辦公室潛規則:專業術語說太多,就等著被討厭吧!
辦公室潛規則:專業術語說太多,就等著被討厭吧!

本文摘自《不誤解、不離題,誰都喜歡你的精準表達技術》,方言文化出版

作為初入職場的新人,在對公司的業務、環境、工作流程都還不太熟悉的情況下,工作中遇到困難和出現問題都是很正常的。畢竟人的精力是有限的,也不是所有的東西都能懂,如果自己有不明白的地方,可以直接提出來,不要怕丟臉。

當笨蛋不丟臉,不懂就問

在小步和小廣兩人身上就發生了這樣的事情,前輩小星同時給小步和小廣分配了工作任務。其實他們都剛接觸工作,對流程和內容並不是特別熟悉,前輩小星也明白這樣的任務對他們來說稍微有些困難。但是小廣想也不想就回答:「這種小事輕輕鬆鬆就可以完成!」然後頭也不回地走了。反倒是小步,在仔細閱讀完工作內容後,找到小星前輩,先直接說明自己做這項工作有困難需要他的說明,然後仔細地詢問了具體的工作流程、工作方法以及如何去完成這項工作比較好。結果大家應該都能猜到,不懂裝懂的小廣沒有完成工作,而虛心請教的小步則做得很好。

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圖/ 方言文化

工作中那些不懂裝懂的人,往往希望自己年紀輕輕就能功成名就,但是他們又不喜歡學習、求助或徵詢意見,擔心這樣會被人認為「不能勝任工作」,所以只好裝懂。每個人都很想要在工作中表現得很好,但在面對這種情況的時候,建議還是需要注意以下兩個問題。

1.克制住想要表現的心情
有表現欲,想要成為優秀的人是值得鼓勵的。但是過於強烈的表現欲,會導致你總是有一種想要去教導、指點他人的心態,這樣是不行的,不僅難以展現出好的一面,還會遭人嫌棄。所以在明知自己也不是特別瞭解的情況下,還是克制想要指導他人的心態比較好。

2.先詢問他人的看法,虛心請教他人
《論語》說得好:「知之為知之,不知為不知,是知也。」知道就是知道,不知道就是不知道,這才是聰明的態度。人在面對自己不懂的問題時,一定要本著實事求是的態度,不知道就是不知道,不要不懂裝懂、弄虛作假,在工作和學習中遇到不明白的問題要虛心向人請教。

別再滔滔不絕,開始培養「說話的層次感」

有層次的表達能給人留下深刻的印象。對話的層次感主要體現在三個方面:一是聲音的大小;二是說話的速度;三是話語間是否停頓。

比如在年會的安排會上,上司通常會這樣分配工作:「這項工作我們可以分組來做。第一組收集資訊。第二組制定方案,針對大家的願景,結合現有的資源,制定合理又富有挑戰性的方案。第三組……」在這樣的話語中,上司將重點部分加以重讀,顯得層次清楚,十分有條理。在闡述每組要做的具體事項時,又適當地放慢了語速,方便大家理解消化。不時地停頓,也給予大家提問的機會。這樣的表達,不僅高效,而且沉著鎮定,更讓人容易接受。但如果只是喋喋不休、念經似的在台上按部就班地為大家安排工作,那眾人恐怕要時不時伸伸懶腰,大打哈欠了。

既然喋喋不休是不恰當的表達方式,人們更喜歡有層次的語句,那麼該如何有層次地說話呢?

首先在開口說話之前,我們要把想表達的東西在腦中整理一下,確定好先後次序。

在確定層次的時候,可以用不同的邏輯順序,例如因果順序、時間順序等;還可以採用不同的結構,例如總分結構、總分總結構等。

接下來,在對話中有意識地用聲音大小和語速快慢來區分層次,注意關鍵字句要大聲、稍慢地說,且在不同的層次間用停頓加以區分。

當然這時候就要運用一些語言上的技巧了,可以用「首先」、「其次」、「再次」之類的詞語作為銜接,或者用「第一」、「第二」、「第三」的順序詞。說話時語速要適中,咬字要清晰,內容要簡潔,同樣的話不要一再重複;可以適當加入手勢,讓人更加專注於講話內容。

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圖/ 方言文化

對於這樣的練習,需要慢慢來,多花點時間,多借鑒別人,久而久之,成效自然就出來了。

SWOT?MECE?,術語無法幫專業加分

你確定你說的話對方能聽懂嗎?

新人初入職場都想要讓自己快速成長,剛與客戶接觸的時候,為了不讓同事覺得自己不夠專業,就會在與同事的交流過程中使用大量的專業術語,本來以為使用這些詞彙會讓自己看起來更加專業,能讓同事充分信任自己,卻沒想到很有可能會產生反作用哦!

