工作場所中的 AI：知識工作者實用指南

本文剖析知識工作者如何在每週耗費時間的重複性工作上使用 AI，而不僅僅是用於單次問題與寫作任務。內容包含隨用即用的提示詞、安全使用 AI 的指南，以及將 AI 快速且簡單地建構至您的工作流程中的步驟。

如何在工作場所中使用 AI

多數知識工作都伴隨著不在工作職責說明中的營運開銷：會議、行政、隨時掌握最新資訊、管理關係。

這些工作通常是開始使用 AI 的最佳切入點，因為其輸出結果很容易檢查，且出錯的風險很低。

以下是其中 10 項工作，以及如何提示 AI 來協助處理每一項。

注意：某些 AI 工具需要附加或直接貼上原始素材。其他工具則可以從已連線的收件匣、雲端硬碟或開啟的瀏覽器分頁中自行擷取。以下的提示詞適用於上述兩種方式。

1) 隨時掌握最新資訊

針對同一個主題的新文章和更新筆記堆積如山，要跟上最新發展確實是一大挑戰。

AI 工具可以協助您：

• 將分散的來源協調整合成單一答案
• 捕捉文件之間的矛盾或版本漂移
• 摘要自上次更新以來有哪些變更
• 標示來源意見分歧之處

2) 溝通

狀態更新、總結、進度追蹤：大多數的工作溝通都重複著相同的幾種形式，這使得 AI 能夠輕鬆撰寫出像樣的初稿。

AI 工具可以協助您：

• 從條列重點起草電子郵件、更新或文件
• 針對不同的受眾調整語氣或長度
• 為不同的讀者重寫相同的更新內容
• 在傳送前挑出語意不清的措辭

3) 會議

AI 可以協助將對話轉化為具體的後續行動與決議記錄。

AI 工具可以協助您：

• 從筆記或逐字稿中提取行動項目與負責人
• 在通話結束後立即起草總結
• 抓出沒有人真正被指派的承諾事項
• 根據上次會議未結案的項目準備議程

4) 規劃與排定優先順序

AI 可以讓組織複雜的每週行程、兼顧多項承諾以及更準確地估算時間變得更容易。

AI 工具可以協助您：

• 將互相衝突的截止日期轉化為作業順序
• 在排程衝突變成問題之前加以標示
• 區分真正緊急的事項與感覺緊急的事項
• 合理性檢查計畫是否切合實際

5) 分析與決策

AI 無法取代人類的判斷力，但它擅長組裝、排序和比較複雜的資訊，以使決策過程更輕鬆。

AI 工具可以協助您：

• 匯集相關資訊以做出決策
• 浮現推理意見一致或分歧之處
• 在建立於某個假設之上前進行壓力測試
• 組織涉及的各項因素

6) 產出交付項目

當今更為精密的 AI 工具可以超越單純回答問題的範疇，進而建立投影片、報告、文件或試算表。

AI 工具可以協助您：

• 將研究或筆記轉化為初稿簡報、試算表或報告
• 直接從原始素材產出格式化的文件
• 在花時間琢磨之前先建構交付項目的結構
• 在建構的同時將來源匯集在一起

7) 行政開銷

AI 可以減少繁瑣的手動任務，例如自動輸入或分類資料、為檔案貼標籤，或是將資訊從一個工具複製貼上到另一個工具。

AI 工具可以協助您：

• 將費用分類並標示重複或遺漏的項目
• 起草日常電子郵件
• 將粗略的筆記轉化為可提交的內容
• 從您已有的資訊中填寫重複的表單

8) 審查與品質控制

AI 對於捕捉單一文件內的矛盾之處，以及協調多個來源之間的聲明非常有用，例如標示草稿偏離樣式指南的地方。

AI 工具可以協助您：

• 捕捉文件中不一致的數字或聲明
