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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AI 同事愈來愈多怎麼管?Going Cloud 用「多代理系統」,助企業打造最強營運大腦
AI 同事愈來愈多怎麼管?Going Cloud 用「多代理系統」,助企業打造最強營運大腦

ChatGPT、Gemini、Claude 等 AI 通用工具問世後,「AI」無疑成了現今全球最熱門的關鍵字。儘管許多企業已經開始導入相關應用,多數卻仍停留在文書輔助、單一聊天機器人(Chatbot)運用等單點階段。但隨著商業環境快速變化、缺工日益嚴峻,企業需要的不再只是一個會回答問題的對話框,而是具備「自主決策與行動執行」能力的「代理式 AI」(Agentic AI)。

Going Cloud 和 IDC 合作發布的《多代理系統崛起 打造敏捷韌性企業》報告便指出,如今「AI First」時代來臨,企業的 AI 應用正從輔助性質走向自主營運,有 80% 的企業期望藉此提升生產力,70% 的企業希望能更輕鬆處理複雜任務,還有 66% 的企業期望透過多模型來提升整體效能。

代理式 AI 愈來愈多,必須納入組織管理

但究竟什麼是「代理式 AI」?

「過去人們使用生成式 AI 時,需要一步步下達明確指令,但現在使用者只要賦予代理式 AI(Agentic AI)明確目標,它就能自己理解前因後果、進行推演,甚至能去呼叫 API 完成任務。」Going Cloud 總經理黃柏淞點出差異。
而當企業內部的代理式 AI 日益增加,比方說,人資部門有專屬 AI、業務部門有報價 AI、法務部門有合約審閱 AI,跨部門協作的複雜度也隨之飆升,「如果你是管理者,你就會意識到,必須把 AI 當成一個人,納入組織裡來管理。」黃柏淞強調,能統籌、指揮多個 AI 代理協作的「多代理系統」(Multi-Agent System, MAS),正是為了解決這個痛點而生。

簡單來說,MAS 就像虛擬的企業總部,負責協調、治理負責不同任務的 AI 代理、工具和功能模組。在讓 AI 自主決策的同時,各個 AI 代理間也能共享資訊、協調分工。MAS 還具備極佳的擴展性和分散性,企業可以依照業務需求,隨時新增、更改 AI 代理,能大幅提升營運韌性。

雖然企業普遍意識到,代理式 AI 已經蔚為風潮,但實際部署時,仍面臨諸多挑戰。《多代理系統崛起 打造敏捷韌性企業》報告便顯示,資安疑慮、預算限制、缺乏 IT 支援分別是企業最擔憂的三大問題,「企業最擔心串聯多個 AI 代理時,要是權限沒控管好,很容易有機敏資料外洩的風險。」黃柏淞提到,在此情形下,Going Cloud 推出了以「分層式多代理架構」為核心的解決方案。系統會由一個「主管代理」(Supervisor Agent)作為主要決策層,底層則串聯了各個負責單一任務的「任務代理」(Task Agents)。

以 Going Cloud 服務的大型金融企業為例,假設一位 VIP 客戶登入銀行 APP,詢問 AI 客服:「我想申請房貸,請問現在利率多少?另外,請幫我評估把我目前的科技股基金贖回當作頭期款適不適合?」如果是傳統的聊天機器人,可能會因為問題太複雜直接轉接人工客服。但在 Going Cloud 的分層式 MAS 架構裡,「主管代理」接收到任務後,會先拆解再指派負責「房貸利率」的「任務代理」,去後台抓取客戶的信用評分和最新房貸專案。同時,這位虛擬主管還會指派「理財分析」的「任務代理」,去檢視客戶最近科技股基金的績效並預測市場。最後,再由「主管代理」統整資訊,一併給出一份完整且客製的財務建議,「分層式 MAS 能確保整個過程的指令被清楚傳遞,而且因為權限分層管理,房貸 Agent 不會碰到不該碰的理財資料,符合金融業的風險控管與合規要求。」黃柏淞說。

目前 Going Cloud 已經協助知名金融機構導入 MAS 架構。以實際成效來看,多代理客服平台能降低 50% 以上的人工客服工作負擔,並讓回覆使用者問題的平均時間減少 60% 以上;FAQ 知識導向與 API 資料調用的正確率,在調用得當的情況下,也都達到9成以上的成功率。黃柏淞指出,金融、製造、顧問等有複雜跨部門協作需求的大型企業,都是亟需採用代理式 AI 的產業。

#0 AI同事愈來愈多怎麼管?Going Cloud用「多代理系統」,助企業打造最強營運大腦
提到目前與台灣領先金融集團的合作進程,黃柏淞表示因為金融機構的特殊性,需要縝密的全方位服務,從前期討論到技術導入,大約需要半年到九個月的時間。
圖/ 數位時代

懂雲也懂企業痛點,助員工無痛升級「AI 小組長」

但為什麼 Going Cloud 能為企業打造出如此高效的代理式 AI 底層架構?一方面,Going Cloud 先前服務過亞洲最大 AI 多媒體科技集團科科科技(KKCompany Technologies),奠定具備理解和服務大型企業的經驗,且自 2022 年創立起,就鎖定服務架構最複雜的大型企業市場。同時,Going Cloud 是全台首家榮獲 AWS 生成式 AI 服務能力認證及 ISO27001、ISO27701 雙重國際驗證的雲端產業專家,此成就彰顯 Going Cloud 在堅實的資訊安全基礎上,深化了對個人資料保護的承諾,為客戶提供符合國際標準的資料保障,強化雲端服務領導地位。另外,Going Cloud 還能為企業量身打造底層 AI 平台,提供 AI 策略方針定調、雲端架構設計、Agent 任務規劃、效能優化等一站式服務。

對於準備跨入「AI 商用階段」的企業,黃柏淞建議,釐清應用場景,比追求最新技術更重要,「唯有清晰定義痛點,才能讓強大的 MAS 平台真正落地。」
他特別提到,導入 MAS 系統不只是 IT 部門的責任,其實更像企業的升級轉型,「未來的知識工作者,不能只是單純『接球就打』,每個人都將成為『小組長』或『專案經理』。」例如員工不必再親自打開 excel 敲公式、解讀報表,應該要學著指派手下的「數位同事」去執行。員工的核心價值,將從過去繁瑣、重複性任務的執行,轉移到前期的目標定義、流程規劃,以及後期的決策判斷和審核把關。

AI 技術飛速推進,企業間的競爭已從「要不要用 AI?」,升級成「如何管理與協作多個 AI?」。透過建構靈活、安全且具高擴展性的多代理系統,企業不僅能解放員工的生產力,更能在瞬息萬變的市場中,打造敏捷、韌性兼具的營運大腦。

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