AI工具愈來愈多，但不少使用者實際用了一輪後，是不是讓你覺得每一個都很聰明，卻又好像都差不多？最近外媒分享一項來自Google Gemini的功能「Gems」，甚至直言用了之後，幾乎停止切換其他AI平台。它不像聊天機器人，更像替自己打造一個「專屬AI助理」。記者黃仁杰／編譯

AI工具愈來愈多，但不少使用者實際用了一輪後，是不是讓你覺得每一個都很聰明，卻又好像都差不多？最近外媒分享一項來自Google Gemini的功能「Gems」，甚至直言用了之後，幾乎停止切換其他AI平台。它不像聊天機器人，更像替自己打造一個「專屬AI助理」。

[caption id="attachment_222902" align="aligncenter" width="1536"] Gem最大的特色之一，是能直接上傳參考資料作為長期知識庫。（圖／AI生成）[/caption]

一般使用ChatGPT、Gemini或其他AI時，每開一個新視窗，幾乎都得重新交代一次背景，包含你是誰、想要什麼語氣、習慣什麼格式、不喜歡哪些AI常見的語病。對需要天天與AI協作的人來說，這件事其實相當耗神。

Gemini推出的Gems，就是為了解決這個痛點。使用者可以直接建立一個客製化AI角色，把指令、風格、任務目標預先設定好，等於把常用提示詞永久存進系統裡。之後只要打開這個Gem，輸入一句需求，它就能立刻用指定方式回應，不必每次重新「訓練」一次AI。

外媒形容，這更像是在Gemini裡建立自己的微型AI App，而不是單純聊天。例如，有人會打造一個專門寫科技評論的Gem，設定它使用銳利、簡潔、去除企業官腔的寫法；也有人建立專門協助排版、產品文案、程式教學，甚至專屬學習夥伴的版本。

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分享這項功能的作者提到，他最近學Python時就做了一個叫「Python Guru」的Gem。因為一般AI聊天機器人常常在使用者只問一個簡單問題時，直接丟出數百行程式碼，反而讓學習變得更挫折。但透過預設指令後，這個Gem會固定用淺顯、循序漸進的方式解釋問題，更像私人家教，而不是技術百科。

除了個性與語氣設定，Gem最大的特色之一，是能直接上傳參考資料作為長期知識庫。無論是品牌語調指南、自己過去寫過的文章、PDF文件、產品規格，甚至API文件，都可以直接匯入。之後AI回答時，不再只是「猜測你想怎麼寫」，而是直接以這些內容為依據產出。

這也讓AI從「搜尋工具」，逐漸變成真正可長期協作的工作空間。隨著生成式AI競爭進入下半場，市場關注焦點也開始從「誰模型最大、速度最快」，轉向「誰最懂使用者」。

對許多創作者與工作者來說，真正能留下來的，不一定是最強的AI，而是最貼近自己工作流程、能理解語氣與習慣的那一個。Gemini Gems正踩中這個需求，也讓AI從萬用聊天框，變成愈來愈個人化的數位助手。

這篇文章 不再每天重設指令！Gemini「Gems」讓你戒掉其他AI工具 最早出現於 科技島-掌握科技新聞、科技職場最新資訊。

上週在某場 AI 應用工作坊結束之後，一位在科技業擔任業務經理的學員追上來，臉上流露出一種我很熟悉的疲憊。作者：鄭緯筌（專欄作家，「臺灣電子商務暨創業聯誼會」共同創辦人，前「APP01」網站總監、《風傳媒》產品總監和《數位時代》雜誌主編）

上週在某場 AI 應用工作坊結束之後，一位在科技業擔任業務經理的學員追上來，臉上流露出一種我很熟悉的疲憊。

「老師，你說做筆記很重要，這個我理解！但是，我用 Notion 已經超過三年了，像是平時整理會議紀錄、產業報告和客戶訪談⋯⋯隨便加一加，至少有三千多筆資料。」她打開筆電給我看，果然此話不假，上頭顯示著密密麻麻的資料。「但每次老闆問我『去年 Q3 那個客戶為什麼流失？』，我還是沒辦法立刻回答，甚至要花一整個下午查詢。呃，我到底是哪裡做錯了？」

[caption id="attachment_216135" align="aligncenter" width="1536"] 這就是過去十年個人知識管理（PKM）這套典範最大的盲點：我們都默默接受了一件事：資訊是被收集、被分類以及被尋找的對象。（圖／AI生成）[/caption]

我看了她的螢幕兩秒，反問她一句：「嗯，那妳有沒有試過直接問問妳的筆記？」

她整個人愣住了。

說穿了，這位學員不是知識管理沒做好。她做得太好了——好到她變成自己筆記資料庫的圖書館員，每天上班要花很多時間在自己蓋的圖書館裡查資料。簡單來說，這就是過去十年個人知識管理（PKM）這套典範最大的盲點：我們都默默接受了一件事：資訊是被收集、被分類以及被尋找的對象。

但 AI 改寫了這件事。

典範轉移：第二大腦不再是書櫃，是會說話的助理

提亞戈・佛特（Tiago Forte） 在《打造第二大腦》（Building a Second Brain）提出 PARA 架構的時候，是 2022 年——當時，ChatGPT 才剛剛問世，整本書的核心動詞還是儲存、整理、提煉和表達（CODE）。換句話說，那個年代的第二大腦像一個升級版的書櫃，重點是擺得整齊、可以找得到。

到了 2026 年 4 月初，安德烈・卡帕西（Andrej Karpathy）在 X 上分享 LLM wiki 的觀念——把你所有的知識倒進一個 AI 能讀的容器，需要時直接用對話取用。後來，這個概念被許多玩家用 Vibe Coding 的方式真的實作了出來。

而我自己，就是其中之一。我把這套系統叫做 Muse——一個用 AI Agent 串起的個人脈絡引擎。只花了不到一天，就把整個系統順利執行起來了。

整套系統運作起來的那天，我才真正意識到，第二大腦的定義可能已經偷偷改變了：

[caption id="attachment_216130" align="aligncenter" width="539"] 第二大腦的定義可能已經偷偷改變。（表／鄭緯筌提供）[/caption]

嗯，讓我們打個比方！過去十年，我們都在蓋自己的數位圖書館，現在我們需要的是一位住在圖書館裡的全職助理。書還是那些書，差別在你能不能直接問？

那麼，問題來了：到底我們要請哪一位助理？

三大工具的 AI 助理性格：Notion、Obsidian 與 Anytype

我這兩年大量使用這三套工具，也帶過超過五百位學員從零開始建他們的第二大腦。我得說，每一套工具都各有其優點和特性。所以，如果想要這些工具發揮效益的話，首先你得搞清楚自己是哪一型使用者？三套工具的 AI 助理性格差很多，如果硬塞的話會像把個性的內向工程師塞進業務團隊裡。

先看一下以下的總覽表：

接下來，讓我逐一解說：

Notion AI：開箱即用的行政助理

Notion 把 AI 內建得最徹底。簡單來說，你可以隨時呼叫 AI 助理。它的強項在於對結構化資料庫的理解：你的會議紀錄如果有「日期」「參與者」「決議」「待辦」等這幾個欄位，Notion AI 可以直接跨頁回答「上個月所有跟 A 客戶有關的決議是什麼」。

我自己把它用在三件事：客戶提案資料庫、課程學員 CRM、跨案企劃 Wiki——共通點是多人協作 + 結構化欄位。團隊裡的人不需要學任何外掛，付 $10 美金就能用。

