序 | 台灣數位訓練課程

主題索引

1. AI 浪潮與期待

2. 生成式 AI 的瓶頸 ~ GenAI 鴻溝

9. xms+ AI 系統，讓記錄經驗變得很簡單、又能避開 AI 幻覺

10. 推動

11. 做法

12. 10 倍速傳承

13. 總結

序 ~

AI 時代，真正的競爭力，是讓每一份經驗都成為企業的智慧！

AI 浪潮與期待

每當一項新科技問世，總會帶來一波期待與焦慮。

今天，生成式 AI 的崛起，正是如此。

企業主期待 AI

能提升效率、降低成本、改善服務，甚至帶動業績成長。於是，許多企業開始導入 AI 工具、建置系統、購買服務，希望藉此搶占數位轉型的先機。

生成式 AI 的瓶頸 ~ GenAI 鴻溝

AI 很強大，但實務上卻立刻撞到一堵高牆、遇到瓶頸！

根據美國麻省理工學院 (MIT) 2025 年的一份調查報告 (GenAI 鴻溝)：

95% 企業「投資 AI 零報酬」

90% 用戶「更信任人類同事」

其實這並不令人意外，甚至是預期中的結果！

問題 ~ 沒有公司內部的知識

AI 可以回答許多通用問題，

但卻不懂你的公司遇到特定狀況時，應該採取什麼做法 (資深員工的經驗)。

一旦沒有公司內專屬的知識，

再厲害的 AI 也巧婦難為無米之炊，英雄無用武之處，甚至會弄巧成拙 ...

以前，頂多找不到

現在，AI 會提供看似專業的建議，卻可能忽略企業內部的流程、規範與實務限制，甚至一本正經地說錯話，

這可能造成誤解、作業失誤，甚至帶來營運與管理上的風險。

重點 ~ 企業內專屬的知識與經驗

AI 的發展仍在快速前進，但無論技術如何進步，有一件事始終不會改變：每一家企業都有自己的客戶、流程、問題與經驗。企業缺少的，未必是更強大的 AI，而是能讓 AI 真正理解企業的知識與經驗。

這不是單純更換一個模型、調整幾個參數，就能徹底解決的問題。

一家企業能夠持續經營、解決客戶問題、維持服務品質、持續創新，

真正的關鍵，在於那些多年累積藏在員工腦海裡、每天不斷被使用，真正讓事情順利完成的判斷力，卻從未被妥善記錄下來的實務經驗。

客戶提出一個看似簡單的問題，資深業務知道該如何回應；設備出現異常，資深工程師能從細微的現象找出原因；病人出現特殊狀況，臨床人員知道應該注意哪些細節；行政流程遇到例外，熟悉業務的同仁知道該找誰、如何處理。

這些能力，是企業長年累積的無形資產。

隱性經驗危機

然而，當我們問：「這些經驗記錄在哪裡？」

答案往往令人遺憾。

有些經驗只存在某個人的記憶裡，

有些散落在 LINE 群組、電子郵件與會議紀錄中，有些雖然寫進文件，卻因為內容太長、更新困難，真正需要的人仍然找不到。

一旦資深員工離職、調職，或新進人員接手工作，這些經驗就可能跟著流失。

這就是企業面對 AI 時，最容易忽略的隱性經驗危機。

解法，寫 FAQ

因此，如何把人才的經驗變成具體的數位資產，不僅能解決經驗流失的問題，更是導入 AI 最基礎的第一步！

而最簡單樸實的解法，就是寫 FAQ！

因為這是記錄經驗最直接、有效的方式，還能在遇到問題時對症下藥，解決問題。

因為可以簡單有效的隨時記錄重要經驗，

就能突破傳統知識管理「知識進不去、不好維護、找不到」的瓶頸。

同時，在此基礎之上，

我們能用 AI 來驅動企業教育訓練的革命 ~ 10 倍速經驗傳承。

過去，可能要 3 -5 年才接觸得到的經驗，

現在，只要 1 個月就能學會。

更特別的是，FAQ 甚至是避免 AI 幻覺的那把關鍵鑰匙！

透過 AI 強大的語意理解能力，

找到問題對應的解法後，直接顯示 Q&A 的內容。

就像圖書館員針對你的需求找到你要的書，而不是將書的內容東拼西湊的講給你聽 (AI生成)。

為什麼有了文件，還需要 Q&A？

談到知識管理，許多企業第一個想到的就是建立文件、撰寫手冊、整理標準作業程序。

這些工作當然重要。文件能夠完整記錄制度、流程、原則與操作細節，是企業知識不可或缺的基礎。

但文件有一個現實的限制：

寫得完整，不代表容易使用；

資料存在，不代表使用者找得到；

即使找到了，也不代表能迅速解決眼前的問題。

當員工正在處理一件工作，

他通常不是想閱讀一本完整的操作手冊，而是想知道：「遇到這個問題，我現在應該怎麼辦？」

這正是 Q&A，也就是問題與答案，能夠發揮價值的地方。

善用 PREP 框架來寫 FAQ，就能

把問題說清楚 (Point)