• 在發布之前挑出語意不清的措辭
• 對照檢查清單或樣式指南檢查草稿
• 找出早期章節與後期章節之間的落差

9) 學習

快速熟悉不熟悉的主題，過去意味著緩慢的閱讀或是向忙碌的同事請求協助。

AI 工具可以協助您：

• 快速對不熟悉的工具、流程或主題有工作上的理解
• 準備您應該準備好回答的問題
• 以您需要的層級解釋概念
• 在與比您更專業的人對話之前填補背景知識

10) 管理關係

在通話前夕，要臨時重建分散在舊電子郵件和筆記中的背景資訊可能會很困難。

AI 工具可以協助您：

• 在對話前匯集背景資訊：討論過、承諾過或懸而未決的事項
• 在客戶或利害關係人通話前準備簡報
• 追蹤持續進行的關係中的未結案項目
• 起草參考真實先前背景的進度追蹤

如何開始使用 AI 而不惹惱您的 IT 團隊

上述的每個提示詞都假設該工具可以存取真實的、有時甚至是敏感的公司資訊，因此事先建立一些習慣可以防止該存取權在日後變成問題。

• 在開始之前，請檢查核准工具清單。 大多數公司會在某處公布清單：IT 資訊庫、安全性入口網站或新人引導文件。如果您找不到，請直接詢問，而不是假設沒有清單。
• 透過公司的 SSO 登入，而不是個人帳號。 個人登入不會繼承公司的資料控制項、稽核軌跡或離職流程，因此即使工作本身是公司業務，該工作也會保持在 IT 的能見度之外。
• 了解公司的資料層級，而不僅僅是「敏感與否」。 大多數公司將資料分為兩類以上，例如公開、內部、機密和受限，適合貼到某個工具的內容可能不適合另一個工具。如果層級沒有記錄在顯眼的地方，請向 IT 或資安部門確認。
• 可以的話，請在貼上之前剝離識別碼。 在貼到尚未正式核准的工具之前，請將真實姓名、帳號和客戶詳細資料替換為預留位置，例如 {client_name}。
• 關閉模型訓練開關。 大多數 AI 工具都有一個設定，通常標示為「改善模型」或「使用我的資料進行訓練」，這會預設將您的輸入納入訓練資料中。請檢查隱私權或設定面板並將其關閉，除非該工具已經過特別核准且無此疑慮。
• 在連線之前檢視工具可以存取哪些內容。 如果它會預約事項、發送事項或觸及您的收件匣，請檢查它正在要求的權限，並撤銷您未積極使用的任何項目的存取權。
• 如果您不知道某個項目是否經過核准，請提出詢問。 向 IT 或資安部門發送快速訊息，通常比事後發現某個工具未獲清除要好。

放大

如何更有效地在工作場所中使用 AI

大多數知識工作者已經在隨意使用 AI：單次問題、快速的電子郵件草稿、複製結果、完成。將任務視為兩週的試點，而不是一次性問題，是將這種隨意使用轉化為有意義的時間節省的關鍵。

以下是開始的方法：

1) 在做出任何變更之前追蹤整整一週

在五個工作天內，記錄每一項重複性任務、花費的時間以及感覺有多繁瑣。有多種時間追蹤工具可供使用，但連續記事就可以了：「星期一，20 分鐘，整理收據，有點煩人」。到星期五時，模式通常會自行浮現。

2) 挑選一項任務

檢閱筆記並選擇首先要自動化哪一項耗時且繁瑣的任務。

有幾個因素需要考慮：

• 該任務是否每週發生多次？
• 每次的流程是否相對一致？
• 檢查輸出結果是否快速？
• 它是否取決於因情況而異的判斷？
• 錯誤是否很容易被發現並修正？
• 來源資料是否完整且可靠？