但你得知道，它也有些風險。

一個是隱私邊界——舉凡機密會議、客戶個資和未公開營收數字等資料都存在 Notion 雲端，你得自己評估。另一個是視野限制——它的 AI 只能在 Notion 內找答案，若要它跨工具整合（好比接你的 Obsidian 或本地 PDF）就無能為力。

Obsidian + AI 外掛：能客製到底的研究助理

Obsidian 的哲學，從一開始就是秉持「檔案是你的，不是平臺的」——一切都是採用 Markdown 格式，存在你電腦裡。AI 是後來透過社群外掛長出來的能力。

你若有興趣，可以考慮採用三個外掛，組成穩定的組合：

• Smart Connections：用 embedding 做全 vault 語意搜尋，問問題的時候自動拉出相關筆記
• Copilot for Obsidian：對話介面，可以接 Claude、GPT，也可以接本地 Ollama
• Text Generator：寫作時的 AI 自動補完

這套組合的爆發力，在於你可以把 AI 完全本地化。即便網路斷掉，照樣能對 電腦裡的多份產業報告進行語意檢索，機密資料都在本地端。

當然，代價就是設定的門檻稍高。你得要自己選模型、申請 API key、調 chunk size 和處理 embedding。對於非工程背景的朋友來說，一開始會比較辛苦。但跨過去這個門檻之後，這套系統的彈性是值得期待的。

AnyType + API：折衷派的秘書

AnyType 是這三套裡最年輕的，但定位很特別：它擁有類似 Notion 的結構（物件、關聯與資料庫），加上 Obsidian 的本地優先與端對端加密。最近開放的 API，讓 AI 整合如虎添翼。

老實說，目前 AnyType 的 AI 體驗還需要努力提升。它沒有 Notion 那種開箱即用的內建助理，也沒有像 Obsidian 有那麼多好用的外掛程式。不過，它有一個獨特利基：當你想要結構化的物件導向資料庫（不是純 Markdown），又不想資料離開自己的設備時，只有它做得到。

所以，我用它存兩類東西：客戶機密資料（例如：合約、營收資料）、個人健康／財務有關的長期紀錄。前者不能上雲端，後者我不想哪天平臺收掉就跟著消失。

實戰：把會議紀錄與產業報告變成會回答的資料

工具選好了，但第二大腦的真正瓶頸從來不是工具，而是流程。接下來，讓我用三個自己每週都在執行的真實案例來示範。

案例一：週會逐字稿 → 五分鐘變成可問答的決議庫

場景：每週一場 60 分鐘的客戶週會，過去靠人寫紀錄要花上兩小時，事後還沒人回頭看。

新流程：

1. 會議開 Otter.ai 自動錄音 + 逐字稿
2. 逐字稿匯出後丟進 Notion 一個叫「會議紀錄資料庫」的頁面
3. Notion AI 跑一個自訂 prompt：「從這份逐字稿提煉出：(1) 三項以內的關鍵決議 (2) 每位與會者的待辦清單 (3) 需要跟進的開放議題 (4) 一段 100 字以內的摘要」
4. AI 自動填入資料庫的對應欄位

成果：以往要花兩小時，現在只需要五分鐘。

案例二：30 份產業報告 → AI 找出我自己沒看出的趨勢

場景：去年我在研究生成式 AI 對教育產業的衝擊，一口氣下載了包括 Gartner、Deloitte、麥肯錫、IDC 與 HolonIQ 在內的 30 份報告。那些加起來總共一千多頁的報告，自然沒時間全部讀完。

新流程：

1. PDF 全部丟進 Obsidian 的 research/ 資料夾
2. 開 Smart Connections，跑全 vault embedding
3. 在 Copilot 對話框裡問：「這 30 份報告中，哪些觀點互相矛盾？最常被三家以上機構同時提到的趨勢有哪些？」
4. AI 拉出證據段落，附上來源檔名

成果：以往花三個下午可能還讀不完，現在只需要 40 分鐘。AI 還幫我點出一件單看任何一份都看不出來的事，那就是所有報告都在談生成式 AI 取代教師，但沒人談教師如何用 AI 設計新型評量。這個研究缺口，後來變成我那年最常被邀請去講的主題。

案例三：機密客戶資料 → 完全離線的問答系統

場景：某次企業內訓，客戶提供了內部營收與客戶結構資料，但是合約規定所有檔案不得上雲。

新流程：

1. 資料存進 Anytype（本地 + 加密）
2. 用本地 Ollama 跑 Llama 3 8B 模型
3. 透過 API 串接，做最簡單的語意檢索

對隱私敏感的工作者來說，重點是要在安全合規的前提之下完成任務。

從囤積到對話的四步驟工作流

讀到這裡，你可能會想：好，我懂了，但我該從哪一步開始？我幫五百多位學員轉型的經驗裡，以下四個步驟值得參考：

第一步：選一個高頻場景，不要貪多

不要一次重整你五年來的所有筆記，因為那很顯然是焦慮，而不是理想的解決方案。挑一個你每週至少做三次的資料生產場景，可以從會議紀錄、客戶訪談、研報閱讀或學員提問中，先選一個開始就好。

第二步：建立一個進場閘門

所有屬於這個場景的素材，都從同一個入口進來。舉例來說，可以在 Notion 開一個資料庫、Obsidian 開一個資料夾或 Anytype 開一個物件型別。形式不重要，重點是有閘門。這是因為沒有閘門的系統，三個月後很可能又會變回資料夾大亂鬥。

第三步：設計 AI 處理模板

每筆資料進來，自動執行一個固定 prompt，重點是要能處理摘要、抽取重點、自動設定標籤和找關聯。這個 prompt 是你的第二大腦的 SOP，所以愈具體愈好。我會建議寫成三段式，包括：給 AI 的角色 + 要它做的具體任務 + 你想要的輸出格式。

第四步：每週一次對話檢視

每週固定 30 分鐘，問你的第二大腦三個問題：

1. 這週我做的決定，有沒有用上資料庫裡的舊資料？
2. 有什麼問題我問了 AI 但它答不出來？（這是你下次該補的脈絡）
3. 哪一筆素材這週被引用超過一次？（這是高價值資產，要強化）

我自己每週五下午做這件事，先泡一杯咖啡一杯，然後打開檔案進行檢視。半年下來，這 30 分鐘的投資可以得到偌大的效益。

看到這裡，也許你還是會感到疑惑：到底該選 Notion、Obsidian，還是 Anytype？其實，這是個假議題。真正的議題是你願不願意把自己從圖書館員的角色，升級成提問者？前者看起來很勞碌，後者卻顯得輕盈；前者比的是誰的資料收得多齊，後者比的卻是想得有多深。

所以，你的筆記到底會不會回答你？這個問題的答案，藏在你下一次打開它的那一刻——你是要繼續存，還是準備開口問？

從這週開始，挑一個高頻場景。只需要花 30 分鐘，設定好你的進場閘門。剩下的，就讓 AI 跟你接力協作吧！

這篇文章 你的筆記會回答你嗎？從資訊囤積到知識對話的第二大腦設計｜專家論點【鄭緯筌 Vista】 最早出現於 科技島-掌握科技新聞、科技職場最新資訊。

嘿，請問你用過幾套 AI 工具？你的電腦裡，現在存了幾個 AI 工具的書籤呢？作者：鄭緯筌（專欄作家，「臺灣電子商務暨創業聯誼會」共同創辦人，前「APP01」網站總監、《風傳媒》產品總監和《數位時代》雜誌主編）

