AI辦公室應用有哪些?談薪水、跨部門溝通⋯10個實用AI技巧大公開
AI辦公室應用有哪些?談薪水、跨部門溝通⋯10個實用AI技巧大公開

生成式 AI 工具正逐步進入管理現場,從人員輔導、團隊溝通到業務處理與個人反思,皆能發揮輔助作用。根據日本新創公司 Renewer 所發布的《經理人生成式 AI 使用指南 2025》(暫譯,原文為マネージャーのための生成 AI ガイドブック 2025),彙整超過 50 位現任主管的實務經驗,提出 10 項生成式 AI 應用技巧。

這份指南針對新手經理人在日常管理場景中的困難情境,從一對一面談、任務交辦、會議準備,到團隊共識建立與目標優化,提供具體操作建議與 prompt 範例。工具建議以 ChatGPT、Claude、Gemini、Perplexity 等為主,並搭配實務回饋加以驗證。以下為 10 項實戰技巧彙整:

1. 分析 1 on 1 對話策略

主管在進行 1 on 1 面談時,常需在「直接教導」與「啟發 / 引導」間做出取捨。建議主管可先將部屬的挑戰與目標輸入 AI 工具,請其分別產出「教導式(teaching)」與「引導式(coaching)」兩種應對策略,以便因應不同性格與情境需求。

  • 適用工具:ChatGPT(o3-mini)、Claude(3.7 Sonnet)、Gemini(2.0 Flash)

  • 操作方式:描述部屬當前目標與問題,請 AI 輸出兩種溝通策略,並比較優劣。

  • prompt 範例:
    我的團隊成員目前目標是提升跨部門溝通效率,但他對流程感到困惑。請分別以「教導式」與「引導式」方式,提供我應對這位成員的建議內容。

2. 困難對話模擬

在人事評估、薪資調整或行為改善等場合,主管常需進行高壓、帶有爭議的談話。為避免臨場出錯,建議主管可設定具體情境,請 AI 扮演員工角色,模擬對話過程,結束後再請 AI 提供溝通回饋。

  • 適用工具:ChatGPT(o3-mini,語音模式建議開啟)、Claude、Gemini

  • 操作方式:明確描述角色、情境與議題,請 AI 主動開始對話並提供事後建議。

  • prompt 範例:
    請你扮演一位對來期薪資調整感到不滿的工程師。我將擔任你的主管,與你進行模擬面談。請從第一句話開始說明你的立場。結束後,請給我溝通技巧上的回饋建議。

3. 任務指示優化

交辦任務時若指令不清、脈絡不明,將影響團隊理解與執行。建議主管透過 AI 重寫指示語句,套用「Why(為什麼做)→How(怎麼做)→What(具體要做什麼)」的黃金圈理論(Golden Circle)架構,提升交辦明確性與接受度。

  • 適用工具:ChatGPT、Claude、Gemini

  • 操作方式:輸入原始任務敘述,請 AI 依「Why → How → What」結構改寫。

  • prompt 範例:
    我想請行銷團隊協助分析競品網站,請根據「為什麼要做、怎麼做、要做什麼」的邏輯,幫我寫一段具體且清楚的任務指示內容。

4. 資訊摘要與圖解

當公司有跨部門溝通需求、重要決策需轉達時,主管往往需將複雜資訊整理成簡明扼要的訊息。該指南指出,主管可使用生成式 AI 將原始會議紀錄、政策公告等轉譯為易讀內容,並生成摘要與圖示說明。

  • 適用工具:Claude、Gemini、Copilot

  • 操作方式:輸入原始內容,要求 AI 生成摘要版說明、視覺圖表與閱讀說明。

  • prompt 範例:
    以下是一則公司內部信內容,請協助我整理出摘要說明,並加入「本郵件目的」與 「建議閱讀時間」,同時列出 3 個關鍵重點。

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5. 例會發言素材蒐集

主管在定期例會中常需簡短發言,傳遞組織文化、激勵士氣或分享新知。該指南指出,這類發言雖短但重要,建議使用具備搜尋功能的生成式 AI,如 Perplexity,定期蒐集適合的話題、業界趨勢或名言金句,作為發言素材。

