序
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1.
老王退休了，公司二十年的經驗卻留下來了！
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開始之前
我們試著用一個故事，讓讀者理解整本書要解決的問題。
有問題，要問誰？
「經理，這個問題我應該問誰？」
剛到職兩週的小林，站在主管辦公室門口，滿臉困惑。
「你去問老王，他最有經驗。」
小林走到老王的座位，卻發現他正在開會。
就請教老王的同事
「這個問題很簡單，你只要先做 A，再做 B 就好了。」
小林照著做，卻發現系統出現錯誤。
他只好等老王開完會後再請教他。
老王看了一眼，立刻發現問題。
誰教你這樣做的？
這個方法早就改了，現在應該先做 C，再做 D，才不會出錯。
小林照著老王的方法操作，果然順利解決。
他鬆了一口氣，卻也忍不住想：
同樣一個問題，為什麼每個人的答案都不一樣？
如果老王不在，我該怎麼辦？
問題很多，但不好意思開口 ...
更糟糕的是，隔天又遇到新的問題。
小林心想：「每天都在問問題，別人會不會覺得我很笨？」
於是，他開始自己摸索。
原本只要五分鐘就能解決的問題，最後花了兩個小時。
主管看在眼裡，突然意識到一件事：
「我們公司明明有這麼多優秀的人才，為什麼新人還是得不斷摸索、試錯，甚至重複犯錯？」
公司的危機
某天，老王突然提出退休申請。
主管非常震驚，
因為老王在公司服務了二十年，許多複雜問題只有他知道怎麼處理。
主管問：
「你能不能在退休前，把所有經驗整理成文件？」
老王苦笑著說：
「經理，我每天工作都做不完了，哪有時間寫？而且做了二十年的事情，要從哪裡開始寫？」
主管無言以對 ...
隱性經驗危機
他終於發現，公司的寶貴經驗，其實都藏在資深員工的大腦裡。
人會忘記，也會離開。
如果經驗沒有記錄下來，就可能跟著消失，於是主管做了一個決定 ~ 導入 AI 知識庫。
他興奮地宣布：
「以後有問題就問 AI，不用再一直麻煩老王了！」
沒想到，小林問了第一個問題，AI 就回答錯誤。
老王看完後搖搖頭：
「這個答案在網路上可能沒錯，但根本不符合我們公司的作業流程。」
主管這才明白：
AI 再厲害，也不可能憑空知道公司內部那些沒寫下來的經驗。
每天 10 分鐘，用 Q&A 記錄經驗
這時，一位同事提出建議：
「既然 AI 不知道，那我們就把經驗教給它呀！」
「可是，老王根本沒時間寫文件啊！」
「不用寫文件，每天只花 10 分鐘，寫幾個 Q&A 就好了。」
主管半信半疑。
「每天 10 分鐘？這樣真的有用嗎？」
改變，從一個問題開始
隔天，公司開始實施一個非常簡單的新制度。
每個人工作遇到問題時，先問 AI。
如果 AI 不知道，或答案不符合公司的做法，就去請教資深同事。
最重要的是，
得到答案後，立刻把問題與正確做法記錄下來。
例如，小林遇到系統操作問題，請教老王後，只花三分鐘寫下：
Q：系統出現某個錯誤訊息時，應該如何處理？
A：先確認帳號權限，再檢查資料設定。如果仍無法解決，依照內部 SOP 通報資訊部門。
就這麼簡單！
不需要寫長篇大論，也不需要整理成完整的操作手冊，只要把最重要的經驗留下來。
主管每天再花 10 分鐘，和同事一起確認答案是否正確。
沒有奇蹟，只有累積
一個星期後，公司累積了二十多個 FAQ。
一個月後，累積了將近一百個。
慢慢地，神奇的事情發生了。
三個月後，奇蹟出現了！
有一天，小林又遇到之前那個系統錯誤。
他習慣性地準備去找老王。
但這次，他突然想到：「對了！先問 AI！」
於是，他輸入問題。
AI 立刻就找到了公司內部已經確認過的 FAQ，直接顯示答案。
小林照著做，五分鐘就解決了問題。
他興奮地跑去告訴主管：
「經理！以前這個問題，我可能要花兩個小時，現在五分鐘就解決了！」
更讓主管驚訝的是，
新進同事也開始透過 AI，學習那些原本只有老王才知道的工作技巧。
老王終於不用每天回答重複的問題。
他笑著說：
我做了二十年才累積的經驗，
現在新人不用再花二十年重新摸索了！
主管突然明白：
原來，真正厲害的不是 AI，而是 AI 讓全公司的經驗開始流動。
過去，經驗只存在少數人的大腦裡。