嘿，請問你用過幾套 AI 工具？你的電腦裡，現在存了幾個 AI 工具的書籤呢？

[caption id="attachment_213391" align="aligncenter" width="2384"] 你的電腦裡，現在存了幾個 AI 工具的書籤呢？（圖／AI生成）[/caption]

如果你忘記的話，可以偷偷看一眼——ChatGPT、Claude、Gemini、Perplexity、Notion AI——還有一堆你也不太記得是做什麼的？再滑到 Notion 或 Google Docs，你應該還有一些叫做「必收藏的 100 個 Prompt 模板」或「2026 最強 AI 工具清單」之類的文件吧？

除了上述這些，你可能還訂閱了 20 個 YouTube 頻道和 10 份電子報。但我猜，你可能忙得沒看過幾次。說到這裡，你有沒有發現一件很詭異的事：這兩年各種 AI 工具如雨後春筍般地出現，但大家的工具愈收集愈多，工作量卻沒有變少。

嗯，這就是我今天想跟大家聊聊的：多數人並不是 AI 用得不夠，而是把注意力放在了錯的地方。

首先，很多人可能得了一種叫做工具成癮的病。先承認吧，我自己以前也曾得過。

還記得在 2023 年，也就是 ChatGPT 剛爆紅的那一年，我一週收藏 20 個新工具、訂閱 10 份 AI 電子報，另外還試過 30 套 prompt 模板。那陣子，我的筆記軟體裡裝滿了各式各樣的 AI 情報。但是，才不過一年的光景，那些資料夾變成一座工具墳場。

我認識一位行銷主管，手機上就裝了 14 個 AI 軟體。我問她上個禮拜真的有用到的是哪幾個，她想了很久才回答：「呃⋯⋯就 ChatGPT 吧。其他 13 個，有點像健身房會員卡。」

你同意嗎？很多時候我們收藏 AI 工具，跟辦健身房會員卡的行為有點雷同。意思是下載（或刷卡）那個動作本身，就已經給了你立即的回報。多巴胺不是在你練出肌肉那一天給你的，是在你刷卡當下給你的。AI 工具也一樣：下載、收藏和試用五分鐘，大腦就以為你「升級」了。但是並沒有！我們只是換了一種方式，繼續逃避真正的工作。

嗯，為什麼收藏比設計更容易讓人上癮？這裡面隱藏三個心理機制。

如果想要戒掉工具成癮，你得先理解它為什麼這麼難戒？我觀察過自己的使用行為，也問過上百位學員，整理出以下三個心理機制：

第一，收藏有立即回報，但設計沒有。

心理學上有個名詞叫「時間折扣」（temporal discounting）——簡單來說，人類大腦對現在的小獎勵的敏感度，遠高於未來的大獎勵。收藏一個 AI 工具，顯然就是典型的現在小獎勵：一鍵搞定、立刻感覺自己變強了。反觀設計流程，則是未來大獎勵：要先投入 30 分鐘觀察、寫下、試錯，獎勵要等兩週後才出現。

大腦會自動選前者，不是因為你懶，是演化留下來的偏好。

第二，收藏是社交貨幣，設計是私人功課。

那些你所收藏的工具，可以拿出來說嘴、可以在聚會時亮給朋友看、可以在 LinkedIn 貼文寫「我最近在用 XXX」換取幾十個讚。但設計流程這件事，卻很難跟人炫耀，因為它看起來既無聊又沒什麼成果可展示。

誠然，在社交媒體時代，缺乏展示性的活動就像在黑暗裡跳舞。

第三，收藏等於我在學習的錯覺。

你收藏一個 prompt 模板，大腦會告訴你：「我學到了一件事。」但其實並沒有，充其量你只是知道有這件事存在而已。

嗯，這兩件事的差距有多大？就像「我知道臺北市民生社區有家好吃的小籠包」跟「我已經吃過並知道怎麼點才最好吃」的差距一樣大。

無奈多數人活在前者，卻以為自己是後者。

「收藏是消費行為，設計是生產行為。」這是我這兩年做企業內訓，最常用來敲醒學員的一句話。

收藏工具是消費行為，意即你在接收別人做好的東西。有人幫你選、替你整理、告訴你這個很強，你只要點下儲存鍵就好。這個動作容易、快速、有立即回饋。老實說，本質上它跟追劇、網購或滑 Instagram 是同一類。

反觀設計流程，則是生產行為：你在創造屬於自己的東西。你要觀察自己的工作、決定哪裡該插入 AI、試錯、修正、留下可重用的版本。這個動作慢、有摩擦、沒有立即回饋——但它在累積。

讓我們打個比方：收藏工具像是你去五金行看各種工具覺得好漂亮，設計流程則像是你拿這些工具真的蓋出一間房。毫無疑問，兩件事都跟工具有關，但一個是消費者的眼光，一個卻是創造者的眼光。

再打個更讓人容易理解的比方：這兩年，我看過太多人收藏了一整個工具軍火庫，卻打不贏一場簡單的工作戰。

道理很簡單，真正在用 AI 得到成果的人，都不盲目追逐工具。

我長期觀察過二十幾位用 AI 用得很好的朋友，他們的身份很多元，像是創業者、顧問、設計師、記者或工程師。有一個共同點，讓我印象很深：他們各忙各的，卻沒一個人在盲目追最新工具。

不是他們不知道新工具，是他們對追工具這件事完全不焦慮。用的來來去去就是 ChatGPT、Claude 或 Perplexity 那幾個，用了半年、一年，沒換過。但他們卻很有耐心地試過了一組又一組流程——每條都經過幾次迭代、每條都跟他們的日常緊密綁在一起。

我的第一個朋友文孝，是做 B2B 業務的。他有一條叫做給陌生客戶寫第一封信的流程。輸入是客戶的 LinkedIn 連結、公司網站、任何他能找到的背景資料；處理環節用 Perplexity 搜集產業動態、Claude 寫個人化的開場白；判斷環節他自己花 2 分鐘檢查名字、公司、數字；輸出是一封 250 字內、結尾帶兩個可選時段的電子郵件。

只需四個步驟，15 分鐘就可以搞定。他一週跑 20 次這條流程，一年 1,000 次。

他跟我說，這條流程的第一版是 2024 年底寫的，到現在已經改到第五版。每次改都是因為某個客戶的反應給了他靈感——例如第三版開始在開頭加一句「我上週看您在 LinkedIn 分享⋯⋯」，回覆率從 32% 跳到 51%。

第二個朋友米雅，是一位獨立顧問。她給自己建立了一條客戶會議後整理的工作流程。會議中她開著錄音筆錄音，會議一結束，她把逐字稿丟進 Claude Projects 裡的一個固定空間，那個空間已經預設好她的結構化模板。AI 會自動產出五段式會議紀錄：討論重點、決定事項、待辦（含負責人與截止日）、未解問題、下次議程。

她人工檢查 5 分鐘，確認名字、數字、承諾事項沒寫錯，就直接轉成 PDF 寄給客戶。只需短短的 10 分鐘就可以完成，以前做這件事卻要花上 90 分鐘。如今，她每個客戶會議都跑這條流程，一個月多達 40 次以上。

第三個朋友熊哥，是一位資深工程師。他的流程很簡單，叫 AI 在開會前自動整理背景資料。每次行事曆上出現新會議，一個他自己寫的 Zapier 自動化就會啟動：抓會議主題與參與者名字，用 Perplexity 查每位參與者的近期動態，用 Claude 整理成一份會前簡報，告訴他會議相關的上下文、每位參與者的最近關注點與可能的議題方向。

