至還寫錯，真的值得做嗎？
      4. 5.4
        AI 知識社群
      5. 5.5
        AI 知識社群，執行流程 ~ 寫了，就不要浪費
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        AI 小幫手 or 知識社群，要選哪一個？
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        推動，很困難？「小行為 + 即時激勵」就對了
      8. 5.8
        讓寫 FAQ 不再抗拒，反而變成每天都很渴望想做的事
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        輔導方案 ~ 導入 xms+ AI 知識庫
      10. 5.10
        教育訓練指引 (以圖書館服務為例)
    6. 6.
      應用 (1) ~ 用 AI 提升業績 20%
      1. 6.1
        用 AI 帶動團隊業績提升 20%
      2. 6.2
        向 AI 學習！
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        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？
      4. 6.4
        提升業績案例 (1) ~ 連鎖超商的水餃促銷
      5. 6.5
        提升業績案例 (2) ~ 連鎖超商泡麵促銷
    7. 7.
      應用 (2) ~ AI 驅動的學習革命
      1. 7.1
        70-20-10 學習法則，要很久才能累積經驗
      2. 7.2
        記錄經驗，可以很簡單、有效率！
      3. 7.3
        設計測驗，確保學習效果最有效的方法！
      4. 7.4
        用 AI 實踐 10 倍速經驗傳承
      5. 7.5
        AI 驅動的翻轉教室 3.0，打破聽課只有 5% 吸收率的魔咒
      6. 7.6
        翻轉教室 2.0 ~ 上課同步錄影出高品質的教材
      7. 7.7
        將「現場操作教學」變成高品質的線上課程！
      8. 7.8
        學習的 5 大關鍵 ~ 理解、整理、刻意練習、回想
    8. 8.
      採取行動 ~ 導入系統與建立制度
      1. 8.1
        ABC 行動指南
      2. 8.2
        冰山在融化 ~ 組織成功變革的 8 個步驟
      3. 8.3
        做，就對了
      4. 8.4
        導入企劃書 (1) ~ 分階段策略
      5. 8.5
        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)
      6. 8.6
        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)
      7. 8.7
        為什麼傳統的激勵方法，效果不好？
    9. 9.
      知識管理 (1) ~ 記錄經驗
      1. 9.1
        寫文件，很難！
      2. 9.2
        已經有文件了，為什麼還要寫 FAQ？
      3. 9.3
        文件看不到重點 vs. FAQ 對症下藥
      4. 9.4
        不同的經驗，適合的紀錄方式也不同 (因地制宜)
      5. 9.5
        完美的結合 ~ 文件 + FAQ
      6. 9.6
        收集經驗，讓 AI 來幫你快速整理
    10. 10.
      知識管理 (2) ~ 維護資料
      1. 10.1
        維護資料，很困難！
      2. 10.2
        ISO 的文件規範，很理想，但是 ...
      3. 10.3
        AI 驅動的維護資料 ~ 什麼都問 AI 就對了！
      4. 10.4
        依據 AI 統計資料，持續維護與優化知識庫
      5. 10.5
        維護案例 (1) ~ 改善「過時」的流程
      6. 10.6
        維護案例 (2) ~ 改善「不完整」的流程
    11. 11.
      知識管理 (3) ~ 寫 FAQ
      1. 11.1
        FAQ 怎麼寫？
      2. 11.2
        QBS ~ 寫成一個 QA 還是分拆多個？
      3. 11.3
        降低寫 FAQ 的門檻：AI 輔助與 PREP 結構應用
      4. 11.4
        寫 1 個 QA 要花多少時間？ (含寫作技巧)
      5. 11.5
        寫 FAQ (1) ~ 快速、高品質的標準化流程
      6. 11.6
        寫 FAQ (2) ~ 問題，要怎麼描述？ (原則與步驟)
      7. 11.7
        寫 FAQ (3) ~ 內容，先講重點就對了 (PREP)
      8. 11.8
        寫 FAQ (4) ~ 分領域 or 補前提
      9. 11.9
        寫 FAQ (5) ~ 排版，可以畫龍點睛！ (凸顯重點、增加可讀性)
      10. 11.10
        寫 FAQ (6) ~ 案例練習 (下標題、排版)
    12. 12.
      知識管理 (4) ~ 寫文件
      1. 12.1
        文件：用「重點」來整理就會簡單很多
      2. 12.2
        寫操作手冊
      3. 12.3
        案例分析：從「經驗」提升到「能力」層次
      4. 12.4
        從案例分析到行為變革
    13. 13.
      操作教學
      1. 13.1
        [操作] 建立 AI 小幫手
      2. 13.2
        [操作] 30 分鐘，建立基礎的 AI 知識庫
      3. 13.3
        [操作] 每天 10 分鐘，打造一個沒幻覺的 AI 知識庫
      4. 13.4
        [操作] AI 知識社群
      5. 13.5
        [操作] 用 AI 實踐 10 倍速經驗傳承
      6. 13.6
        [操作] 翻轉教室 3.0 ~ 線上錄影、AI 重點整理、設計測驗
      7. 13.7
        [操作] 依據 AI 統計資料，持續優化知識庫
      8. 13.8
        [操作] AI 會議管理
      9. 13.9
        [操作] 案例分析 (1) ~ 問題處理
      10. 13.10
        [操作] 案例分析 (2) ~ 重點整理
    14. 14.
      補充 (1) ~ 數位轉型
      1. 14.1
        專案 / 工作管理
      2. 14.2
        職能知識庫
      3. 14.3
        工作日誌 ~ 結合職能 + 專案管理的超強便利貼
    15. 15.
      補充 (2) ~ 其他應用
      1. 15.1
        打造「學習型組織」的指南
      2. 15.2
        護理臨床經驗，可以 10 倍速傳承
    16. 16.
      補充 (3) ~ 作業練習
      1. 16.1
        [輔導作業] 30 分鐘，建立基礎的 AI 知識庫
      2. 16.2
        [輔導作業] 每天 10 分鐘，打造一個沒幻覺的 AI 知識庫
      3. 16.3
        [輔導作業] 用 AI 實踐 10 倍速經驗傳承
      4. 16.4
        [輔導作業] AI 知識社群
      5. 16.5
        [輔導作業] 成果展示
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