跟一個做製造業的朋友聊天，他問，AI 又不能幫他們搬設備、上料，到底可以幫上哪些忙？
我跟他分享了《數位時代》最近的報導：百年玻璃廠華夏玻璃選擇用 AI，來解師徒傳承的問題。
他們即將到 2026 AI TAIWAN 未來商務展親自分享，想知道具體細節，或是想提問，都歡迎報名觀展（免費）！
在隱性知識特別多的產業，都靠老師傅口耳相傳，但傳不清楚，就會有資訊斷層。
華夏玻璃花了兩年，跨部門蒐羅約 1,000 份手稿、手繪圖、教材，把三十年的製程判斷餵給大語言模型，建成一個叫「玻璃聖經」的 AI 知識庫。新人有問題，直接查，不用等老師傅有空。
套用在你的情境該怎麼做？我寫成圖卡給你。
知識難以傳承，新人撞牆不過就離職
華夏玻璃發現，少子化導致過去仰賴的師徒制已經漸漸撐不下去。老師傅累積了 30 年的珍貴判斷經驗，往往無法具體且清楚地傳授給下一代。每次新人遇到問題提問時，得到的答案常常是「做久就知道」，導致新人只能憑感覺自己去撞牆摸索，最終往往因為受挫而選擇離職。
蒐集 1,000 份手稿，餵給 AI
為了解決知識斷層的痛點，公司跨部門耗費兩年時間，收集並整理了約 1,000 份的珍貴資料，其中包含了手寫筆記、手繪模具圖以及案例教材。
他們將這些資料全數數位化，餵給大語言模型，成功建置出一個名為「玻璃聖經」的 AI 知識庫。新人有問題直接問這個知識庫，不用等師傅有空。
先求有再求好，持續迭代升級
在開發過程中，第一版（V1）放在地端跑，員工說回答不夠準。現在計畫換開源模型、上雲端、跟國際同業合作打造 V2。但他們說，先做，再變聰明，比等完美再做更強。
你可以怎麼做？
導 AI 前，先找公司最弱的環節。先問自己，工作流程裡哪一塊最脆弱？值不值得花大力氣改善？找到答案，才把資源壓上去。
如果想在今天就採取行動，可以從團隊中「只有某人知道」的關鍵知識著手。建議思考以下三個問題：
1.如果這位同事請假兩週該怎麼辦？
2.他現在的判斷邏輯，有辦法順利說明給 AI 聽嗎？
3.是否能將這些經驗整理起來，讓新人能夠自行查詢？
從「最怕失去的那個知識」開始，不需要一次做完。
如果需要向資深員工請教，整理他們的隱性知識，也可以善用 AI 作為訪談輔助工具。
先向 AI 下達指令：「 我要訪談一個做某工作 X 年的同事，幫我設計 10 個問題，專門挖他沒意識到、但新人會踩的坑。 」拿著 AI 生成的問題清單去訪談該同事，並將過程全程錄音。
最後，交由 AI 將語音內容整理成有條理的知識文件。
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