這份簡報在會議開始前 30 分鐘，會自動寄到他的信箱。從此，他開會前不用準備，但每次開會都比別人多一層觀察。

他們三個人，職務完全不同，所使用的工具組合也略有差異。但有一件事是一樣的——他們不盲目追逐工具，他們在乎的是自己的這條流程，這週能再優化什麼？

是的，要能做到這樣，才是真正在用 AI 的人。

看到這裡，我想問問：你是收藏者，還是設計者？我幫你設計了四題自我檢測，有興趣的朋友可以自己測看看！

一、你有沒有一組閉著眼睛都能跑的 AI 工作流程？不是「我會用 ChatGPT」這種模糊的回答，而是具體到你能說出「我每週三下午用這個流程處理週報，輸入是什麼、輸出是什麼、花幾分鐘」。

二、你平時用的 prompt，有固定的儲存地嗎？上次用得很順手的那個提示詞，你三個月後還找得回來嗎？還是它散落在對話歷史裡，隨著版本更新一起消失？

三、針對同一個工作任務，你有沒有設計過 v1、v2、v3 的版本更新？還是每次都從零開始、想到哪裡寫到哪裡？

四、你上次明確感受到「今天因為用 AI，我早下班 X 分鐘」是什麼時候？如果這個答案你要想超過 10 秒——那你用 AI 大概還沒真的發揮價值。

如果上述四題之中，有兩題以上回答不出來的話⋯⋯嗯，沒關係，你並不是孤單。但那確實意味著：你現在還只是 AI 工具的收藏者，還不是設計者。

回想 2023–2024 年期間，當時 AI 工具的紅利屬於少數早知道、早就搶先用的人。只要會下 prompt、知道怎麼問、能用它完成單一任務——這些人就已經領先了一般上班族。但從 2025 年開始，這個紅利快速被拉平。

會不會用 AI ，已經不再是關鍵的差異！道理很簡單，因為大家都會用了。工具免費或極度便宜、介面愈來愈簡單、學習門檻愈來愈低。根據 Gartner 2025 年的調查顯示，全球 60% 的白領工作者至少每週使用一次 AI 工具。回想 2023 年，當時只有 18%。

換句話說，兩年之內，會用 AI 從領先者的標記變成基本配備。

那接下來的差距會差在哪裡？答案顯而易見，就在於你能不能設計流程？當工具大家都有、能力大家都接近，唯一能做出差距的，只剩下誰能把工具接進自己的工作裡，變成可重複運作的系統？

其實，這件事在歷史上發生過很多次。

1990 年代，會用 Microsoft Word 是競爭力；2000 年代變成很基本的事；2010 年代的差距差別在誰會用 Word 樣式、快速鍵和範本，省下 80% 排版時間。

2000 年代會，用 Excel 是競爭力；2010 年代變成基本；2020 年代的差距在於誰會用樞紐分析、Power Query、VBA 自動化。

每一次工具民主化之後，差距都從會不會用，轉移到會不會設計流程？誠然，AI 不會例外，只是這次的週期比前面兩次都短。

從今天開始，做一個動作就好！選一個你每週做 3 次以上的工作——寫電子郵件、整理會議紀錄、寫週報、回覆客戶——然後，把它拆成四個環節寫下來：

- 輸入：這個任務通常需要什麼資料？

- 處理：AI 在哪一步能幫忙？

- 判斷：人工要在哪裡檢查？

- 輸出：最後產物是什麼格式、給誰？

只需把這四件事在一張 A4 紙上寫清楚，你就已經從收藏者跨出了設計者的第一步。別小看這 30 分鐘，你投資的不是時間，是身份的切換。

你發現了嗎？第一波紅利已經結束。前陣子有一位記者朋友跟我說過一句話：「2024 年的時候，我覺得會用 ChatGPT 就是我的競爭力。2026 年的現在，我發現連小學生都會用 ChatGPT，已經沒什麼稀奇了。」

嗯，他說的是實話。AI 工具的紅利來得快、退得也快，2023 年會用的人贏一步，2026 年會用的人只能勉強跟上。

話說回來，第二波紅利在哪裡？不在下一個更酷炫的工具，也不在下一套更神的 prompt，而是在流程設計這件看似比較慢、比較沒聲量與比較累的事情上。說穿了，這就是 AI 時代的基本功與招式之別。要知道，招式會過時，但基本功會留下。

現在開始，還不晚！我們一起加油吧！

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最近這幾年，我在各種企業培訓與公開演講場合，常在下課時被學員悄悄拉住——他們多半是五、六十歲上下的主管、資深專業人士。他們西裝筆挺，但語氣有些無奈：「Vista 老師，我覺得自己年紀大了，學這些 AI 新東西好吃力啊。你看那些年輕人滑手機、用工具多快，我們是不是要被淘汰了？」作者：鄭緯筌（專欄作家，「臺灣電子商務暨創業聯誼會」共同創辦人，前「APP01」網站總監、《風傳媒》產品總監和《數位時代》雜誌主編）

最近這幾年，我在各種企業培訓與公開演講場合，常在下課時被學員悄悄拉住——他們多半是五、六十歲上下的主管、資深專業人士。他們西裝筆挺，但語氣有些無奈：「Vista 老師，我覺得自己年紀大了，學這些 AI 新東西好吃力啊。你看那些年輕人滑手機、用工具多快，我們是不是要被淘汰了？」

老實說，這樣的話語我聽過太多次。每次聽到，我都忍不住心疼，倒不是因為他們真的落後，而是這些學員錯估了自己的價值。AI 確實擅長生成、整理和計算，但它做不到的一件事，也就是洞察人性。

話說回來，有時我們以為的劣勢，很多時候反而是隱藏的優勢。

記得有次在咖啡館寫稿，我恰巧聽到一段有趣的對話。有一位年輕的行銷人，向一位六十多歲的長者請教。他興奮地展示一份貌似由 ChatGPT 所生成的企劃書，問對方意見。那位前輩看了幾眼，淡淡地說：「資料很完整，但你有沒有想過，你的目標客群真的會這樣想嗎？」嗯，這句話就像一記警鐘。

誠然 AI 能夠分析消費行為，卻難以理解背後的動機；換句話說，AI 固然能生成報告，卻無法嗅出風險。中年人在職場上所積累的歷練與經驗，以及對於市場的第六感，是AI 短期內難以模仿的。

所以，我常對中高年級朋友說：你們並沒有落後於時代喔，反而應該慶幸自己手握AI 最欠缺的那一塊拼圖。

我長期在企業、公部門做培訓，很清楚在這波 AI 浪潮之前，難免會有很多人感到焦慮。他們看著年輕人迅速上手各種工具，心裡就有點不是滋味，甚至開始埋怨自己學不快。但我得說，速度從來不是決勝點，理解與判斷才是。

我回想起之前曾輔導過一家傳產轉型，老闆六十五歲、兒子三十五歲。年輕人積極導入 AI，這當然很棒，但老闆的經驗勝過十萬筆資料。正所謂脈絡化的知識在發揮力量，所以懂得運用工具很棒，但還需要在地經驗的輔助。

再跟大家分享另一個故事。曾有一位科技公司的財務長，很有自信地跟我說：「我對數字很敏感，不用十分鐘，光看財報就知道這家公司有沒有問題！」他笑著補了一句：「不是數字會說話，而是數字之間的關係在說話。」嗯，這種經驗跟直覺，與其說是天賦，倒不如說是歲月的積累。

