如何用Gemini寫mail、做簡報、整理試算表?Google免費5堂課教你最新AI應用!
如何用Gemini寫mail、做簡報、整理試算表?Google免費5堂課教你最新AI應用!

Google 在 6/24 宣布重大更新,將生成式 AI 服務 Gemini 整合到 Google 文件、試算表、簡報,還有 Gmail 等生產力工具的側邊欄,協助付費版用戶提升工作效率。

如何在這些生產力工具中使用 Gemini 協作? Google 貼心的提供了每堂 10 分鐘、總共 5 堂的教學課程,幫助使用者可以輕鬆的從零開始導入 Gemini 協作,包括撰寫或修飾文字、製作生成圖片、整理資料並調整表格類別、實時翻譯字幕等。

在教學過程中,也會給予用戶實際操作的機會,例如扮演某間銷售公司的業務或銷售代表,透過電子郵件向潛在客戶介紹新產品、用 Google 文件介紹某產品的主要功能,練習用「幫我寫(help me write)」生成信件內容並修飾語氣,或是用「幫我整理(Help me organize)」建立試算表模板,實用性很高。

不過,雖然這些課程是免費觀看,但 Gemini 版 Google Workspace 系列,只適用於有購買 Gemini Enterprise 外掛程式的使用者。想體驗看看 Gemini 是否真的能提高自己的工作效率,Google 也有提供限期的免費試用版,供有需求的人嘗試。

Google 推出 Gemini 五堂 AI 應用課程簡介

1.Gemini 版 Gmail:生成個人化信件、編輯提示語教學

日常工作少不了用信件作為公告和聯繫的管道。透過 Google 提供的「Gemini in Gmail」教學,就可以學習如何在 Gmail 中使用生成式 AI 工具「幫我寫」撰寫和修飾電子郵件。

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無論想要正式語氣、提供詳細或精簡版本的信件,都可以透過「Gemini in Gmail」課程獲得詳盡教學。
圖/ Google

比方說,行銷團隊的成員,需要寫感謝信,就可以指定 Gemini 就討論主題以及偏好語調,撰寫一封個人化的信件。只要給的提示夠具體和明確,就可以生成你想要的內容;在教學中,也會告訴你如何編輯提示(prompt),選擇要使用正式語氣,還是產生詳盡或精簡版本。

2.Gemini 版 Google 文件:協助撰寫工作文件、編修內文結構

要用文件撰寫業務或工作報告,可以在「Gemini in Google Docs」教學中,學習如何在 Google 文件使用「幫我寫」功能,建立新文件、生成文字,也可以學到讓 Gemini 針對既有文件進行編修調整,並使用 Google 文件的校對功能,檢查和文法拼寫、取得寫作上的建議。

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無論是要開啟新文件,或是改善既有文件內容,「Gemini in Google Docs」課程都有手把手教學。

圖/ Google

比如說,作為行銷人員,你想要為接下來的社群媒體廣告活動尋求靈感,可給予 Gemini 正確提示,比如「生成 3 條宣傳標語,強調舒適度和機能」;如果是人資,可以要求 Gemini 撰寫特定部門的到職訓練清單,快速生成訓練計畫的核心內容。生成後,如果要重新撰寫或修改文件,Gemini 可以針對文件中的行文語氣、簡潔度等細節進行調整及改寫。

3.Gemini 版 Google 簡報:生成符合簡報風格的圖片

在簡報中搭配圖片,是製作報告的重點之一,但找圖片卻時常花上不少心力。「Gemini in Google Slides」課程中,會學習到如何透過 Gemini 版 Google 簡報生成不同風格圖片,減少查找圖像的時間。

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「Gemini in Google Slides」課程提供生成圖像的功能,減少製作者尋找圖片的時間。
圖/ Google

假設你是一位行銷人員,要製作全新折衣機器人的提案簡報,中間會提到沒有折疊衣物帶來的影響,以展示大眾對這個產品的需求,所以要有一張散落許多衣服的房間,就可以在簡報的提示語對話框中,寫下對圖片的想像。完成後,課程也會提供如何調整提示的教學(如想要水彩或素描風格),讓你迅速生成想要的圖片。

4.Gemini 版 Google 試算表:製作符合工作需求的模板

如果你要建立一個新試算表,用來紀錄工作進度或會議議程,卻不知道該包含哪些面向,或是不曉得可以用哪些功能?透過「Gemini in Google Sheets」 課程,學習如何用 Gemini 的「幫我整理」,就能協助你生成一份試算表模板,包括可以填入什麼資料、建議可用哪些自定義表格。

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在「Gemini in Google Sheets」課程,會教學如何建立一個新模板、如何調整模板的類別和表格類型。
圖/ Google

