生成式AI具備快速產出文字與圖像的能力，愈來愈多上班族用來解決問題、推動創新或策略思考。市面上生成式AI模型眾多，如ChatGPT、Gemini、Claude、Copilot等等，但不是每個人使用後都能產出高品質的成果。為什麼？問題出在哪呢？
關鍵不在於選擇哪一個AI，而是你的使用方法與技巧。
生成式AI不只是工具，一旦掌握與它合作的祕訣，它可以是你的助理，也是你的協思夥伴。
生成式AI可以用來草擬電子郵件、摘錄長文、做會議紀錄；無論組織大小，它都能協助主管解決問題並做出決策。它可以充當對手，陪你練習，給你新的觀點，質疑你的假設，甚至強化你的策略思維，幫助你培養領導能力。
生成式AI能強化，並改變管理者的角色，你無法忽視這一點。如果不了解如何與生成式AI合作，就有可能錯失良機，無法獲得它帶來的所有效益。如果不採取行動，主動在AI領域發展新技能，甚至可能在職業生涯鑄下大錯。
想知道應該如何和生成式AI完美磨合嗎？我們可以先就「資訊搜尋」、「時間管理」、「資訊搜尋」三大類來練習一下。
以下為精選書摘：
用生成式AI「資訊搜尋」的技巧
所有管理者必須取得資訊，才能做出好決策。你還記得過去在圖書館翻找書籍的日子嗎？搜尋引擎和關鍵字觸發網路革命，做研究變得容易許多，而且更快。現在，生成式AI再次改變這個典範。管理者可以向生成式AI提問，獲得以自然語言呈現的詳盡資訊。這種方式既直觀又有效率，還可以提出後續問題深入探討。現在，不只網路搜尋可做到這點，管理者也可藉由生成式AI驅動的聊天介面，在搜尋公司內部知識庫時，獲得更多互動和個人化的體驗。生成式AI不只會找出內部文件或資料夾的連結，還能直接回答問題或是提供摘要。
將生成式AI當作助理，可以改變傳統上檢索資訊的方法，你可以利用它來取得：
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網路知識。與傳統瀏覽器整合時，你可以請生成式AI瀏覽網路資料，擷取重點，並於回應中直接標示出處。你可以提出複雜的問題，不只是使用關鍵字，還可把搜尋範圍縮小到特定來源，例如：新聞文章、產業報告或YouTube影片。生成式AI不但可以瀏覽多個網站的資料，甚至能快速生成摘要，大大加快你的搜尋速度。
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試試看：請生成式AI就過去一年供應鏈管理技術[請自行指定技術]的最新發展做摘要，並把焦點放在優勢、挑戰和實際應用。請引用來自可靠來源[請自行指定來源]的重要研究和文章。
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務必查證引用來源的可靠性
生成式AI系統有一個明顯缺點，尤其在早期階段很明顯，也就是常會捏造引用、來源，甚至整個研究和論文都是子虛烏有。
為了因應這個問題，一些專門的生成式AI系統納入「謙虛」的護欄，這些機制讓AI識別並承認其局限性，明確表示找不到相關資訊或無法提供確切答案。這種方法有助於減少錯誤資訊，確保接收資訊的可靠程度和來源。然而，最終的檢查和驗證仍然是人類的責任。
另一個有用的策略是，在你的提示詞中加入「請不要捏造來源」等指示；雖然這個指示仍然無法完全消除風險。
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公司知識。如果生成式AI連接到公司的內部知識庫，就能快速搜尋公司內部資料庫、文件和報告。除了提供來源或連結列表，還能歸納重點，並從現有資源找出其中的關聯和發現。管理者可輸入：「就這個問題[請自行指定問題]，過去嘗試過哪些解決方案？」生成式AI會根據已有的文件找出相關資訊，並將發現精簡為條列式的重點或短文。
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試試看：就技術面[請自行指定技術]的應用，要求生成式AI列出過去三年的相關項目，歸納做法上的共同點和差異。
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試試看：有關 [請自行指定主題]，要求生成式AI找出過去一個月內與[請自行指定對象]分享的所有檔案。
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試試看：要求生成式AI找出你的同事[請自行指定指定]評論過的所有檔案。
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專家知識。你可以要求生成式AI把聊天紀錄和虛擬團隊討論中共享的大量訊息，轉化為有系統且易於使用的資源。如果你必須監督、參與某些專家社群或群組，共享大量有價值的知識，這一點會對你特別有幫助。你可以要求生成式AI依照副標將資訊歸類，並做總結。生成式AI可以辨識趨勢和廣泛討論問題，提供你可能想要聯絡或追蹤的活躍貢獻者名單。