小廣和小步度過實習期後,逐漸開始接觸比較複雜的公司事務了。這天前輩小星交代了一項工作,希望兩人共同完成。當小星來詢問績效指標有沒有分析完成的時候,兩人的回答雖然是一樣的,但卻有著截然不同的風格:小廣說了一大堆專業術語,什麼SWOT、MECE……用成串的術語講了一大串,最後小星還是沒明白他在說什麼;小步則簡單地回答了一句:「正在利用一些方法進行分析,馬上就能完成。」小星立刻就明白了。

雖然小廣想利用這些專業術語讓自己看起來專業,卻忽略了小星只是希望獲得一個結果而已。適當地使用專業術語可以展現自己的專業性和知識面的廣泛,但是過度使用只會讓對方反感。

試想一下,當你向對方詢問一個問題時,他回答的全是行話,實質內容甚少——最重要的是這些資訊生澀難懂,雖然對方也許是無意,但是給人一種態度傲慢、居高臨下的感覺,你大概也不會和他愉快地交流下去了吧!

與人交流的目的本來就是為了讓對方理解自己的意思,過度使用專業術語反而會讓人更難理解。

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圖/ 方言文化

為了避免在工作中出現這種情況,要注意以下三點。

1.考慮對方的立場
在開口說話前要先充分地考慮對方的立場,比如對方的文化程度、從事的行業、興趣喜好……如果對方從事的行業與自己要表達的內容相差很遠,一些專業的詞彙就可以用對方熟悉的詞彙代替。

2.儘量使用通俗的話去說
沒有人喜歡晦澀難懂的描述,要儘量使用通俗易懂、簡單明瞭的詞語來代替專業詞彙,儘量讓對方完全明白你所說的內容。

3.如果無法找到替代就迴避
如果在對話的時候,發現有些專業詞彙沒有可以替代的通俗詞彙,那麼就直接避開使用這句話或這個詞彙,轉用其他方式,如類比、比喻等進行解釋。

在對話中使用專業術語,有一定程度可以展現你的專業性,但是也要分清使用的情況和使用的量。

關鍵字: #職場
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決策桌上的虛擬團員:臺大 EiMBA 如何將 AI 從「工具」升級為「共創夥伴」?
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2025.12.09 | 創新創業

「過去我們教育教導學生如何從數據中找出標準答案,但在生成式AI的時代,標準答案往往是最廉價的。」臺大EiMBA執行長李家岩一語道破了這波商業典範轉移的核心。他認為,當資訊獲取邊際成本趨近於零,企業的競爭優勢已不再是單純的「掌握資訊」,而是「如何設計讓 AI 與人共同創造價值的流程」。這不只是一句口號,而是一場正在被驅動的轉型。從課程設計的邏輯重組,到學生創業專題的實戰演練,臺大EiMBA正將校園打造成一個允許失敗、快速驗證的「人機共創實驗場」。

告別標準答案,當教授變成「學習架構師」

「我們不再只是教導知識,而是設計學習。」李家岩指出,臺大EiMBA的課程正在經歷結構性的轉變。現在的教授角色更像是一位「學習架構師(Learning Architect)」,他們的任務不是單向輸出,而是設計出高強度的挑戰與情境,讓學生在解決問題的過程中,自然地將 AI 納入決策迴路 。

以今年新開設的「雙軸轉型與人工智慧」課程為例,這並非傳統的技術概論課,而是場關於商業邏輯的壓力測試。學生不再只是繳交一份靜態的商業計畫書,反而被要求運用生成式 AI 輔助設計商業模式畫布(Business Model Canvas),甚至利用Vibe Coding技術讓不懂程式語言的商管學生,也能透過自然語言與提示工程,快速生成互動式的原型與操作介面來模擬市場反應 。這項技術打破了傳統「文組企劃、理組執行」的藩籬,讓創意能即時轉化為可執行的程式碼。在這個過程中,AI 扮演的角色並非代筆的秘書,而是將概念具現化的加速器,以及最嚴厲的邏輯質疑者。

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寵物百分百用戶體驗暨品牌行銷中心負責人鐘紫瀕
圖/ 數位時代

「這是我在課程中學到最深刻的一課,」臺大EiMBA二年級生、寵物百分百用戶體驗暨品牌行銷中心負責人鐘紫瀕分享道。身處近200人新創組織的高階主管,她坦言最初員工對 AI 充滿敬畏,甚至恐懼被取代。但在 EiMBA 的課堂上,她發現 AI 真正的價值在於「攻防」與「鏡像」。「老師設計了一種『沙漏式』的提問邏輯,迫使我們把策略餵給AI後,必須面對它無情的反問。」鐘紫瀕回憶,「這個市場假設有數據支持嗎?」、「你的競爭壁壘在哪裡?」這種高強度的追問,都是AI在對學員提出的挑戰,迫使她必須思考得比AI更深、更遠。「以前我們忙著找答案,現在我們學會如何設計出『連 AI 都沒想過的好問題』。AI就像一面鏡子,映照出我們思考邏輯上的盲點。」