例如,人資想要知道面試者的工作偏好是什麼,就可以先用提示語建立模板,很適合「對試算表只有大致想法,但沒有具體細節」的時候使用。這個教學同樣會提供如何最佳化生成的模板,協助建立符合工作或生活需求的表格。

5.Gemini 版 Google Meet:實時翻譯字幕、生成個人化會議背景

在職場中,常有線上或跨國會議的需求,但有時候視訊畫面很糊,或是可能聽不太懂對話內容,在「Google in Google Meet」課程中,就可以幫助工作者學習如何用 AI 技術提升視訊和通話品質、實時翻譯字幕,降低溝通障礙,還可以生成畫面的背景圖片,製作更符合自己更想要的氛圍。

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在 Gemini in Google Meet 課程,可以學到如何生成會議背景、提升通話品質、實時翻譯字幕等內容。
圖/ Google

延伸閱讀:Google免費5堂課輕鬆入門!什麼是LLM?為何AI懂摘錄重點還能算圖?生成式AI揭密

參考資料:Google1Google2

本文授權轉載自:經理人

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從智慧助手到自主代理:博弘雲端如何帶領企業走上 AI 實踐之路
從智慧助手到自主代理:博弘雲端如何帶領企業走上 AI 實踐之路

「代理式 AI 」(Agentic AI)的創新服務正在重新塑造企業對AI的想像:成為內部實際運行的數位員工,提升關鍵工作流程的效率。代理式AI的技術應用清楚指向一個核心趨勢:2025 年是 AI 邁向「代理式 AI」的起點,讓 AI 擁有決策自主權的技術轉型關鍵,2026 年這股浪潮將持續擴大並邁向規模化部署。

面對這股 AI Agent 浪潮,企業如何加速落地成為關鍵,博弘雲端以雲端與數據整合實力,結合零售、金融等產業經驗,提出 AI 系統整合商定位,協助企業從規劃、導入到維運,降低試錯風險,成為企業佈局 AI 的關鍵夥伴。

避開 AI 轉型冤枉路,企業該如何走對第一步?

博弘雲端事業中心副總經理陳亭竹指出,AI 已經從過去被動回答問題、生成內容的智慧助手,正式進化為具備自主執行能力、可跨系統協作的數位員工,應用場景也從單一任務延伸至多代理協作(Multi-Agent)模式。

「儘管 AI 前景看好,但這條導入之路並非一帆風順。」博弘雲端技術維運中心副總經理暨技術長宋青雲綜合多份市場調查報告指出,到了 2028 年,高達 70% 的重複性工作將被 AI 取代,但同時也有約 40% 的生成式 AI 專案面臨失敗風險;關鍵原因在於,企業常常低估了導入 GenAI 的整體難度——挑戰不僅來自 AI 相關技術的快速更迭,更涉及流程變革與人員適應。

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博弘雲端事業中心副總經理陳亭竹指出,AI 已經從過去被動回答問題的智慧助手,正式進化為具備自主執行能力、可跨系統協作的數位員工。面對這樣的轉變,企業唯有採取「小步快跑、持續驗證」的方式,才能在控制風險的同時加速 AI 落地。
圖/ 數位時代

正因如此,企業在導入 AI 時,其實需要外部專業夥伴的協助,而博弘雲端不僅擁有導入 AI 應用所需的完整技術能力,涵蓋數據、雲端、應用開發、資安防禦與維運,可以一站式滿足企業需求,更能使企業在 AI 轉型過程中少走冤枉路。

宋青雲表示,許多企業在導入 AI 時,往往因過度期待、認知落差或流程改造不全,導致專案停留在測試階段,難以真正落地。這正是博弘雲端存在的關鍵價值——協助企業釐清方向,避免踏上產業內早已被證實「不可行」的方法或技術路徑,縮短從概念驗證到正式上線的過程,讓 AI 真正成為可被信賴、可持續運作的企業戰力。

轉換率提升 50% 的關鍵:HAPPY GO 的 AI 落地實戰路徑

博弘雲端這套導入方法論,並非紙上談兵,而是已在多個實際場域中驗證成效;鼎鼎聯合行銷的 HAPPY GO 會員平台的 AI 轉型歷程,正是其最具代表性的案例之一。陳亭竹說明,HAPPY GO 過去曾面臨AI 落地應用的考驗:會員資料散落在不同部門與系統中,無法整合成完整的會員輪廓,亦難以對會員進行精準貼標與分眾行銷。