當然，還有那份信任資本也很重要。曾經有一位科技業的採購主管告訴我，當他所服務的公司導入 AI 自動採購後，供應商瞬間變得很冷淡。想想也不意外，「畢竟，做生意不是只講價格，還講人情。」他說。

話說回來，脈絡、直覺與信任這三樣東西，就是 AI 時代的黃金礦藏。其實，很多人早已擁有，只是自己不知道而已。

[caption id="attachment_198684" align="aligncenter" width="6400"] 中高年級生的三大隱形資產。(圖／鄭緯筌提供)[/caption]

不過，我也能理解那份恐懼。回想起自己第一次接觸 ChatGPT 時，我也曾問自己：「如果連 AI 都能寫文章，那大家還需要學寫作嗎？我還有價值嗎？」

過了半年，我逐漸弄明白了一件事，那就是恐懼的本質，很有可能是一場誤會。很多人把 AI 當成了競爭對手，卻忘了它其實是放大器，只要運用得宜，AI 是可以放大你的創意、你的判斷，甚至是你所積累多年的寶貴經驗。

舉例來說，我認識一位資深的文稿編輯，她原本極度排斥AI，直到某次趕稿快要開天窗，她被迫使用 AI 來幫忙潤稿和排版。她說那一刻彷彿重獲自由：「AI 像一個認真但缺乏經驗的助理。它幫我節省時間，讓我有餘裕去做真正有價值的事。」

AI 不會取代專業，但它可能讓專業回歸本質。對中高年級的夥伴而言，關鍵不在懂技術或新工具，而在轉換心態。我也想建議大家，別再輕易說「我不會」，可以改成「讓我來試試」。別再擔心「這太難」，改成「我慢慢學」。好奇心，才是最好的防老藥。

看見別人在網路上所分享的 AI 圖，不要只說「好厲害」，而要問「它怎麼做到？能不能幫我解決問題？」學習 AI 的重點不在於追趕最新的技術，而是在過程中重新點燃探索的快樂。

根據我的觀察，許多人對 AI 的認識停留在「看很多、用很少」。這就好像一個學游泳的人，背得出很多理論卻從未下水。學 AI 最有效的方式，就是學以致用，發揮在自己最熟悉的地方。

舉例來說，如果你是業務，那就讓 AI 幫你生成拜訪客戶的報告初稿。如果你是企劃，可以讓 AI 整理市場趨勢與競爭資料。倘若你是財務人員，可以讓 AI 幫你繪製財務報表，並且分析異常數值。

我知道，第一次嘗試的結果可能不完美，但請放寬心，因為這就是學習。每次修改或意見回饋，都可以幫助 AI 更了解你。重要的是要養成這種對話的習慣，也就是你提供給它完整的脈絡與背景資訊，它可以給你很多有趣的靈感。

我常提醒學員，學習 AI 的關鍵不在操作，而在提問。年輕人時常問我：「老師，我該怎麼做社群行銷？」而你可以問：「我在一家 B2B 公司服務，客群是五十歲以上的採購主管，他們真的會看 Instagram 嗎？」

看到這裡，我相信你已經發現：聰明的提問，會讓 AI 事半功倍！

在我看來，最有效使用 AI 的方式，不是想到什麼問什麼，而是讓它融入你的工作節奏之中。

好比，我們可以先建立一個固定流程：

• 在專案開始前，讓 AI 幫你搜集資料；
• 計畫撰寫時，讓它先起草架構；
• 完成後，用 AI 生成簡報，再由你調整語氣與風格。

透過這樣的人機協作，可以讓你從繁瑣中抽身，把時間用在人類該做的事，像是思考、判斷與溝通等。

[caption id="attachment_198685" align="aligncenter" width="6400"] 人機協作的最佳實踐。(圖／鄭緯筌提供)[/caption]

另一個關鍵，則是學會引導。

簡單來說，AI 就像一個新進助理，你要教它你的偏好、你的語氣以及你的風格。每次修改後都說明原因，久而久之，它就能預測你的思考方向。這不只能夠提升效率，更可說是建立第二個自己的過程。

另外，建議大家還要養成查證的習慣。

AI 有時會一本正經地胡說八道，意思是它的資料未必正確。舉凡涉及數據、引用或專有名詞等，都建議大家事先查核再採用。要知道，AI 的答案只是參考，並不是真理；換句話說，你的判斷才是最後的保險。

老實說，我見過太多人剛接觸 AI 時對它感到懷疑，後來熟悉之後，又過度依賴，甚至喪失思考力。這種現象相當常見，可以說是有點危險的。因為，AI 並不是人，它的本質是工具，並不是大腦。換言之，所有的決策與責任，仍屬於你我的職責。

此外，也有人太過信任，沒有意識到 AI 會產生幻覺。曾有朋友用 AI 生成市場數據，毫不懷疑地就把它直接放進簡報，結果被客戶當場打臉，只因為那份數據根本不存在。

所以，我建議大家要養成懷疑的習慣。可以信任 AI，但要事先做好驗證與查核。

此外，別讓 AI 扁平化你的創作。因為，當所有人都開始用 AI 寫報告、做簡報，這個世界可能會變得像一場沒有個性的合唱。比較好的做法是讓 AI 完成基礎，但最後一定要加上你自己的觀點和語氣。

之前，我在咖啡館裡偶然認識一位七十多歲的退休教授。老教授告訴我，他從今年春天開始自學用 AI 寫程式。有人問他，為什麼活到這個年紀還要那麼辛苦地學新東西？他笑說：「因為我不想只是庸庸碌碌過一生，我想讓大腦充滿活力。能夠忙一些自己感興趣的事情，那是多棒的事情啊！」

現在，他用 AI 幫社區長者建立口述歷史資料庫，每天都忙得很起勁！

話說回來，在這個 AI 飛速變化的時代，我們真正要學的，不是跟風，而是找到屬於自己的節奏。我們必須有所認知：AI 不會取代懂得學習的人，也無法取代有判斷、有故事、有靈魂的人。

所以，中高年級的朋友們，不要懷疑自己。你們的價值，不在會不會用 AI，而在於懂不懂得善用AI，讓自己的智慧被看見。

當你懂得用經驗去引導 AI 來放大經驗時，你就不再是被時代推著走的人，而是走在時代前面的人。

畢竟，AI 只是工具；而人，才是意義的創造者。

所以，建議大家別心慌，想要努力趕上時代固然是對的，但更重要的是要找到自己的定位，甚至設法去引領時代。畢竟我們有智慧、歷練與溫度，這些都是 AI 時代最不可取代的力量。

這篇文章 中高年級生的AI覺醒：不被時代拋下，而是引領時代｜專家論點【鄭緯筌 Vista】 最早出現於 科技島-掌握科技新聞、科技職場最新資訊。

AI 正快速滲透設計產業，從靈感發想到執行產出，產品設計師已不只是「畫者」，而成為策略與流程的掌控者。以下這三 …AI 正快速滲透設計產業，從靈感發想到執行產出，產品設計師已不只是「畫者」，而成為策略與流程的掌控者。以下這三款工具，有效串聯「創意加速」、「安全生成」與「品牌一致性」，正在重新定義設計師的工作場域。

Figma AI（Figma Make/Buzz/Draw）

[caption id="attachment_188815" align="aligncenter" width="1604"] Figma 官方整合式 AI 解決方案涵蓋 Make、Buzz、Draw 三大模組。(圖／翻攝自Figma)[/caption]