  • 適用工具:Perplexity

  • 操作方式:指定領域與語氣風格,請 AI 提供數則符合近一周/一個月的議題與說法。

  • prompt 範例:
    我每周在工程團隊例會中,需要發表 3 分鐘關於生成式 AI 的最新趨勢或新聞,請你提供 3 個主題,並附上簡短說明,請提供近一個月內生成式 AI 的相關話題。

6. 文件初步審查

主管通常需審閱大量文件,例如提案書、會議記錄、預算計畫等。該指南建議,讓部屬使用 GPTs 或企業內部自建 Bot 依既定標準進行文件檢查,可協助初步檢查、提升效率,進一步減少主管負擔。

  • 適用工具:ChatGPT(GPTs 模型)

  • 操作方式:定義審查標準,讓 AI 依據要點審閱文件內容,並標示不合規處。

  • prompt 範例:
    你是主管,要審查一份同仁提交的採購申請書。請根據以下 3 個標準檢查內容:(1)預算編列是否清楚,(2)目標敘述是否具體,(3)可行性分析是否完整。請指出不符合項目並說明理由。

該指南也提醒, 若上傳內部文件至外部平台,應特別注意資料安全性與機密保護。企業亦可考慮使用內部版本或封閉式 GPTs 實施該流程。

7. 模擬爭議性議題討論

當主管預期即將主持的會議存在立場分歧,例如調整出勤制度、預算分配爭議等,可事先使用生成式 AI 模擬會議現場,請其分別扮演不同立場參與者,演練發言邏輯、爭點與妥協方案。

  • 適用工具:ChatGPT、Claude、Gemini

  • 操作方式:輸入議題、利害關係人與立場背景,請 AI 模擬多輪對話與總結反對理由。

  • prompt 範例:
    我即將主持一場會議,主題是「恢復每周 2 天出勤制」,請模擬贊成與反對雙方的辯論,各發言兩輪,並最後列出各方可能主張的觀點與回應重點。

該指南指出,這樣的應用有助主管掌握風險點、提前制定折衷方案,也能提升主持過程的掌控力與邏輯清晰度。

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8. 目標語言優化

OKR、KPI 近年在企業廣泛導入,但許多目標語言生硬、缺乏情感,難以激發團隊共鳴。該指南建議,主管可使用生成式 AI,結合創意發想工具如 SCAMPER 或心理學理論如 SDT,轉化為更具吸引力、激勵效果的語言。

  • 適用工具:ChatGPT、Claude(可搭配 SCAMPER)、Gemini

  • 操作方式:輸入原始目標與情境,請 AI 依創意工具轉化語言並說明改寫邏輯。

  • prompt 範例:
    原始目標為「將客服處理時間縮短 20%」。請你依照 SCAMPER 法轉化語言,讓此目標變得更具啟發性與吸引力,並說明每一步轉化的邏輯。

該指南也提醒,AI 不應替代目標設定者的意圖,而是作為「語言轉譯器」,幫助主管更具說服力地表達核心目標。

9. 逆引導

新手主管面對實際問題時,未必熟悉眾多管理框架與模型。該指南提出「逆引導」方法,亦即將問題詳述交給 AI,請其從知識資料庫中推薦可應用的理論工具,反向匹配策略。

  • 適用工具:ChatGPT、Gemini、Claude

  • 操作方式:說明情境、對象與困難,請 AI 推薦可能對應的管理手法並簡述原因。

  • prompt 範例:
    我帶領的團隊近期出現兩位資深員工因工作分工爭議產生嚴重摩擦,請根據此情境,推薦可應用的管理方法或溝通模型,並說明其適用原因。

此方法強調「先問題、後工具」,尤其適合實戰型主管,在事件發生當下快速建立處理策略與框架。

10. AI 版反思日誌

「反思日誌」(journaling)被認為有助於釐清思緒、舒緩壓力。該指南指出,透過 AI 進行日誌分析,不僅能幫助主管理解自身情緒波動,還能發現潛在議題與重複思維模式。