生成式AI如何幫助社群管理者
每個組織都有專家社群或群組，由一群樂於分享知識、對某個主題懷抱熱情的人組成。如果你是社群管理者，內建於軟體產品中的生成式AI模型（如Microsoft 365 Copilot for Office和Google Gemini for Workspace）可以在很多層面上幫忙：
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擷取對話。要求生成式AI監控社群聊天內容，擷取其中最好的見解和學習內容。你可以在每週摘要或通訊中分享這些內容。
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偵測主題。要求生成式AI識別重複出現的主題、趨勢和問題，包括拆解對話，藉此了解上下文並對訊息進行分類。
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整理知識。指導生成式AI把識別出來的主題整理成有條理的表格。無論是撰寫知識庫文章、摘要報告或資料庫條目，AI都可以加入重要見解和專家意見，快速供使用者參考。
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提高查找方便性。要求生成式AI將整理好的知識整合到公司內部知識庫中，使員工得以透過關鍵詞或主題輕鬆搜尋。
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專家地圖。建立主題與相關專家之間的連結。要求生成式AI識別且標記在某個主題提供有價值見解的成員，以建立內部專業知識地圖。如此一來，特定主題或查詢結果可直接連結該社群中的專家。
時間管理
如果你是管理者，工作量可能相當繁重，需要有效安排事情的優先順序，卻經常被干擾或是遇到突發事件。面對接連不斷的溝通、會議和職責，有效管理時間變得非常重要。
整合到電子郵件和團隊合作應用程式的生成式AI模型（例如：Teams內建的Microsoft Copilot、或Google Meet內建的Google Gemini）可以透過很多方式，幫你有效管理時間：
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預覽一週行事曆。要求生成式AI顯示所有的工作和排定的時間；例如，「在接下來的三天我有什麼計畫？請給我一份詳細清單」。生成式AI還可以為你的行事曆分類，比如個人任務、一對一會議、工作會議、工作坊、活動和私人時間等。
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試試看：要求生成式AI製作一個表格，把本週會議按照 [請自行指定類別] 分類。
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試試看：要求生成式AI分析你的每週待辦事項清單，根據你指定的緊急程度和重要性對任務進行排序和摘要。
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試試看：要求生成式AI從電子郵件信箱找出標記為「緊急」的待處理會議邀請，並依照截止日期列出清單。
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安排任務優先順序。要求生成式AI根據你的待辦事項清單和排定時間提出建議；例如，「關於季度業務審查，根據先前的電子郵件 [請自行指定郵件] ，建議與 [請自行指定對象] 安排協調會議」。生成式AI還可以根據任務的優先順序，建議更改日程安排。
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會議準備。要求生成式AI從最近往來的電子郵件、聊天紀錄、筆記或文件檢索相關資訊，為通話、活動、會議或工作坊做準備。
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試試看：請生成式AI列出你在之前的會議或郵件中同意的執行項目，並根據你提供的議程說明你在即將舉行的會議中預計扮演的角色。
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試試看：請生成式AI就即將在工作坊與[請自行指定對象]討論的新產品功能，生成五個討論要點。請把焦點放在 [請自行指定文件]。
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代表你參加會議。如果無法參加某個線上會議，生成式AI可以幫你歸納會議內容；例如，「如果講者有分享文件，請簡單概述內容」。並且告訴你會議的討論重點和執行項目；例如，「後續步驟是否指派給我負責？期限是什麼時候」。生成式AI可以代替你參加會議、轉錄會議內容或分析會議紀錄（錄音或錄影）。