Figma 官方整合式 AI 解決方案涵蓋 Make、Buzz、Draw 三大模組。設計師可在 Make 模組輸入需求快速生成原型，在 Buzz 套用品牌模板產生推廣素材，在 Draw 中繪製插畫或向量圖，整個設計流程被壓縮在單一平台內完成。

產品設計師使用優勢：

快速原型驗證：輸入需求就能生成介面草稿，節省初期 wireframe 時間。

跨部門協作加速：團隊能即時檢視 AI 生成的版本，討論效率更高。

靈感延伸：AI 自動生成多種設計方案，幫助設計師跳脫既有思路。

Adobe Firefly

[caption id="attachment_188816" align="aligncenter" width="1423"] Adobe Firefly是 Adobe 為創作者設計的生成式 AI，能在 Photoshop 或 Illustrator 內直接操作。(圖／翻攝自Adobe Firefly)[/caption]

Adobe Firefly是 Adobe 為創作者設計的生成式 AI，能在 Photoshop 或 Illustrator 內直接操作。設計師輸入文字提示即可生成圖像，或利用「Generative Fill」快速替換背景。由於 Firefly 所用素材皆為 Adobe 授權內容，適合品牌商業應用，免除版權疑慮。

產品設計師使用優勢：

版權安全：保證輸出內容可用於商業場景，降低品牌法律風險。

快速修圖改稿：Generative Fill 功能讓背景替換、素材延展只需幾秒完成。

多格式支援：可直接與 Photoshop/Illustrator 整合，從概念圖到正式設計無縫接軌。

Recraft

[caption id="attachment_188817" align="aligncenter" width="1205"] Recraft專注於向量圖生成，設計師輸入文字提示後，AI 即可生成 SVG、PNG、JPG 或 Lottie 格式的設計稿。(圖／翻攝自Recraft)[/caption]

Recraft專注於向量圖生成，設計師輸入文字提示後，AI 即可生成 SVG、PNG、JPG 或 Lottie 格式的設計稿。使用者可上傳品牌素材，AI 將自動匹配顏色與風格，維持整體設計一致性，適合需要大量產出品牌素材的團隊。

產品設計師使用優勢：

品牌一致性：自動套用指定顏色與風格，避免不同素材出現「跑版」問題。

素材量產：快速生成各種尺寸與格式的插圖或圖標，滿足多平台需求。

可編輯向量：生成的 SVG 檔可再進行微調，兼顧靈活度與專業性。

這三款工具所呈現的價值定位各有不同，Figma AI 解放流程與協作速度，Adobe Firefly 強調商用安全與視覺品質，Recraft 則專攻品牌一致性與資產量產。對產品設計師而言，它們並不是取代設計專業，而是把繁瑣流程交給 AI，讓設計師能把更多心力放在策略與使用者體驗等核心價值上。

這篇文章 【AI工具】產品設計師的新超能力！三款 AI 工具改寫設計流程 最早出現於 科技島-掌握科技新聞、科技職場最新資訊。

隨著AI工具在各行各業加速滲透，市場研究員也迎來效率革新。從競爭對手分析到數據視覺化，現在只需透過幾款智能工具，就能快速掌握市場脈動，像是能即時掌握網站流量與產業趨勢的Similarweb、洞察競品策略變化的Crayon，以及聚焦試算表數據分析智能化的Excelmatic，這些工具大幅降低資料蒐集與分析門檻，成為新世代市場研究員的得力助手。記者李琦瑋／整理報導

隨著AI工具在各行各業加速滲透，市場研究員也迎來效率革新。從競爭對手分析到數據視覺化，現在只需透過幾款智能工具，就能快速掌握市場脈動，像是能即時掌握網站流量與產業趨勢的Similarweb、洞察競品策略變化的Crayon，以及聚焦試算表數據分析智能化的Excelmatic，這些工具大幅降低資料蒐集與分析門檻，成為新世代市場研究員的得力助手。

Similarweb

Similarweb是全球知名的數位分析平台，專門提供網站流量、用戶行為與市場趨勢的數據分析。它能協助市場研究員快速掌握競爭對手、產業動態與消費者偏好，讓決策更有數據依據。不論是要規劃行銷策略、評估新市場，還是分析廣告投放成效，Similarweb都是專業研究人員的重要工具。

對於市場研究員的使用優勢在於：

• 競爭對手分析─追蹤競爭品牌的網站流量來源、熱門頁面與關鍵字，協助掌握其市場策略。
• 流量來源解析─分析不同流量來源的比例，如搜尋引擎、社群媒體、推薦連結與付費廣告，評估哪些渠道成效最佳。
• 市場趨勢洞察─追蹤特定產業的流量變化、熱門關鍵字與地區分佈，預測市場需求與成長方向。

Similarweb為市場研究員進行數據驅動決策、掌握市場競爭及消費者行為的強大工具，其操作簡單、數據豐富且更新及時，適合從事數位行銷、市場洞察和策略規劃的專業人士使用。

Crayon

Crayon是專注於競爭情報（Competitive Intelligence, CI）的AI驅動平台，能持續追蹤競爭對手的動態，包括網站更新、行銷活動、產品上架、定價調整等。對市場研究員來說，Crayon提供的不只是數據，更是經過彙整與分析的策略洞察，協助企業在快速變動的市場中保持競爭優勢。

對於市場研究員的使用優勢在於：

• 競爭活動監控─自動偵測並記錄競爭對手在網站、社群媒體與廣告上的更新，讓研究員即時掌握對手策略；利用AI篩選出重要變動，減少信息噪音，只推送關鍵訊息和警報。
• 市場與產品變化分析─追蹤行業新品發佈、價格波動與促銷活動，協助評估市場趨勢與消費者反應。
• 競爭情報報告─將監測到的資料整理成可視化報告，整合關鍵資訊和數據洞察，方便團隊制定行銷與銷售策略。

Crayon以其強大的AI能力與全渠道持續追蹤技術，成為市場研究員不可或缺的工具。它不僅簡化繁雜的競爭情報收集工作，更轉化為直接可用的戰略洞察，為企業在激烈的市場環境中保持競爭優勢提供有力支持。若需要一個能全天候、自動化提供競爭動態、洞察趨勢並整合多團隊協作的高效平台，Crayon是值得考慮的選擇。

Excelmatic

Excelmatic是一款結合AI的資料分析與自動化工具，專為Excel與Google Sheets使用者設計。它能將自然語言轉換成公式、自動清理與處理資料，並生成圖表與分析結果。對市場研究員而言，Excelmatic不僅能加快數據處理流程，還能降低人為錯誤，讓研究員更專注於策略與洞察。

對於市場研究員的使用優勢在於：

• 自然語言轉公式─使用者只需輸入需求，例如「計算每月銷售成長率」，AI便會自動生成正確的Excel或Sheets公式。
• 資料清理與轉換─自動刪除重複、修正格式錯誤、重新整理欄位，確保分析資料的準確性；幫助研究員快速整理龐大且不整齊的調查結果或客戶資料，保持數據品質和一致性。
• 即時數據分析與視覺化─快速生成圖表與報告，協助市場研究員以更直觀的方式呈現數據洞察。

Excelmatic透過AI和自然語言技術，為市場研究員帶來簡單高效的Excel數據管理和分析體驗，是2025年市場研究領域中加速洞察發掘和提升數據處理效率的理想工具。其價格親民，並提供免費試用，特別適合想從繁瑣公式中解放、快速得到數據洞察的分析師和研究人員使用。

