• 00:00 1.
    什麼都先問 AI？
  • 索引
  • 筆記
  • 討論
  • 全螢幕
什麼都先問 AI 就對了
長度: 06:46, 瀏覽: 6, 最近修訂: 2026-06-08
特別提醒
影片是 AI 依據文章內容生成的，雖然內容可能和原文不一樣，但依然可以幫助我們從延伸的觀點來理解文章的核心概念。
podcast 聲音版 (深度互動對談) ：https://youtu.be/Uv8NPJBCBhs?si=f8-TO_Sc4M1Ss5jN

是！
而且最好在「做之前」，都先過問 AI。

除了再次確認做法之外，
如果 AI 無法從內部的資料回答，就可以藉此從真實的需求中藉此發現知識缺口並用簡單的 QA 順手補上，解決企業知識管理的千古難題 ~

隱性知識危機

也就是公司裡那些最有價值的實戰經驗 or 眉角，
絕大部分只存在員工的腦子裡，導致內部的知識庫根本就是一個數位廢墟，沒人想用 ...


知識管理 3 大痛點 ~
經驗進不去、維護困難、需要時找不到
這幾乎是每一家公司共同的痛點，下面就是一個很典型的例子。

1d63225a228064c11132977d59cd5d5a.png

公司小陳想確認「報銷流程」怎麼申請，光是用「關鍵字搜尋」就花了將近半小時，
找到了 3 份文件，看起來都相關，但都不太一樣，甚至還彼此矛盾，讓人越看越困惑。

最後直接放棄跑去問行政部的大姊，
不到 3 分鐘就清楚說明完整流程，還補充了幾個文件中從未寫明、卻極為關鍵的實務細節。

這個例子點出了企業知識管理最核心的問題：
知識並非不存在，而是無法被有效保存、更新與傳承。

當這些隱形經驗無法被有效記錄，很容易就會發生以下的問題：

  1. 人會忘記
  2. 不知道要問誰
  3. 講法不一致
  4. 人員異動經驗遺失 ...

問題這麼多又複雜，到底要怎麼辦？


什麼都問 AI 就對了
c490236ce18828ccaf56873e67dca887.png

因為問，就看到需求
而且 AI 就會從資料庫找出對應的 Q&A，或是依據相關資料綜合整理後回答，
我們就可以在這個過程中，解決傳統知識管理「維護困難」造成的問題。

  1. 資料過時
  2. 不完整
  3. 重複
  4. 不一致
  5. 甚至互相矛盾 ...

怎麼說呢？

以下就逐項分析如何透過簡單的「提問」以及 AI「找得到」的強大能力，
解決知識管理典型的痛點：
  1. 經驗進不去
    常常不知道要寫什麼？也就是不清楚需求

  2. 不好維護
    導致的過時、不完整、重複、不一致、矛盾 ... 等問題


經驗進不去
在一般公司裡面，
人才的寶貴經驗，真的有寫下來的可能連 5% 都不到，也就是根本沒有任何文件記錄！

561212f7633d07e0e9f43a59e13051a6.png

這種情況其實很合理，我們常常就是想太多：

東西這麼多
資料還不夠完美
現在很忙
之後再寫
... 

光是這些就足以讓我們打退堂鼓了，
結果就是卡在那裡，什麼都沒做。

想都是問題，做才有答案！
有問，就是需求，就值得被紀錄，就這麼簡單。

只要做到「什麼都問 AI」這個小小的習慣，
就能啟動整個循環，將那些「重要、且常見的問題」紀錄，
知識管理就會從過去不會成功的苦差事，變成水到渠成的結果。


過時
當發現 AI 提供的資料怪怪的，例如：

問：「怎麼重設密碼？」
AI 回答：「可以通訊辦理」

顯然，這是過去的做法，現在已經不提供了。

我們就可以回饋「不滿意」，
系統就會通知後台管理員，不用 1 分鐘就可以順手修掉了。

9a5f4764c95fdd20749ec785a5002490.png


不完整
如果沒有持續維護，資料不完整就是必然的現象。
因為我們不可能一開始就寫出 100 分的內容！

就像 iPhone 已經出了 10 多代，是持續改善的過程。

透過大家不斷的去問題，
當 AI 無法回答或給的資料不完整時，就像是一個探測器，能發現知識的缺口。

5b4449ffcf8d1dd1a196d9379ff652c7.png


例如，那位行政大姐的報銷秘訣 (隱性經驗)，
小陳問完後，負責的大姊從系統後台就能發現並補進去。

這個簡單的「問 AI」動作，
就把維護知識庫這個幾乎不可能的任務，變成一個無痛的好習慣。
只要進入 PDCA 持續改善的循環，一次進步一點點，就能增加覆蓋率和正確率。


重複
一旦資料找不到 or 缺乏整理，當然就有一堆重複的資料囉。
例如，當找不到的時候，就只好再寫一次 ...

