• 00:00 1.
    導入企劃書
  • 索引
  • 筆記
  • 全螢幕
導入企劃書 (1) ~ 策略
長度: 09:15, 瀏覽: 146, 最近修訂: 2026-08-14
主題索引
1. 需求 & 痛點
2. 解法：每天 10 分鐘，問 AI + 整理 FAQ
3. 經驗傳承：10 倍速經驗傳承
4. 策略：小範圍先行，再進行典範轉移
5. 分階段目標
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 (註)，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



解法：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，每天只要花 10 分鐘，執行

  1. 什麼都問 AI
    解決當下需求之外，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


經驗傳承：10 倍速經驗傳承
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，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



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 (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

  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守的輔導，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

附註：Internet 查到的資料不一定適合內部
Google 查的、ChatGPT 說的，即使是 100 分的資訊也不一定符合內部流程，新人也無法判斷。
    評語
    請登入後才可以評分
    上一篇 下一篇
    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
    2026-08-14 12:49:39
    長度
    09:15
    引用
    2
    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.
      快速入門
      1. 1.1
        AI 人工智慧之道
      2. 1.2
        60 分鐘就上手 ~ 從 AI 知識庫到 10 倍速傳承
      3. 1.3
        需求驅動：打造企業 AI 知識庫的唯一路徑
    2. 2.
      用 AI 幫團隊效率 / 業績提升 20%
      1. 2.1
        需求：有問題要問誰？
      2. 2.2
        GenAI 鴻溝 ~ 95% 企業 AI 投資零回報
      3. 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
      4. 2.4
        AI 幻覺 (hallucination) 與可能的風險
      5. 2.5
        隱性經驗危機，AI 巧婦難為無米之炊
      6. 2.6
        30 分鐘，建立基礎的 AI 知識庫
      7. 2.7
        每天 10 分鐘，打造一個沒幻覺的 AI 知識庫
      8. 2.8
        AI 知識社群
      9. 2.9
        寫了，就不要浪費 (從討論互動中紀錄 QA)
      10. 2.10
        用 AI 帶動團隊業績提升 20%
      11. 2.11
        提升業績案例 (1) ~ 連鎖超商的水餃促銷
      12. 2.12
        提升業績案例 (2) ~ 連鎖超商泡麵促銷
      13. 2.13
        推動，很困難？「小行為 + 即時激勵」就對了
      14. 2.14
        輔導方案 ~ 導入 xms+ AI 知識庫
    3. 3.
      AI 人工智慧之道
      1. 3.1
        生成式 AI 的 5 個根本限制
      2. 3.2
        什麼都先問 AI 就對了
      3. 3.3
        避免 AI 幻覺
      4. 3.4
        AI 人工智慧之道 ~ 打破砂鍋問到底！
    4. 4.
      AI 驅動的學習革命
      1. 4.1
        記錄經驗，可以很簡單！
      2. 4.2
        70-20-10 學習法則，要很久才能累積經驗
      3. 4.3
        設計測驗，確保學習效果最有效的方法！
      4. 4.4
        用 AI 實踐 10 倍速經驗傳承
      5. 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. 5.
      數位轉型
      1. 5.1
        AI 會議管理
      2. 5.2
        專案 / 工作管理
      3. 5.3
        職能知識庫
      4. 5.4
        工作日誌 ~ 結合職能 + 專案管理的超強便利貼
    6. 6.
      如何記錄經驗？
      1. 6.1
        寫文件，很難！
      2. 6.2
        只有文件，不夠！
      3. 6.3
        已經有文件了，為什麼還要寫 FAQ？
      4. 6.4
        不同的經驗，適合的紀錄方式也不同 (因地制宜)
      5. 6.5
        紀錄經驗，寫 FAQ 就對了
      6. 6.6
        文件 + FAQ，互補、截長補短
      7. 6.7