  • 適用工具:ChatGPT(GPTs)、Claude、GPT-4.5

  • 操作方式:讓 AI 閱讀反思日誌,請其回饋今日思維亮點、情緒走向與改進建議。

  • prompt 範例:
    這是我今天的工作日誌內容,請你分析我在這篇日誌中的主要情緒變化、值得注意的行為模式,以及一項我可以著手改善的建議。

該指南建議可將這類 prompt 設為每日固定流程,並使用 GPTs 建立專屬反思助手,以累積長期洞察。

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領導者都怎麼用 AI?黃仁勳、納德拉的實戰經驗

除了上述的技巧外,輝達(Nvidia)執行長黃仁勳(Jensen Huang)曾在 CNN 節目《Fareed Zakaria GPS》中分享,他不會僅仰賴單一 AI 的答案,而是「像請教 3 位醫生一樣」,將同一問題分別詢問多個 AI,再讓它們彼此批判與比較回答內容。

他表示:「我通常會問 AI:『你確定這是你最好的答案嗎?』」此方式有助於找出更全面、準確的資訊,也鼓勵管理者在使用 AI 時保持批判性思維。他進一步指出:「使用 AI 本身就是一種提問的過程。為了提出好問題,你必須先具備邏輯與分析能力。」

此外,黃仁勳也透露,自己每天將 AI 當成學習導師,針對陌生領域的知識,他會請 AI 先用「解釋給 12 歲小孩聽」的方式簡單說明,再逐步深入至博士級層次。這樣循序漸進的理解過程,對於需要快速吸收新資訊的管理者而言,極具參考價值。

另一方面,微軟執行長薩蒂亞·納德拉(Satya Nadella)則是在日常溝通與知識吸收中大量使用 AI。他表示,自己不會花時間聽 podcast,而是直接上傳逐字稿給 Microsoft Copilot 閱讀與摘要,並於通勤途中與 AI 互動、討論內容。他也透過 Copilot Studio 建立超過 10 個專屬的客製化 AI 代理人,處理郵件摘要、會議準備、內部資訊整理等行政與溝通任務,將 AI 實際導入決策與時間管理流程中。

本文授權轉載自《經理人月刊》,作者為支琬清

關鍵字: #AI工具
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數位時代 X 國泰金控 從百套系統上雲到 Cloud First:國泰如何把雲端變成AI成長引擎?
數位時代 X 國泰金控 從百套系統上雲到 Cloud First:國泰如何把雲端變成AI成長引擎?

2019年金融監理機關正式將雲端納入委外規範後,揭示金融業上雲時代來臨,國泰金控數數發中心成立雲端策略發展部,負責擬定集團上雲策略,並於2020年正式啟動7年集團雲端轉型計畫;在多數金融機構仍停留在單點遷移或IT現代化的現下,國泰金融集團在 2025 年即完成 100 套系統上雲,更將雲端轉型階段從 Cloud Ready、Cloud Adoption 推向 Cloud First,成為數據與人工智慧應用的關鍵引擎。

國泰金控資訊長|吳建興 James Wu
圖/ 數位時代

「百套系統上雲不僅僅是數字,更是讓國泰從『 IT 進化業務』邁向『 IT 驅動成長』的關鍵轉折。」國泰金控雲端策略發展部協理顏勝豪表示,上雲帶來的效益十分顯著,包括提升資源可用性與營運敏捷度、減輕 IT 維運負擔;同時,雲端業者多具備零碳排或綠能機房機制,亦有助於企業朝向 ESG 永續營運邁進。「金融上雲不是單純的現代化基礎設施或者是升級技術,而是為了換取速度與可靠度,讓集團可以加速創新腳步、彈性調配資源,以及培育所需人才與技能,為未來做最佳準備。」
為讓集團員工、金融同業以及有志上雲的夥伴可以進一步探討雲端轉型的各種可能,國泰金控舉辦雲端轉型成果發表會,會中除有集團子公司分享最新成果,三大公有雲平台業者也從不同技術視角共同探討在合規、資安與 AI 應用的可能。

七年、三階段,國泰金融集團將雲端內化為營運流程與創新引擎

國泰金控科技長|姚旭杰 Marcus Ya
圖/ 數位時代

為什麼國泰可以領先市場完成雲端轉型、數據與 AI 賦能業務?