解法一樣很簡單，
AI 會告訴你有哪些 FAQ 是同樣的問題
或是我們可以從參考資料清單中發現重複的資料。

349f4731832a5ecd3f85d28b2d9b9d68.png


不一致、互相矛盾 ...
AI 帶來技術突破，
能透過強大的「理解」能力 ~

找到核心意義相同的內容，
突破傳統「關鍵詞」搜尋的限制


一旦找得到，只要有制度、有負責人、就能順利解決這些難題！
135b6b839d016ba8e2dd48592d480993.png


重點整理
什麼都問 AI 就對了！

這個簡單的動作，
除了避免「我以為 ...」的認知錯誤外，
更能徹底解決人才的隱性經驗進不去，以及資料維護困難的難題。

只要養成這個小小「問」的習慣，
就能進入 PDCA 循環，增加覆蓋率和正確率！

改變，就從這個簡單的動作開始！

a16d26f9cd1be18cebb118d29d37ef44.png
    評語
    請登入後才可以評分
    上一篇 下一篇
    1. 知識庫
    2. AI 人工智慧之道 ~ 3 個月打造沒有 AI 幻覺的知識庫，並同時進行 10 倍速超高效率的經驗傳承
    1. 1.
      第一章、用 AI 幫團隊效率/業績提升 20%
      1. 1.1
        AI 知識庫的需求、痛點 & 解法
      2. 1.2
        每天 10 分鐘，3 個月提升團隊業績 20%
      3. 1.3
        改變 or 推動新制度，可以很簡單！「小行為 + 即時激勵」就對了
      4. 1.4
        AI 知識社群
      5. 1.5
        輔導方案 ~ 導入 xms+ AI 知識庫
    2. 2.
      第二章、AI 人工智慧之道
      1. 2.1
        GenAI 鴻溝 ~ 一本正經、胡說八道的必然結果
      2. 2.2
        生成式 AI 的 5 個根本限制
      3. 2.3
        打造不會胡說八道的 AI 知識庫
      4. 2.4
        什麼都先問 AI 就對了
      5. 2.5
        導入 xms+ AI 的效益
      6. 2.6
        AI 人工智慧之道 ~ 打破砂鍋問到底！
    3. 3.
      第三章、紀錄經驗，寫 FAQ 就對了
      1. 3.1
        寫 FAQ 的好處
      2. 3.2
        降低寫 FAQ 的門檻：AI 輔助與 PREP 結構應用
      3. 3.3
        寫 FAQ (1) ~ 快速、高品質的標準化流程
      4. 3.4
        寫 FAQ (2) ~ 問題，要怎麼描述？ (原則與步驟)
      5. 3.5
        寫 FAQ (3) ~ 內容，先講重點就對了 (PREP)
      6. 3.6
        寫 FAQ (4) ~ 前提，有時候很重要
      7. 3.7
        寫 FAQ (5) ~ 排版，可以畫龍點睛！ (凸顯重點、增加可讀性)
      8. 3.8
        寫 FAQ (6) ~ 案例練習 (下標題、排版)
      9. 3.9
        只有文件，不夠！
    4. 4.
      第四章、用 AI 進行 10 倍速經驗傳承
      1. 4.1
        70-20-10 學習法則
      2. 4.2
        用 AI 進行 10 倍速經驗傳承
      3. 4.3
        教育訓練，這樣做就 100 分！
    5. 5.
      第五章、推動 & 執行
      1. 5.1
        記錄經驗，寫 FAQ 就對了！
      2. 5.2
        把義務，化為無痛的習慣
      3. 5.3
        組織成功變革的 8 個步驟
    6. 6.
      第六章、常見問題
      1. 6.1
        Q&A 執行時的常見問題
      2. 6.2
        每天只花 10 分鐘，時間真的夠嗎？
      3. 6.3
        為什麼是寫 Q&A？
      4. 6.4
        有記錄到的這麼少，還值得做嗎？
      5. 6.5
        已經有文件了，為什麼還要寫 FAQ？
      6. 6.6
        寫下來是錯的，要怎麼辦？
      7. 6.7
        大家的意願低 (可能因為忙、累)，如何設定目標才能 3 個月完成？
      8. 6.8
        QBS ~ 寫一個 QA 還是分拆多個？
    7. 7.
      第七章、知識管理 ~ 挑戰與突破
      1. 7.1
        知識管理的需求、3大挑戰與突破
      2. 7.2
        打通任督二脈：邊做邊記錄、下次照著做
      3. 7.3
        討論區 + AI ~ 實現「邊做邊記錄、下次照著做」
      4. 7.4
        突破 (1) ~ 經驗，進不去？
      5. 7.5
        突破 (2) ~ 知識過時、不完整、重複？
      6. 7.6
        突破 (3) ~ 找不到資料？
    8. 8.
      第八章、工具篇 ~ 善其事、利其器
      1. 8.1
        [操作] 建立 AI 小幫手，3 分鐘搞定！
      2. 8.2
        [操作] 3 個月打造企業專屬小幫手
      3. 8.3
        [操作] 問題處理 or 案例分析，10倍速經驗傳承的關鍵
      4. 8.4
        [操作] 編輯器的基礎教學
      5. 8.5
        案例：下次碰到時再補充就好 (PDCA 持續改善)
      6. 8.6
        案例：增加 Q&A 的覆蓋率
    9. 9.
      第九章、導入企劃書
      1. 9.1
        企劃書：AI 驅動的學習革命 ~ 翻轉教室 3.0
      2. 9.2
        企劃書：大學 AI 知識庫
      3. 9.3
        企劃書：AI 驅動的數位轉型
      4. 9.4
        xms+ AI 驅動的應用
    10. 10.
      [操作] AI 驅動的翻轉教室 3.0
    © Copyright since 2017 by FormosaSoft Corporation.
    All rights reserved.