數位孿生實戰,將「感覺」轉化為「數據決策」

除了策略層面的思維激盪,AI 在營運端的落地應用,更是讓許多直覺型創業者經歷了一場痛苦卻必要的轉型。臺大EiMBA一年級生、赤赤子設計師林宏諭對此感觸良多。

身處傳統服裝產業,過去他的經營模式多仰賴美感與經驗,「以前做決策就是憑感覺,甚至忙不過來時,連縫扣子這種小事我都自己跳下去做。」但在李家岩講授的「雙軸轉型與人工智慧」課堂上,他被迫面對冰冷的數據與流程,而這正是李家岩強調的「數位孿生(Digital Twin)」素養 。

台大EiMBA圖說一
赤赤子設計師林宏諭
圖/ 數位時代

在虛擬世界中建立一個與真實工廠或商業流程一模一樣的模型,利用AI進行模擬與預測,是現代智慧製造的核心。對林宏諭而言這意味著必須將腦中抽象的「職人經驗」轉化為AI讀得懂的 SOP。「那段過程就像是被老師架著刀子往前走,非常痛苦,」林宏諭形容,為了讓 AI 能協助優化流程,他必須把每一個步驟定義清楚,無法再用「大概」、「憑感覺」含糊帶過 。

雖然煎熬但成果是豐碩的。當感性的創意被裝進理性的數據框架後,林宏諭發現自己的決策不再是賭博,而是可被驗證的科學。「現在AI不僅幫我理清思緒,更像是團隊的外掛大腦。我開始能鼓勵員工使用AI釋放重複性勞動,讓大家能準時下班,去做更有價值的事。」這正是課程希望帶給學員的轉變,從「事必躬親的管理者」進化為「善用工具的跨域系統設計者」。

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臺大EiMBA執行長李家岩
圖/ 數位時代

跨域共創,打破同溫層的「破壁效應」

如果說AI是另一位虛擬組團員那麼課堂上原本的同學們,就是來自多重宇宙的戰友。這裡匯聚了醫師、網紅、工程師、律師與傳產二代,如此多元的背景在AI的催化下,產生奇妙的化學反應。

李家岩特別提到了榮獲霍特獎(Hult Prize)肯定的「RiiVERSE」團隊。這個由臺大管院 EiMBA 與 GMBA 學生組成的團隊,成員涵蓋了時尚、行銷與創新創業等不同領域。他們利用舊衣回收再製技術,打造出循環經濟的生態圈。「這就是我們強調的跨域共創。」李家岩解釋,在過去,不同領域的專業人士溝通成本極高,但現在,AI成為了通用的翻譯機與黏著劑。

「AI不僅降低了技術門檻,讓文組生也能做Prototype,更讓理組生也能懂得商業敘事。」在這樣的環境下,創新不再是單打獨鬥,而是像RiiVERSE團隊一樣,結合理性與感性,共同回應全球永續(ESG)的艱鉅挑戰。

為了內心的狂熱,動手去做

然而,隨著AI涉入決策越來越深,一個核心問題浮現:在演算法能預測趨勢、生成文案甚至編寫程式的時代,人類領導者的價值還剩下什麼?「我們教的不是被AI取代,而是擴增智慧。」李家岩眼神堅定地說。他強調,未來的領導者必須具備三項關鍵特質:AI素養、跨域系統設計能力,以及科技人文的反思力 。

其中最關鍵的,是懂得界定「自主邊界(Autonomous Boundary)」。領導者必須清楚判斷:哪些決策該放手讓 AI 自動化?哪些時刻必須保留人類的溫度與價值判斷?「例如在智慧工廠中,AI 可以預測機台何時需要維修保養,但『什麼樣的風險可以接受』、『我們要解決什麼社會問題』,這些涉及價值觀的決策,永遠需要人類來定奪。」李家岩補充道 。

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寵物百分百用戶體驗暨品牌行銷中心負責人鐘紫瀕(左)/臺大EiMBA執行長李家岩(右)
圖/ 數位時代

在李家岩眼中,真正的創新往往不是來自同類型人才的討論,而是從不同背景、不同世界觀的碰撞中誕生。「一個人能看到的只是片段,跨域合作才能讓問題完整。」他再次提到。對他而言,EiMBA 想培養的不是知道最多的人,而是能讓「各種智慧」一起工作的人。在AI與人類智慧並存的年代,領導者最重要的能力,不是掌握所有答案,而是打造一個能讓答案自然生成的組織環境。「未來需要的領導者是能整合技術與人、懂得跨域系統思考、也能『擇人(含機器人)而任勢』的人。」李家岩說,而這群充滿創業創新的管理者也將在未來商業戰場上奏出人機協作的新樂章。

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