顏勝豪認為,雲端轉型的起點不是直接遷移系統,而是從四個面向打底:應用系統盤點評估、雲端架構設計、雲端遷移藍圖規劃,以及組織治理框架建立,而這也是 Cloud Ready 階段最重要的事情。
「不同子公司有不同商業模式與節奏,若沒有共同語言與平台底座,上雲很容易各自為政。」顏勝豪表示,為讓所有員工可以齊步前行,國泰以雲端遷移方法論 Cathay 6R(註1)作為共同語言、用平台作為共同底座,讓轉型不只是技術選擇,而是集團行動。
完成單一系統的雲端遷移後,便進入 Cloud Adoption 階段。在這個階段中,要透過大規模遷移建立更成熟的上雲標準作業流程(SOP),透過 FinOps 機制控管與優化雲端營運成本,以及透過自動化與治理模型確認多雲環境與安全與維運穩定性,目標是將雲端內化為組織日常運營的一部分,進而邁向 Cloud First 階段:在合規前提下,新專案與系統升級預設在雲端環境開發,並善用雲原生優勢加速新產品功能開發速度。
「集團雲端策略只有一個核心原則:讓雲成為 AI 時代的成長引擎,而不是單純的基礎設施。」關於國泰的未來雲端布局,顏勝豪如是總結。

國泰金控 雲端策略發展部 協理|顏勝豪 Otto Yen
圖/ 數位時代

以雲端為 AI 資源引擎、發揮數據燃料價值,實現 AI 賦能業務應用

國泰不僅在2025年完成集團百套系統上雲,也啟動數據上雲計畫並為 GenAI 奠定基礎建設。
例如國泰金控實現數據上雲,打造資料湖倉與 GAIA 生態系統架構為 AI 賦能業務做準備:成立國泰風險聯防中心(CRC)攜手集團洗防人員強化風險控管與金融犯罪因應能力;釋出國泰員工 AI 助手–Agia–Beta
版,提供差勤、福利與權益、技術支援、職務職能與集團其他資訊等五大類別管理辦法等查詢服務;此外,亦推出集團數據共享平台、集團法規知識庫、 AI 評測中心等服務,更好發揮 Cloud First 與 AI 賦能業務應用的價值。
雲端是 AI 時代的關鍵底座、數據則是 AI 的燃料。顏勝豪指出,發展AI需要龐大的 GPU 算力,若自建 GPU 機房,不僅硬體設備昂貴、折舊速度快,光是散熱系統一年就高達兩、三千萬元的成本,若採取雲端資源,可以隨啟隨用,同時,大幅降低試錯成本。「當雲端打好基礎、AI成為能力模組,銀行、人壽、產險與證券的創新不再是單點突破,而是放大集團級綜效。」

國泰以 Cloud First + AI 持續領先市場、形塑未來樣貌

「雲端可以優化算力成本,資料則決定 AI 應用上限。」顏勝豪解釋,在 AI 新世代,AI 模型定調能力「下限」,集團子公司掌握的「獨特資料」則決定應用的「上限」,考量雲端有許多好用 AI 服務,唯有資料上雲才能發揮數據價值、用 AI 賦能集團各子公司業務。
例如國泰世華銀行將採取多公有雲策略,打造雲端智慧生態圈,並以現代化雲原生技術拓展應用場景;同時,運用 AI 與資料分析優化客戶服務體驗,並藉由跨雲整合機制支援多元業務模式,以充分發揮上雲效益。至於國泰產險,不僅在兩年半內完成13套核心系統上雲、優化營運流程,如以 Serverless 架構打造百萬級效果、萬元成本的短網址系統等,讓雲端成為產險驅動長期成長的核心引擎與標準配備。

國泰人壽則是透過雲端與 AI 滿足不同客戶需求,如以 AI Search 精準呈現關鍵字搜尋結果,讓客戶可以精準且快速的查找所需資料、大幅優化官網體驗與滿意度。至於國泰證券則是於2026年初推出「庫存管家」服務,以客戶持股為核心,應用 AI 技術打造個人化推播服務,協助投資人更有效率地掌握庫存狀況,提供更即時、系統化的投資管理體驗。
總的來說,國泰金控在集團的雲端轉型不僅是技術升級,更是思維革新,從百套系統上雲進展到 Cloud First 階段,可以預期在雲地基礎下,國泰將進一步引領 AI 時代變革,持續提升營運韌性與放大創新價值。

註1:Cathay 6R 國泰設計 Cathay 6R 雲端遷移方法論,將系統遷移方式依據上雲模式、系統開發成本分為 Rehost 、Replatform、Refactor、Rewrite、Replace 和 Retain 共6種遷移架構,並能對應到 IaaS、PaaS、SaaS 三種不同上雲模式。

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