        文件看不到重點 vs. FAQ 對症下藥
    7. 7.
      維護資料
      1. 7.1
        維護資料，很困難！
      2. 7.2
        ISO 的文件規範，很理想，但是 ...
      3. 7.3
        AI 驅動的維護資料 ~ 什麼都問 AI 就對了！
      4. 7.4
        維護案例 (1) ~ 改善「過時」的流程
      5. 7.5
        維護案例 (2) ~ 改善「不完整」的流程
    8. 8.
      記錄經驗 (1) ~ 寫 FAQ
      1. 8.1
        FAQ 怎麼寫？
      2. 8.2
        QBS ~ 寫成一個 QA 還是分拆多個？
      3. 8.3
        降低寫 FAQ 的門檻：AI 輔助與 PREP 結構應用
      4. 8.4
        寫 1 個 QA 要花多少時間？ (含寫作技巧)
      5. 8.5
        寫 FAQ (1) ~ 快速、高品質的標準化流程
      6. 8.6
        寫 FAQ (2) ~ 問題，要怎麼描述？ (原則與步驟)
      7. 8.7
        寫 FAQ (3) ~ 內容，先講重點就對了 (PREP)
      8. 8.8
        寫 FAQ (4) ~ 前提，有時候很重要
      9. 8.9
        寫 FAQ (5) ~ 排版，可以畫龍點睛！ (凸顯重點、增加可讀性)
      10. 8.10
        寫 FAQ (6) ~ 案例練習 (下標題、排版)
      11. 8.11
        向 AI 學習！
      12. 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. 9.
      記錄經驗 (2) ~ 寫文件
      1. 9.1
        文件：用「重點」來整理就會簡單很多
      2. 9.2
        寫操作手冊 (1) ~ 設計原則
      3. 9.3
        寫操作手冊 (2) ~ 流程 & 案例練習
      4. 9.4
        經一事長一智，寫案例分析
      5. 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. 10.
      採取行動 ~ 導入系統與建立制度
      1. 10.1
        ABC 行動指南
      2. 10.2
        為什麼傳統的激勵方法，效果不好？
      3. 10.3
        冰山在融化 ~ 組織成功變革的 8 個步驟
      4. 10.4
        做，就對了
      5. 10.5
        導入企劃書 (1) ~ 策略
      6. 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)
      7. 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. 11.
      應用
      1. 11.1
        打造「學習型組織」的指南
      2. 11.2
        課程小幫手
      3. 11.3
        護理臨床經驗，可以 10 倍速傳承
      4. 11.4
        醫師案例報告，小改變大效果 (1) ~ 微調「重點整理」 ( take home message)
      5. 11.5
        醫師案例報告，小改變大效果 (2) ~ 使用「重點分析」
    12. 12.
      操作教學
      1. 12.1
        [操作] 建立 AI 小幫手 (1) - 基礎 AI 服務
      2. 12.2
        [操作] 建立 AI 小幫手 (2) - 打造沒有 AI 幻覺的小幫手
      3. 12.3
        [操作] AI 知識社群
      4. 12.4
        [操作] 用 AI 實踐 10 倍速經驗傳承
      5. 12.5
        [操作] 翻轉教室 3.0 ~ 線上錄影、AI 重點整理、設計測驗
      6. 12.6
        [操作] 案例分析 (1) ~ 問題處理
      7. 12.7
        [操作] 案例分析 (2) ~ 重點整理
    13. 13.
      Q&A
      1. 13.1
        Google 查得到的、ChatGPT 都可以回答的，還要問嗎？
      2. 13.2
        現在已經有很多文件了，可以直接給 AI 用嗎？
      3. 13.3
        如果不能用「文件」，那要用什麼？
      4. 13.4
        AI 為什麼會胡說八道？
      5. 13.5
        AI 胡說八道，可以解決嗎？
      6. 13.6
        要如何避免 AI 胡說八道？
      7. 13.7
        不讓 AI 生成，那要如何回答問題？
      8. 13.8
        大家都不想寫 Q&A ...
      9. 13.9
        能紀錄下來的經驗有限，真的有用嗎？
      10. 13.10
        寫錯怎麼辦？
      11. 13.11
        寫錯，會留下證據 ...
      12. 13.12
        FAQ 怎麼寫？
      13. 13.13
        推動很困難？
      14. 13.14
        AI 小幫手 or 知識社群 (討論區)，我該如何選擇？
    14. 14.
      課程目標與簡介 (07-01 14:00)
    © Copyright since 2017 by FormosaSoft Corporation.
    All rights reserved.