為此,博弘雲端先協助 HAPPY GO 進行會員資料的邏輯化與規格化,完成建置數據中台後,再依業務情境評估適合的 AI 模型,並且減少人工貼標的時間,逐步發展精準行銷、零售 MLOps(Machine Learning Operations,模型開發與維運管理)平台等 AI 應用。在穩固的數據基礎下,AI 應用成效也開始一一浮現:首先是 AI 市場調查應用,讓資料彙整與分析效率提升約 80%;透過 AI 個性化推薦機制,廣告點擊轉換率提升 50%。

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左、右為博弘雲端事業中心副總經理陳亭竹及技術維運中心副總經理暨技術長宋青雲。宋青雲分享企業導入案例,許多企業往往因過度期待、認知落差或流程改造不全,導致專案停留在測試階段,難以真正落地。這正是博弘雲端存在的關鍵價值——協助企業釐清方向,避免踏上產業內早已被證實「不可行」的方法或技術路徑,縮短從概念驗證到正式上線的過程,讓 AI 真正成為可被信賴、可持續運作的企業戰力。
圖/ 數位時代

整合 Databricks 與雲端服務,打造彈性高效的數據平台

在協助鼎鼎聯合行銷與其他客戶的實務經驗中,博弘雲端發現,底層數據架構是真正影響 AI 落地速度的關鍵之一,因與 Databricks 合作協助企業打造更具彈性與擴充性的數據平台,作為 AI 長期發展的基礎。

Databricks 以分散式資料處理框架(Apache Spark)為核心,能同時整合結構化與非結構化資料,並支援分散式資料處理、機器學習與進階分析等多元工作負載,讓企業免於在多個平台間反覆搬移資料,省下大量重複開發與系統整合的時間,從而加速 AI 應用從概念驗證、使用者驗收測試(UAT),一路推進到正式上線(Production)的過程,還能確保資料治理策略的一致性,有助於降低資料外洩與合規風險;此對於金融等高度重視資安與法規遵循的產業而言,更顯關鍵。

陳亭竹認為,Databricks 是企業在擴展 AI 應用時「進可攻、退可守」的重要選項。企業可將數據收納在雲端平台,當需要啟動新型 AI 或 Agent 專案時,再切換至 Databricks 進行開發與部署,待服務趨於穩定後,再轉回雲端平台,不僅兼顧開發效率與成本控管,也讓數據平台真正成為 AI 持續放大價值的關鍵基礎。

企業強化 AI 資安防禦的三個維度

隨著 AI 與 Agent 應用逐步深入企業核心流程,資訊安全與治理的重要性也隨之同步提升。對此,宋青雲提出建立完整 AI 資安防禦體系的 3 個維度。第一是資料治理層,企業在導入 AI 應用初期,就應做好資料分級與建立資料治理政策(Policy),明確定義高風險與隱私資料的使用邊界,並規範 AI Agent「能看什麼、說什麼、做什麼」,防止 AI 因執行錯誤而造成的資安風險。

第二是權限管理層,當 AI Agent 角色升級為數位員工時,企業也須比照人員管理方式為其設定明確的職務角色與權限範圍,包括可存取的資料類型與可執行的操作行為,防止因權限過大,讓 AI 成為新的資安破口。

第三為技術應用層,除了導入多重身份驗證、DLP 防制資料外洩、定期修補應用程式漏洞等既有資安防禦措施外,還需導入專為生成式 AI 設計的防禦機制,對 AI 的輸入指令與輸出內容進行雙向管控,降低指令注入攻擊(Prompt Injection)或惡意內容傳遞的風險。

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博弘雲端技術維運中心副總經理暨技術長宋青雲進一步說明「AI 應用下的資安考驗」,透過完善治理政策與角色權限,並設立專為生成式 AI 設計的防禦機制,降低 AI 安全隱私外洩的風險。
圖/ 數位時代

此外,博弘雲端也透過 MSSP 資安維運託管服務,從底層的 WAF、防火牆與入侵偵測,到針對 AI 模型特有弱點的持續掃描,提供 7×24 不間斷且即時的監控與防護。不僅能在系統出現漏洞時主動識別並修補漏洞,更可以即時監控活動,快速辨識潛在威脅。不僅如此,也能因應法規對 AI 可解釋性與可稽核性的要求,保留完整操作與決策紀錄,協助企業因應法規審查。

「AI Agent 已成為企業未來發展的必然方向,」陳亭竹強調,面對這樣的轉變,企業唯有採取「小步快跑、持續驗證」的方式,才能在控制風險的同時,加速 AI 落地。在這波變革浪潮中,博弘雲端不只是提供雲端服務技術的領航家,更是企業推動 AI 轉型的策略戰友。透過深厚的雲端與數據技術實力、跨產業的AI導入實務經驗,以及完善的資安維運託管服務,博弘雲端將持續協助企業把數據轉化為行動力,在 AI Agent 時代助企業實踐永續穩健的 AI 落地應用。

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