這篇文章 【AI工具】從競品追蹤到數據圖表！這3款工具助市場研究員洞察商機 最早出現於 科技島-掌握科技新聞、科技職場最新資訊。

《科技島》精選三款數據分析師不可或缺的AI輔助工具，分別針對程式與數據處理工具「GitHub Copilot」、數據視覺化工具「Tableau」與統計分析工具「Julius AI」，分析其特色跟優勢。記者孫敬／整理報導

隨著人工智慧（AI）越發成熟，數據分析早已不只是「寫程式、建報表」，還能大幅提升資料處理、視覺化與統計建模環節的效率與創新力。《科技島》精選三款數據分析師不可或缺的AI輔助工具，分別針對程式與數據處理工具「GitHub Copilot」、數據視覺化工具「Tableau」與統計分析工具「Julius AI」，分析其特色跟優勢。

GitHub Copilot

GitHub Copilot由GitHub與OpenAI共同開發，是一款結合AI的程式碼輔助工具，能根據用戶語意自動補全多種語言（如Python、R、SQL、JavaScript）程式碼，強化開發效率與質量。

對於數據分析師的使用優勢在於：

• 自動完成程式碼、快速生成函數：只需輸入註解或描述，就能讓AI自動補全Python、R、SQL等主流程碼，快速產生資料清洗與分析腳本，節省新手摸索與資深人員敲鍵盤的時間。
• 自動Debug與修正：即時偵測錯誤、建議更有效率寫法，減少Debug心力，提高開發品質。
• 學習新技術意外快：搭配AI建議，能迅速學會陌生語法或遇到新資料型態的處理方式。

Copilot目前須付費訂閱（個人版月付/年付），在Visual Studio Code等主流IDE即可一鍵安裝及啟用，搭配GitHub帳號登入即可開始體驗。不過，目前主要以英文介面為主，中文提示詞還未完全支援，但對臺灣用戶常用的Python、R，以及國際流行語法都有極佳範例與智能補全建議，新手自學進階語法也很方便。

Tableau

Tableau是一款主打商業智慧（BI）的數據視覺化工具，具備拖拉式操作介面，適合不擅長程式碼的分析師使用。它能連接多種數據來源，並利用AI技術自動生成智慧圖表和互動儀表板，支援自然語言查詢，以訂閱制收費，使用者可選擇雲端或電腦版進行操作。

對於數據分析師的使用優勢

• AI一鍵探索資料：透過自然語言詢問與自動分析，AI自動產生智慧型視覺報表與圖表、找出趨勢與異常，讓資料說故事更容易。
• 拖拉即用，降低視覺化門檻：不會寫程式也能產生互動式儀表板，縮短視覺化開發時程。
• 多資料源整合、AI自動建議最佳視覺模式：AI會根據資料自動推薦最合適的圖表（折線、長條、散點等），降低「選圖困擾」。

Tableau以訂閱制計價，提供免費公開版；專業/企業版則視需求採分級付費。介面有多語言版本，支援中文操作，新手有大量上手範例與社群資源。無論是桌面App還是雲端操作都十分便利，大數據企業也常以伺服器架構部署全公司分析。

Julius AI

Julius AI是一款專為統計檢定、回歸分析、資料自動判讀而生的AI工具。用戶使用網頁即可隨時登入上傳數據，描述分析問題後，Julius AI能智慧推薦適合的統計方法（如t檢定、ANOVA），並逐步解釋分析過程與結論，大幅降低新手學習曲線。

對於數據分析師的使用優勢

• AI輔助進行統計檢定、回歸分析：只需描述你的問題，Julius AI能自動判斷該用何種統計方法（如t檢定、ANOVA、多元回歸），甚至協助你撰寫統計分析報告。
• 互動解說每一步驟，幫助學習：每個統計計算步驟都有詳細解說，即使是新手、老師也可以快速掌握統計流程。
• 支援多類資料，模組自訂：無論是小數據、問卷、巨量公司營運資料或預測建模，都能快速適應。

Julius AI的基礎功能免費，高階分析和批次運算需付費，網頁平台支援多語介面，附有情境教學範例，非常適合中文用戶快速體驗。

這篇文章 【AI工具】數據分析師愛用的AI工具全解析！精選3款口袋名單 最早出現於 科技島-掌握科技新聞、科技職場最新資訊。

在短影音與創作者經濟蓬勃發展的時代，影像製作不再只是專業團隊的專利。AI技術正快速改變影像創作流程，從影片剪輯、字幕生成到影像合成，皆能以更高效率完成。為了幫助影像創作者節省時間、提升作品質感，《科技島》精選3款實用的AI工具，助攻影像創作邁向新境界。

這篇文章 【AI工具】剪片像打字！3大工具助影像創作者效率提升、解放創意靈感 最早出現於 科技島-掌握科技新聞、科技職場最新資訊。

在競爭激烈的銷售戰場上，AI正成為業務人員不可或缺的最佳助手。從潛在客戶的精準跟進，到即時通話分析與個性化溝通，AI工具大幅提升業務流程效率與成交機率。《科技島》推薦3款實用的AI工具，不只幫業務節省時間，更讓團隊銷售策略更有科學依據與操作效率！記者李琦瑋／整理報導

在競爭激烈的銷售戰場上，AI正成為業務人員不可或缺的最佳助手。從潛在客戶的精準跟進，到即時通話分析與個性化溝通，AI工具大幅提升業務流程效率與成交機率。《科技島》推薦3款實用的AI工具，不只幫業務節省時間，更讓團隊銷售策略更有科學依據與操作效率！

Gong.io

Gong.io是專為銷售團隊設計的對話智慧分析平台（Revenue Intelligence Platform），透過通話錄音與AI自動化分析，協助業務掌握與客戶的每一次溝通，快速了解客戶需求、提升成交率。

對於業務的使用優勢在於：

• 通話錄音與自動轉錄─將 Zoom、Google Meet、電話會議等銷售通話自動錄音並文字化，免去人工筆記負擔，並以AI進行語意分析、情緒與關鍵字辨識，協助掌握客戶需求與痛點。
• 智能銷售洞察與預測─追蹤每一筆商機的進展，自動標記「成交訊號」與「風險指標」，提升成交率；提供即時的Deal Intelligence，分析每一筆交易的健康狀態，預測未來營收走向；以AI驅動的銷售預測功能，根據實際對話與互動數據，提升預測準確率，讓管理層能更精準規劃資源。
• 團隊協作與教練功能─提供客觀數據與對話回顧，協助主管針對業務人員進行個別化教練與回饋，加速新人成長並複製頂尖業務的成功模式；同步分享通話記錄給內部同仁或主管，讓整個銷售團隊同步資訊、共同精進，並建立最佳實踐知識庫，促進團隊間經驗分享與流程標準化。

Gong.io利用AI和自然語言處理技術，分析大量客戶對話（電話、郵件、會議），轉化為數據，幫助業務掌握客戶購買意向與情感傾向，提升預測準確度與市場趨勢洞察；還會自動化工作流程與生成內容，智能提醒與任務自動分配；支援超過250種主流CRM、郵件、會議與協作工具整合（如Salesforce、HubSpot、Microsoft 365、Google Workspace等），充分利用現有客戶資料，實現更深入的分析與銷售策略優化，提升銷售績效與工作效率，適合B2B業務團隊、對談判技巧、過程追蹤與成交率高度重視的企業，以及銷售規模大、需強化團隊整體表現的一線銷售組織使用。