每週狀態更新或經常性費用報告符合條件。每季一次的董事會簡報則不符合。對於第一次試點而言，利害關係與審查時間都太高了。

3) 在測試之前定義「良好」的長相

寫一句話來描述正確或可用的輸出，這是在看到 AI 產生什麼之前決定的。

拉出以手動完成之輸出的三個真實範例（三個狀態更新、三個費用報告），並寫下它們的共同點：長度、結構、詳細程度。

然後詢問是什麼會使其無法使用。有時透過命名失敗來定義良好更容易。將每次失敗的反面納入良好輸出的定義中。

例如，對於狀態更新，可能是：「涵蓋已出貨和受阻的內容，分兩段，幾乎不需要重寫。」

對於費用報告，可能是：「每一行都有類別，且已標示重複項目。」

4) 建構並測試提示詞

從任務的簡單描述與步驟 3 的「良好」定義開始，然後針對兩到三個真實實例執行它。

每次執行後，將輸出與該定義進行比較，並注意偏離之處：缺少某個章節、太長、語氣不對。在提示詞中新增一行來解決該特定落差，然後再次執行。

一旦輸出只需要小幅編輯而不需要重寫，即可停止。將最終版本儲存在容易再次找到的地方：例如釘選的文件、筆記應用程式或共用提示詞庫。

5) 決定一項品質控制檢查

挑選一項可重複的事項進行手動驗證。對於費用報告，這可能意味著在提交之前將類別總計與原始匯出進行比較。在兩週內的每個輸出上都執行相同的檢查，即使它開始感覺可靠時也是如此。

6) 兩週後，與基準進行比較。

針對每個實例，追蹤任務從開始到結束所花費的時間（包含檢查步驟），以及它與步驟 1 中記錄的時間相比如何。兩週結束時，將其加總以決定是否值得保持現有的自動化。如果沒有，請調整並重試，或放棄並挑選不同的任務。

付諸實踐

挑選最耗時且表現最一致的任務，透過試點步驟執行它，並記錄 AI 節省了多少時間或心力。

Perplexity Computer 為知識工作者提供了更多產能，而不會在一天中增加時數。它可連線至日常生活中已經在使用的工具，包含 Gmail、Outlook、Google Drive、Notion 和 Slack，並且可以提取相關素材、起草輸出，並在發布前標示任何需要再次審查的內容。

試用 Perplexity Computer 於您的日常工作。

常見問題集

工作場所中的 AI 是什麼？

這是指使用 AI 工具（例如連線助理和聊天機器人）來協助處理工作的重複性部分：隨時掌握資訊、溝通、規劃、審查和行政工作，此外還有大多數人已經在問的單次問題。

工作場所中的 AI 有哪些範例？

從會議逐字稿中提取行動項目、將原始筆記轉化為狀態更新、將費用報告分類、建立有來源佐證的簡報大綱，以及使用過去的背景準備通話，是五個常見的範例。

工作場所有 AI 的好處是什麼？

最明顯的好處是拿回遵循可預測模式的任務的時間：摘要、起草、分類和審查那些手動執行需要真實時間但不需要深度判斷的工作。

工作場所中的 AI 的優缺點是什麼？

好處是更快的初稿以及減少重複任務的時間。缺點則在於跳過檢查步驟時出現：未經核實的摘要被視為事實、未經審查即發送草稿，或是將敏感資料貼到從未獲核准的工具中。

如何在工作場所中使用 AI？

從一項重複性任務開始，追蹤一週內目前的執行方式，定義良好的輸出長相，針對幾個真實實例測試提示詞，並在兩週的試點期間對每個輸出執行一項固定的檢查。

工作場所中的 AI 有哪些風險？

主要的風險在於將 AI 輸出視為已驗證但實際並非如此、透過未核准的工具發送敏感資料，以及讓 AI 摘要替代了仍然需要真人進行的決策、核准或關係判斷。

AI 會取代工作嗎？

對於大多數知識工作而言，AI 取代的是角色內部的特定重複性任務，而不是角色本身。本指南中的任務（溝通、行政、初稿）是最有可能轉變的部分，而判斷力、當責性以及建立關係則保留給執行該工作的真人。