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試試看：請生成式AI就 [請自行指定主題] 找出你必須追蹤的問題或討論。
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摘要整理
如果每天都被大量來自電子郵件、簡報、冗長文件和報告的資訊淹沒，要看完這些內容並歸納重點便是一大挑戰。
生成式AI可以幫忙總結和解讀資訊，靈活處理不同類型的輸入，並且輸出你要的東西；例如，可能有不同的風格和格式的摘要，像是表格、條列事項、執行摘要、簡短備忘錄等。假設你需要在半小時內審閱一份三十頁的文件。由於時間不夠，你幾乎只能閱讀執行摘要和第一部分。然而，你擔心可能會錯過一些重點，無法做出合理建議。你可以要求生成式AI摘要這份文件，建立要點清單，並注明每個要點來自哪個章節或哪一頁。
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試試看：請生成式AI為即將舉行的活動報告[請自行指定報告]撰寫摘要。摘要應凸顯這份報告的重要觀察，而且不超過四段。
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試試看：請生成式AI比較同個主題的兩篇文章，簡要列出文章一[請自行指定文章]與文章二[請自行指定文章]的差異和共同點。
摘要整理的進階技巧
對於冗長、複雜的文件，可利用進階的提示技巧，讓生成式AI幫忙做摘要整理。其中之一是「密度鏈」（chain of density）。這個做法能建立一連串包含愈來愈多細節的摘要。密度鏈透過反覆進行、逐步補充內容來完成，把原始文件前一版摘要未涵蓋的重要細節逐步納入。雖然摘要的資訊密度增加，依然能保持簡潔，維持相同的長度。
舉例來說，胡安身為中階主管，必須對一篇關於公司業績的長篇商業報告做摘要整理。胡安在密度鏈技巧的啟發下，設計一串連續提示詞，以利生成更簡潔和資訊密度更高的摘要：
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試試看：基本摘要。胡安請生成式AI「以不超過四句話提供第一季度銷售報告的簡明摘要，把重點放在整體表現上」。
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試試看：紮實、詳細的摘要。胡安請生成式AI「撰寫一個更緊湊的新摘要，補充先前摘要中缺少的相關資訊，文章長度要相同，避免冗長語句」。
胡安重複第二個提示數次，進而生成更精簡但資訊豐富的摘要。
應用這個技巧時，必須指定下列條件：
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摘要長度。指定句子的數量。
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資訊深度。從廣泛的概述開始，逐漸要求包含更多在先前摘要中未提及的具體細節。
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準確性。要求生成式AI使用準確的資訊。換句話說，要以原始報告做為依據。
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篇幅限制。不同的生成式AI模型輸入框（輸入問題或命令的區域）能插入的文字長度可能有所不同。如果長篇文件需要做摘要整理，可在限制範圍內分成若干個段落上傳。
書名：職場人的生成式AI工作法：《哈佛商業評論》提升生產力、團隊創意和決策品質的35堂課
作者：艾麗莎．法瑞（Elisa Farri）
法國巴黎哈佛商學院研究中心前研究員，現為凱捷集團（Capgemini Group）管理實驗室副總裁，該實驗室是負責研究策略和轉型的部門。
她被 Thinkers50 列為值得注目的管理思想家之一，專精於學術與商業產生交集的管理領域，透過前導性研究、思想領導力和學術合作，使最新的管理框架與實務結合。她常為《哈佛商業評論》（Harvard Business Review）撰文，在全球頂尖組織開發和高階主管培訓方面擁有豐富經驗。
賈布里．羅薩尼（Gabriele Rosani）
凱捷集團管理實驗室的內容和研究總監，文章常見於《哈佛商業評論》。十多年來，他一直在研究、設計和測試新的管理框架和工具，領域橫跨策略、創新與永續發展，將創新管理方法導入商業實務中。他是經驗豐富的顧問，為《財星》（Fortune）500大企業服務。他曾在歐洲策略創新中心工作，在那裡他發現自己對開創管理新領域的熱情。
出版社：天下文化
出版日期：2025/07/31