Outreach

Outreach是一款專為業務團隊設計的AI銷售參與平台，致力於提升銷售效率、預測精準度與客戶互動品質。其核心功能結合AI與自動化，協助業務人員在整個銷售流程中更有效率地執行任務、管理客戶並推動成交。

對於業務的使用優勢在於：

• 自動化銷售流程─預先設計一連串郵件、電話、LinkedIn 互動等跟進流程；利用AI進行數據分析與預測，協助業務判斷交易機會、優化資源分配，並根據銷售管道動態自動調整策略。
• AI智慧郵件寫作與最佳化─利用AI建議郵件內容、寄送時機與主題，提高開信與回覆機率；也會根據過往互動紀錄，自動生成個人化郵件，且能找出表現最佳的話術與格式。
• 銷售數據追蹤與分析─分析每位業務的回覆率、通話成功率、跟進成效等KPI；幫助主管掌握團隊執行狀況，及早調整策略。

Outreach每天可同時跟進數十筆潛在客戶，不再逐封寄信或打電話；透過模板＋AI建議，快速客製每封信件，提升回覆率；系統還會提醒與自動安排每一步動作，不再遺忘跟進，適合業務人員數量多，需標準化銷售流程的企業，以及需要大規模進行冷郵件（Cold Email）開發與潛在客戶養成的團隊。

ChatGPT

ChatGPT是一款強大的生成式AI工具，能快速協助業務人員產出內容、模擬對話、分析客戶需求，並提升個人效率與溝通專業度。透過與CRM、電子郵件或簡報工具結合，更能整合至日常銷售流程中。

對於業務的使用優勢在於：

• 模擬客戶對話與異議處理─預演各種客戶反應，練習話術應對與提問技巧；強化新進業務人員的應變能力與信心。
• 協助準備提案與簡報內容─根據銷售場景撰寫提案摘要、亮點整理與常見問題答覆（FAQ）；協助整理重點並製作投影片大綱。
• 可整合於CRM或郵件系統中─可搭配Salesforce、HubSpot、Notion等工具整合，進一步提升團隊協作與資訊整合效率，也可作為內容輔助與客戶互動支援。

ChatGPT能寫出語氣得宜、說服力強的銷售話術與信件；幫助新進人員快速生成各類銷售素材與應對腳本；不限產品或行業，適合冷開發、簡報、提案、售後關懷等流程，不僅適合業務人員日常工作，更能成為提升效率與專業度的數位助手，建議根據自身需求靈活運用其多元功能。

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在數位轉型浪潮下，企業人資部門也加速導入AI工具，提升招募與人才管理效率，針對不同規模與需求的企業，市面上已有多款智慧化平台協助HR簡化流程、強化決策，《科技島》推薦3款實用的AI工具。記者李琦瑋／整理報導

在數位轉型浪潮下，企業人資部門也加速導入AI工具，提升招募與人才管理效率，針對不同規模與需求的企業，市面上已有多款智慧化平台協助HR簡化流程、強化決策，《科技島》推薦3款實用的AI工具。

HireVue

HireVue是一款結合AI與視訊技術的線上面試與人才評估平台，它能讓應徵者透過預錄影像回答問題或即時（Live）視訊面試，再由AI分析其表現，協助HR全面了解應徵者的優勢與弱點，幫助HR快速篩選合適人才。

對於人資的使用優勢在於：

• 視訊面試─應徵者可彈性安排面試時間，在任一時間錄製回答，不受時區限制；HR無需親自參與每一場初面，且能重複觀看影片，減少真人面試時間，可同時處理大量應徵者，縮短招聘流程。
• AI自動分析、評分與排序─AI會自動分析，從語言表達、語調、表情、手勢等非語言行為中，萃取多達數十萬個數據點，並產生詳細報告，將應徵者面試表現分為高、中、低等級，並可依不同職務自訂評分標準；另一方面也能降低因口音、外貌、性別等人為偏見，促進更公平、多元的招聘結果。
• 人才資料管理─整合人才資料庫，方便後續篩選、追蹤與溝通；並可與Workday、SAP SuccessFactors、Greenhouse等常見的招募系統整合。

HR可以在HireVue的面試題庫內制定面試題型，包括開放性問題、遊戲化測驗、情境模擬題與技能測試等，靈活對應不同職位需求，應徵者在收到email邀請後，只要有視訊裝置，就能隨時隨地參與面試，有助吸引更多優質人才，透過AI幫忙初步篩選，減少HR的面試時間和資源，特別適合需要大規模快速篩選人才的企業，如中大型企業、有大量新鮮人或客服招募需求的企業，以及有意導入AI評估、強化DEI（多元平等）選才的HR團隊。

Fetcher　

Fetcher是一款專注在人選篩選與招募的HR工具，主要聚焦於自動化人才搜尋、應徵者互動與數據分析。

對於人資的使用優勢在於：

• AI自動化人才搜尋─Fetcher利用先進 AI和機器學習演算法，從LinkedIn、Indeed、Stack Overflow等多元來源，自動搜尋並篩選出高質量的應徵者，減少手動搜尋時間。
• 招募流程自動化─系統可自動發送個人化郵件給潛在應徵者，並根據應徵者回應自動調整溝通策略，提升回覆率與互動效率；提供應徵者資料庫管理、進度追蹤、團隊協作工具、日曆同步與面試排程等功能，讓團隊協作與流程管理更順暢。
• 數據分析與報告─內建強大的數據分析與報告功能，協助HR追蹤招募成效、優化策略，並提供即時通知與流程洞察。

Fetcher支援多元化搜尋條件，可根據企業多元目標，建立更具代表性的應徵者名單，還能根據職缺需求自動優先推薦最符合條件的應徵者，不但降低HR招募所需時間與人力成本，還能快速篩選出高品質的應徵者，特別適合新創企業或中小企業或科技業、設計、業務等需要主動開發人才的職位。

Paradox

Paradox是一款專為人力資源設計的AI對話平台，以智慧虛擬助理Olivia聞名，能透過對話式介面（如聊天機器人）自動處理招募流程中的多項任務。它的核心理念是：讓HR花更多時間在人才溝通與招募上，把日常庶務或行政工作等重複性工作交給AI。

對於人資的使用優勢在於：

• AI聊天機器人自動互動─Paradox透過AI聊天機器人「Olivia」自動與應徵人進行互動，即時回覆常見問題、確認資格、安排面試、追蹤申請狀態，減少HR手動溝通負擔。
• 自動篩選、安排面試─AI會根據設定的條件自動篩選應徵者，進行初步資格審核，快速識別符合條件的人選，並自動與應徵者協調面試時間、寄發日曆邀請（可與Google Calendar、Outlook等整合），免除來回確認的時間成本。
• 多管道整合、數據分析─支援透過簡訊、電子郵件、社群媒體、聊天應用程式等多種管道與應徵者聯繫，提升回覆率與互動效率；並提供招募過程中應徵者互動數據與成效分析，協助HR持續優化招募策略。

Paradox可自動回應常見問題、安排面試、初步篩選，減少HR手動處理流程；24小時在線回應，避免錯過優秀人才；自動資格篩選與面試排程，加速招聘流程；統一管理來自不同平台的應徵者溝通，避免資訊分散，提高溝通效率，適合大量或即時性人力需求的企業（如超商、快時尚、連鎖店）、需要自動化面試流程的中大型企業、招募藍領或非辦公室職位的HR團隊。

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