ChatGPT、Gemini、Claude、Perplexity、NotebookLM 最強組合技解析,5 個 AI 工具打造高效工作流!
ChatGPT、Gemini、Claude、Perplexity、NotebookLM 最強組合技解析,5 個 AI 工具打造高效工作流!

「三天後交一份針對 20-50 歲女性的美妝市場調查報告。」當你收到老闆的任務時,你的第一想法會是打開 ChatGPT,還是 Gemini?或是其他 AI 工具,如 Claude、Perplexity⋯⋯等?

面對琳琅滿目的 AI 工具選項,你是否很常陷入「什麼時候該用哪一款」的決策疲勞。生產力專家 Jeff Su 在近期發布的「The Only AI Tools You Need (12-Minute Guide)」影片中指出,要在 90% 的工作中發揮 AI 價值,關鍵不在於尋找一款「萬能工具」,而是根據各個模型的核心強項,建立一套具備邏輯的工作流程。

Jeff Su 首先解析五大主流 AI 工具的強項,並提供串連一套高效 AI 工作流的建議。

Jeff Su
圖/ 螢幕截圖自 YouTube: Jeff Su

ChatGPT、Gemini、NotebookLM 等 AI 工具的強項是什麼?

要建立高效工作流,首先必須精確分配任務。在此之前,更得了解 AI 工具各自具有什麼特色。

ChatGPT:執行力最強,適合需要嚴格遵循框架的任務

ChatGPT 最大的優勢在於其「服從度」(Obedience)。當面對包含十幾項規則的複雜、多步驟指令時,ChatGPT 表現最為穩定,它會依循指令一步步照做,而不會輕易漏掉細節或自作主張簡化步驟。因此ChatGPT適合處理需要高度精確度,與嚴格遵循框架的任務。

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(延伸閱讀|一手評測|ChatGPT 攻略:從對話框的「+」到選單介面,有哪些超好用功能?

Gemini:跨媒體處理它最強

身為 Google 生態系的核心,Gemini 的超能力在於原生多模態處理與超長上下文視窗。它能同時閱讀文件、聽取音訊並觀看長影片,並將這些資訊整合為一份 SOP。

Gemini 基本版(有 Google 帳號即可使用)的脈絡長度就有 32k 個詞元;付費版高達 100 萬個詞元,約可處理 1,500 頁文字或 3 萬行程式碼,因此,對於需要處理長達一小時的會議錄影、搭配 20 頁簡報並摘要決策的商務情境,Gemini 是目前市場上的不二人選。

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(延伸閱讀|Gemini 訂閱方案有哪些?怎麼選?價格、功能、適用對象…一表告訴你

Claude:草稿完成度最高,後續微調幅度較小

Claude 的強項在於其輸出的「初稿完成度」極高,適合撰寫需要精準模擬特定語氣的商務書信,或是要求一次就能跑通的程式碼(如 Go 語言程式碼或互動式圖表)。

此外,Claude 的邏輯與語感更接近人類,只要提供它過去的作品範例,它幾乎能完美複製你的語氣。對於內容創作者來說,就能請它維持同樣風格寫文案、影片腳本等,有效減少後續微調的時間。

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Perplexity:能抓取最新產業數據、即時資料

Perplexity 並非通用型聊天機器人,而是針對「搜尋」優化的答案引擎。它的核心功能在於極速抓取即時資料,並附上可驗證的來源連結。在需要驗證事實、查找特定餐廳或分析最新產業數據時,Perplexity 能取代傳統搜尋引擎,提供精準的精確答案。

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NotebookLM:封閉式知識庫,杜絕 AI 幻覺

NotebookLM 是一款由 Google 推出的線上筆記軟體,內建 Gemini 人工智慧,特色是它只會根據使用者提供的資料回答問題,而不會憑空發揮,因而能極大化降低「AI 幻覺」的出現。因此當需要檢核內容是否正確時,如需要檢查報告中引用的數據正確性,NotebookLM 是最可靠的驗證工具。

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(延伸閱讀|NotebookLM 教學|能設定對話角色、安全性升級,好用 AI 筆記工具大升級!一次看懂操作方式

