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用 AI 實踐 10 倍速經驗傳承
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列印日期 : 2026/09/14
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: 467,
最近修訂: 2026-05-03
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播放影片: https://learning.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
問&答,是打造企業 AI 知識庫唯一實務可行的方法!
1.4
問,真的很重要!!
2.
需求、現況與突破
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
隱性經驗危機,AI 巧婦難為無米之炊
2.5
知識管理的 3 大痛點 ~ 經驗進不去、維護困難、找不到
2.6
突破 ~ 什麼都先問 AI 就對了
2.7
寫 FAQ ,是紀錄經驗最簡單、有效的方式
3.
生成式 AI 的根本限制與風險
3.1
生成式 AI 的 5 個根本限制
3.2
AI 幻覺 (hallucination) 與可能的風險
3.3
避免 AI 幻覺 ~ 不讓 AI 生成、直接輸出 FAQ 內容
4.
打造沒有 AI 幻覺的知識庫
4.1
30 分鐘,建立基礎的 AI 知識庫
4.2
每天 10 分鐘,打造一個沒幻覺的 AI 知識庫
4.3
AI 知識社群
4.4
從討論互動中紀錄 QA (寫了,就不要浪費)
4.5
推動,很困難?「小行為 + 即時激勵」就對了
4.6
輔導方案 ~ 導入 xms+ AI 知識庫
4.7
教育訓練指引 (以圖書館為例)
5.
用 AI 提升業績 20%
5.1
用 AI 帶動團隊業績提升 20%
5.2
向 AI 學習!
5.3
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?
5.4
提升業績案例 (1) ~ 連鎖超商的水餃促銷
5.5
提升業績案例 (2) ~ 連鎖超商泡麵促銷
6.
AI 驅動的學習革命
6.1
70-20-10 學習法則,要很久才能累積經驗
6.2
記錄經驗,可以很簡單!
6.3
設計測驗,確保學習效果最有效的方法!
6.4
用 AI 實踐 10 倍速經驗傳承
6.5
AI 驅動的翻轉教室 3.0,打破聽課只有 5% 吸收率的魔咒
6.6
翻轉教室 2.0 ~ 上課同步錄影出高品質的教材
6.7
學習的 5 大關鍵 ~ 理解、整理、刻意練習、回想
7.
採取行動 ~ 導入系統與建立制度
7.1
ABC 行動指南
7.2
冰山在融化 ~ 組織成功變革的 8 個步驟
7.3
做,就對了
7.4
導入企劃書 (1) ~ 分階段策略
7.5
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)
7.6
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)
7.7
為什麼傳統的激勵方法,效果不好?
8.
知識管理 (1) ~ 記錄經驗
8.1
寫文件,很難!
8.2
已經有文件了,為什麼還要寫 FAQ?
8.3
收集經驗,讓 AI 來幫你快速整理
8.4
不同的經驗,適合的紀錄方式也不同 (因地制宜)
8.5
文件 + FAQ,互補、截長補短
8.6
案例:文件看不到重點 vs. FAQ 對症下藥
9.
知識管理 (2) ~ 維護資料
9.1
維護資料,很困難!
9.2
ISO 的文件規範,很理想,但是 ...
9.3
AI 驅動的維護資料 ~ 什麼都問 AI 就對了!
9.4
維護案例 (1) ~ 改善「過時」的流程
9.5
維護案例 (2) ~ 改善「不完整」的流程
10.
知識管理 (3) ~ 寫 FAQ
10.1
FAQ 怎麼寫?
10.2
QBS ~ 寫成一個 QA 還是分拆多個?
10.3
降低寫 FAQ 的門檻:AI 輔助與 PREP 結構應用
10.4
寫 1 個 QA 要花多少時間? (含寫作技巧)
10.5
寫 FAQ (1) ~ 快速、高品質的標準化流程
10.6
寫 FAQ (2) ~ 問題,要怎麼描述? (原則與步驟)
10.7
寫 FAQ (3) ~ 內容,先講重點就對了 (PREP)
10.8
寫 FAQ (4) ~ 前提,有時候很重要
10.9
寫 FAQ (5) ~ 排版,可以畫龍點睛! (凸顯重點、增加可讀性)
10.10
寫 FAQ (6) ~ 案例練習 (下標題、排版)
11.
知識管理 (4) ~ 寫文件
11.1
文件:用「重點」來整理就會簡單很多
11.2
寫操作手冊
11.3
案例分析:從「經驗」提升到「能力」層次
11.4
從案例分析到行為變革
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] 依據 AI 統計資料,持續改善的操作流程
12.6
[操作] 翻轉教室 3.0 ~ 線上錄影、AI 重點整理、設計測驗
12.7
[操作] 案例分析 (1) ~ 問題處理
12.8
[操作] 案例分析 (2) ~ 重點整理
13.
Q&A
13.1
AI 人工智慧之道 ~ 打破砂鍋問到底!
13.2
Google 查得到的、ChatGPT 都可以回答的,還要問嗎?
13.3
現在已經有很多文件了,可以直接給 AI 用嗎?
13.4
紀錄經驗很難?
13.5
AI 為什麼會胡說八道?
13.6
AI 胡說八道,可以解決嗎?
13.7
要如何避免 AI 胡說八道?
13.8
不讓 AI 生成,那要如何回答問題?
13.9
大家都不想寫 Q&A ...
13.10
能紀錄下來的經驗有限,真的有用嗎?
13.11
寫錯怎麼辦?
13.12
寫錯,會留下證據 ...
13.13
FAQ 怎麼寫?
13.14
推動很困難?
13.15
AI 小幫手 or 知識社群 (討論區),我該如何選擇?
13.16
用文件記錄經驗,為什麼不會成功?
14.
補充 (1) ~ 數位轉型
14.1
AI 會議管理
14.2
專案 / 工作管理
14.3
職能知識庫
14.4
工作日誌 ~ 結合職能 + 專案管理的超強便利貼
15.
補充 (2) ~ 其他應用
15.1
打造「學習型組織」的指南
15.2
課程小幫手
15.3
護理臨床經驗,可以 10 倍速傳承
15.4
醫師案例報告,小改變大效果 (1) ~ 微調「重點整理」 ( take home message)
15.5
醫師案例報告,小改變大效果 (2) ~ 使用「重點分析」