現在，經驗逐漸變成所有人都能使用的公司資產。
沒有 AI 幻覺
但主管還有最後一個疑問
「如果 AI 一本正經地胡說八道，怎麼辦？」
負責推動的同事回答：
「我們可以讓 AI 當圖書館員，而不是讓它自己編答案。」
「什麼意思？」
「AI 負責理解問題、找到最適合的 FAQ，然後直接顯示經過確認的原始答案，而不是重新生成一段看似合理的內容。」
主管恍然大悟。
這樣直接呈現 FAQ 的過程中，就能避免在生成式 AI 改寫文章內容可能產生的幻覺。
當然，原始 FAQ 仍可能有錯誤，也可能過時，所以還是需要定期確認與持續改善。
AI 負責找答案，人負責確保答案正確。
真正的成功，不是三個月，而是每天的 10 分鐘！
三個月後，主管在會議上問大家：
「你們覺得，這個計畫為什麼能成功？」
有人說是 AI 技術進步。
有人說是系統好用。
老王卻說：
我覺得，真正的原因是我們沒有要求大家做很困難的事。
以前要我寫一本工作手冊，我永遠沒時間。
現在有人問問題，我順手把答案寫下來，三到五分鐘就完成了。
小林接著說：
而且，每次我問 AI 找到答案，
都會覺得之前記錄的 FAQ 真的很有價值，所以更願意繼續記錄。
主管終於理解：
這正符合福格行為模型的精神 ~
要養成習慣，
需要動機、容易執行的小行為，以及適當的提示。
每天 10 分鐘，讓記錄經驗不再是一項沉重的工作，而是日常工作的一部分。
而每次 AI 成功解決問題，又讓大家更相信這件事值得持續做下去。
故事的最後
老王退休那天，小林問他：
王大哥，你退休以後，如果我們遇到問題怎麼辦？
老王笑著說：
問 AI 啊！我這二十年的經驗，不是都留在裡面了嗎？
大家都笑了。
主管卻深深感受到，這三個月帶來的改變，遠遠超過當初的想像。
公司不只建立了一套 AI 知識庫。
更重要的是，建立了一個讓經驗不斷累積、分享、傳承的工作習慣。
以前，一個人犯錯，只有一個人學會。
現在，一個人犯錯，記錄下來，就能讓所有人避免重蹈覆轍。
而這一切，竟然只是從每天 10 分鐘開始。
總結
企業最大的風險，不是沒有優秀的人才，而是太依賴優秀的人才，卻沒有把他們的經驗留下來。
故事想傳達的 5 個重點
- 企業最大的知識危機
寶貴的經驗藏在員工大腦裡，沒有記錄就可能消失。 - 什麼都問 AI
從真實工作問題出發，才能知道哪些經驗值得記錄。 - 用 FAQ 記錄經驗
不必一開始就寫完整文件，先留下問題與答案，降低記錄門檻。 - AI 找答案，不必編答案
優先直接顯示經確認的 FAQ，降低生成式 AI 幻覺的風險。 - 每天 10 分鐘，持續三個月
透過小行為、提醒與正向回饋，逐步形成知識累積的習慣。
企業最寶貴的資產 ~ 人才
當這些員工離開後，他們的經驗還能留下多少？
類似老王的故事，每天都在無數企業中真實上演 ...
我們常常以為，
企業需要的是更厲害的 AI、更完整的文件，以及更龐大的知識管理系統。
但真正的關鍵，可能比想像中簡單得多。
什麼都問 AI，知道要記錄什麼；
整理 FAQ，讓寶貴的經驗留下來。
每天只要 10 分鐘，
就能把人才的經驗，變成具體可複製、可傳承的數位資產！
持續三個月，
就有機會讓公司的知識庫從無到有，逐步累積成每個人都能使用的 AI 超級顧問。
這時候，開場的故事就不一樣了
經理，這個問題我應該問誰？
問 AI 呀！
AI 立刻就找到了公司內部已經確認過的 FAQ，直接顯示答案。
小林照著做，五分鐘就解決了問題。
AI 立刻就找到了公司內部已經確認過的 FAQ，直接顯示答案。
小林照著做，五分鐘就解決了問題。
接下來，這本書將一步一步告訴你，為什麼這個方法可行，以及如何真正落實在每天的工作中。
評語
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- 位置
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- 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
- 2026-11-05 22:06:56
- 最近修訂
- 2026-11-06 09:07:02
- 長度
- 08:35