把解法講明白，再補充必要的原因與注意事項 (Reason) ，

最好能更具體的舉例 (Example)

最後再用重點回顧加強印象 (Point)

就能將原本難以整理的實務經驗，轉化為容易理解、方便查找、可以直接應用的知識。

完美的互補

一份文件可以記錄完整流程，

一組 Q&A 則可以直接對應使用者的問題。

兩者不是互相取代，而是相輔相成。

xms+ AI 系統，讓記錄經驗變得很簡單、又能避開 AI 幻覺

員工不必每次都寫出一份完整報告，也不必等到有空時才整理所有資料。

只要從今天遇到的一個問題開始，

把問題與解法留下來，就已經為企業累積了一份可以傳承的經驗，能逐步成為整個團隊共享的智慧。

FAQ 不僅讓記錄經驗變簡單了

更可以有效避免 AI 幻覺的問題。

讓 AI 優先依據企業已經確認的 Q&A 回答問題，

直接呈現經過確認的答案 (沒有生成就沒有幻覺)，而不是每次都讓 AI 重新生成內容，也能降低答案被改寫、偏離原意的風險。

在缺乏可靠依據時，明確承認無法回答並記錄下來，將尚未解決的問題轉化為知識累積的機會。

推動

談到知識管理，另一個常見的困境是 ... 推動很困難！

大家雖然都知道重要，卻很難採取行動，即使起了頭，也很難持續。

工作已經忙不完了，誰還有時間整理文件？

今天發生的問題，先解決再說；等到有空，再把經驗寫下來。

但我們都知道，今天沒有時間，明天往往也一樣。

如果知識管理必須仰賴員工額外投入大量時間，

或等到專案結束才集中整理，往往很難形成長期習慣。

因此，本書最值得實踐的觀念之一，

就是把知識累積融入每天的工作，而不是把它當成額外的負擔。

這不需要等待完美的系統，也不必一開始就投入龐大的資源。

做法

每天只花 10 分鐘，

從當天實際遇到的問題開始，什麼都先問 AI；

如果答案不夠好，就找出原因；

如果是企業特有的問題，就把經過確認的解法記錄下來；

如果發現資料過時或不完整，就持續修正。

記錄值得留下來的經驗。

先求有，再逐步求好；

先解決最常發生、最有價值的問題，不必一開始就追求完整，也不必等到所有資料都整理好才啟動。

持續三個月，逐步建立基礎，再依據實際需求不斷改善，讓經驗累積成為日常。

它的核心不是要求每個人變成專業作家，

而是讓每個人都能貢獻自己知道的事情，都有機會成為整個組織的資產。

新進員工可以更快掌握工作方法，減少反覆詢問與摸索的時間；

資深員工不必一再回答相同問題，可以把精力放在更有價值的工作；

團隊能夠減少重複犯錯，並逐步建立一致的服務品質。

10 倍速傳承

透過「問」這個需求，我們就能驅動挖掘並記錄資深員工大腦中的隱性經驗 (寫FAQ)，

這些寶貴的經驗，更能成為人才培育與能力提升的基礎，用 10 倍速超高效率的方式傳承。

企業可以用 AI 將每一個經驗 (FAQ) 設計成測驗題目，

開書考、100 分及格、只能考 3 次，就能藉此引導員工逐項、仔細地確認前人累積的寶貴經驗。

讓問題如何應對、事情該怎麼處理等「眉角」，

不再只掌握在少數人手中，更可以讓新人快速擁有，降低訓練成本之外，更能提早有產值。

現在就開始，

讓我們從一個問題、一個答案、每天 10 分鐘開始，打造屬於自己的 AI 知識庫。

總結

願這本書成為企業導入 AI 的指南，協助更多組織突破知識管理的困境。

讓經驗不再隨著人員流動而流失，讓人才培育不再只能依賴漫長的摸索，也讓 AI 真正走進工作現場，成為每一位員工專屬的超級顧問！

隨時立刻解決工作中遇到的問題與挑戰，

就能讓工作效率翻倍，讓時間花更少、事情做更好。

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