AI 工具 核心定位 / 特色 適合任務
ChatGPT 具高服從性,嚴格執行指令 需依序執行的複雜或多步驟指令
Gemini 多模態處理能力、超長上下文 影片/音訊摘要、Google Workspace 整合
Claude 輸出高品質初稿 專業文案、寫程式、語氣模仿
Perplexity AI 搜尋引擎 事實查證、即時資訊查找
NotebookLM 基於來源的分析 內部文件摘要、檢核 AI 幻覺

五大 AI 工具,打造高效 AI 工作流

理解各工具的專長後,接下來便是思考如何將它們融入工作流中。Jeff Su 強調,一個成熟的 AI 工作流不應是零散的嘗試,而是一條具備邏輯的生產線。以下便是 Jeff Su 分享他如何將上述五大 AI 工具導入他的工作流中:

策略與架構階段:ChatGPT / Gemini

因為 ChatGPT 會嚴格遵守使用者的指令去執行,所以可利用它來構思整體架構。或使用 Gemini 的長視窗,優化多媒體研究資料,建立初步的計畫原型。

執行與產出階段:Claude

將初步架構交由 Claude 進行細部撰寫。利用其優異的寫作模仿能力,產出具備專業語感且可直接交付的文稿。

事實驗證階段:Perplexity

針對文中提及的數字、趨勢或案例,使用 Perplexity 進行外部驗證,確保資訊具備即時性且有可靠來源支持。

正確性檢查:NotebookLM

最後,將所有原始資料與產出的文稿匯入 NotebookLM,確認輸出內容是否與核心資料一致,完成最終內容核實。

如今,AI 應用變得普及且與日常密不可分,「如何利用 AI 工具提升生產力?」幾乎已成為每位工作者的目標。Jeff Su 提醒,不要為了工具而使用工具,只在它能解決你實際問題時才加入工作流。因此,建議使用者在正式導入 AI 工具前,除了要了解工具特色外,更應清楚評估在哪個工作環節中可以導入 AI,如此才能真正達到「AI 省力」之效。

對於還在初步摸索如何使用 AI 工具的使用者來說,則建議可以先精通一個通用型工具(如 ChatGPT),待其功能無法滿足特定細節需求時,再視情況引入具備專業強項的工具(如 Perplexity 的搜尋或 Claude 的寫作)。這樣一來,也可減少同一時間熟悉五個 AI 工具的認知負擔。

資料來源:YouTube-Jeff Su

本文授權轉載自FC未來商務

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五十年零售老店的 AI 轉型:良興攜手 Data-DI,打造專屬 AI Agent 賦能組織升級與知識傳承
五十年零售老店的 AI 轉型:良興攜手 Data-DI,打造專屬 AI Agent 賦能組織升級與知識傳承

1973 年,良興從台北光華商場一間 50 坪的電子零件行起家,半個世紀後蛻變為年營收破十億、毛利率 18% 的全通路 3C 品牌。不過,伴隨規模擴張帶來的不只是成長,還有日益加劇的管理摩擦。門市遍布全台、品項高達近萬筆,加上跨部門協作頻繁,行政耗損與知識傳承的缺口,成為這家老字號邁向下一階段的隱形天花板。

良興總經理賴志達回顧,從電子零件跨入電商、從線下擴張到 OMO 全通路、再到會員深度經營,作為 3C 零售業者,良興每一波轉型都走在同業前面。「現在輪到 AI 了。如何做到人機協作、AI 賦能,就是良興第五波轉型的核心命題。」

AI 自動化,從行政細節釋放組織戰力

轉型需要夥伴,而賴志達評估合作夥伴的標準很明確:技術能力是基本,產業知識(Domain Know-how)的深度是關鍵,回饋速度更是最終決定因素。2025 年的未來商務展上,良興選擇攜手 Data-DI,看重的正是其「策略諮詢 + AI 產品 + 落地陪跑」三軌並行的實施能力。

很快的,良興與 Data-DI 合作的第一個專案,就落在最耗費人力、卻最常被忽視的環節:會議記錄。「會議如果沒有產值、沒有效果,對企業很傷!」賴志達說,他每天參加許多會議,但跨單位協作的會議記錄長期依賴人工聆聽與逐字整理,常出現人名誤植、決策遺漏、行動項目無人追蹤,讓會議效果大打折扣。

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良興總經理賴志達
圖/ 數位時代

為了解決會議記錄的痛點,Data-DI 業務副總包威棣指出,在導入工具以前,團隊須先釐清三件事:場景是否具備落地價值、哪些流程節點適合 AI 介入,以及以終為始地掌握客戶真正想要的輸出樣貌。這些看似基本的提問,都決定 AI 能否精準落地。

確認方向後,良興與 Data-DI 成功導入 AI 會議記錄自動化系統,透過模糊比對技術校正語音辨識誤差,並將生成的雙版本報告直接回存至既有資料庫,不僅將行政人員從重複性作業中釋放,也為後續的 AI 應用奠定扎實的系統整合基礎。

賴志達分享,現在他去外部開會也會用這個工具,運用 AI 把錄音轉文字、再整理成簡報,很快就能完成,更令外部夥伴驚艷。「我認為這是很成功的案子!也提醒想做 AI 的老闆們,與其急著搞大架構,不如先從小工具讓公司嘗試 AI,建立理解和認同。」

AI 把資深員工大腦轉化為資產

補完行政效率的缺口後,良興接著切入更深層的營運核心:知識傳承。過去,頂尖銷售經驗長期鎖在少數資深員工身上,新人培訓耗時三個月,員工離職即帶走知識資本。與此同時,網路資訊發達,消費者進店前早已掌握基本規格,3C 通路門市人員要如何發揮更多價值?「我要門市的人不是死背規格,而是面對客人時,能用客人能理解的方式對話。」賴志達說。

為此,Data-DI 協助良興建置 AI 門市教育訓練系統。系統透過六大自動化關卡,串接教材生成、審核上架、AI 銷售對練與成績回報,主管僅需在核心節點審核;員工透過手機語音對練,系統依口吻、專業度、回應力等維度自動評分。賴志達表示,目標是將新人培訓期縮短至一個月,讓數十年累積的銷售智慧轉化為可複製、可傳承的企業資產。

然而,要讓這套系統真正運作,得先解決兩個根本問題:資料從哪裡來?以及訓練如何更準確?

「以前大數據時代,講的是資料要大、全、細、實;現在 AI 要做到的是準(準確)、合(合乎場景)。」包威棣說。良興不同廠商提供的素材品質參差不齊,Data-DI 除了整合內部資料,也補充加入外部市場評測內容以填補空缺,再透過人員審核機制過濾雜訊,搭配 agent 架構的多層步驟與知識限定,確保系統能精準提煉對應品類的訓練素材。

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Data-DI 業務副總包威棣
圖/ 數位時代

賴志達則看得更遠:「這些教育訓練的內容,也將成為公司未來訓練機器人很好的原料。」

Data-DI 陪跑型顧問,帶領企業 AI 轉型

良興與 Data-DI 合作的兩個專案中,雙方共同克服了長提示詞邏輯混亂、AI 幻覺污染知識庫、逐字稿讀取逾時等技術難題。邁向下一步,賴志達表示,公司各部門很早就建置 Power BI 報表,但數據豐富不等於決策清晰。「數據是土壤,如果沒有梳理,就沒有用了。」因此,他的下一個目標是活化數據資本、推動行銷自動流,以精實的人力持續驅動成長。

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良興攜手 Data-DI 推動 AI 落地,以小步快跑模式為企業創造變革。
圖/ 數位時代

包威棣則從顧問視角歸納兩個觀察:AI 導入需要高層認同、由上而下推進,像賴志達這樣持續引領良興走在業界前端的決策者,就是不可或缺的推手;而單點工具的價值,終究要累積成組織體質的轉變才算真正落地。「就像會議記錄改變了會議當責的結構,人員訓練改變了知識傳承的方式。從點狀應用走向企業變革,這種決策思路才是 AI 真正深入落地產生價值的關鍵。」

最後,對於仍在觀望AI應用的企業,他則建議:「未來 AI 導致的落差只會愈來愈大,人會變成超級工作者,企業會變成超級企業。開始做就對了,先做一個三個月的小任務,降低落差、再急起追上。」從痛點切入、小步快跑,讓組織在實作中累積對 AI 的理解與信任,這正是 Data-DI 的陪跑哲學。

有關更多 Data-DI 相關資訊,請查詢網站:https://www.data-di.com/

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