職場上流傳著一種恐怖鬼故事，場景通常是這樣的：
你熬夜三天趕出了一份年度行銷提案，滿懷信心地走進會議室。簡報結束後，老闆沈默了三秒，眉頭微皺，吐出一句：「我覺得……這份報告可以再更有『專業的感覺』一點。」
你的心涼了一半，鼓起勇氣追問：「老闆，請問『專業的感覺』是指？」
老闆揮揮手，露出有點你怎麼會不懂的表情：「就是那種……大器一點、氛圍感強一點，還有這個構圖看起來有點擠，版面能不能再『鬆』一點？你去調整一下。」
你走出會議室，腦袋一片空白。什麼是「感覺」？什麼叫「大器」？多鬆才叫「鬆」？於是你只好回到座位上開始「通靈」，把紅色改成藍色，把字體放大又縮小，像個無頭蒼蠅一樣亂改一通。最後再次提案時，往往還是被退件，理由是：「這不是我要的。」
許多職場新人會抱怨：為什麼老闆一開始不把話講清楚？為什麼指令總是這麼模糊？
其實，問題的癥結點不在於老闆故意找碴，而在於我們看待老闆的方式錯了。在這個 AI 時代，我們或許該換個角度思考：如果你的老闆就是一個強大的「生成式 AI（Generative AI）」，而你的溝通方式，就是那一串決定產出品質的「咒語/提示詞（Prompt）」呢？
你跟老闆溝通的方式，是否是「垃圾進、垃圾出」呢？（Garbage In, Garbage Out）
我們在使用 ChatGPT 或 MidJourney 這類生成式 AI 時，都有過這樣的經驗：如果你只是輸入「幫我畫一隻貓」，AI 可能會吐出一隻長得像外星生物、甚至有五隻腳的怪貓。你不能怪 AI 笨，因為你的指令（Prompt）太過模糊。
這就是電腦科學裡的經典定律：「Garbage In, Garbage Out（垃圾進，垃圾出）」。
老闆也是一樣的。很多時候，老闆的大腦就像一個擁有大數據的資料庫，無論是他過去的經驗、市場直覺、商業邏輯的超級模型，都藏在他的頭腦模型裡。但這個模型往往像是「黑盒子」狀態，他有一個模糊的願景，卻無法自己用精確的語言描述出來，也很難在很短時間內就能用語言傳遞這麼複雜的願景。
當他説「要大器」時，他腦中的數據庫可能連結到的是「Apple 的極簡風」或是「愛馬仕的奢華感」，但因為你沒有給予足夠的參數去調用這個數據，所以他只能吐出模糊的指令。
如果你只是被動地接收這些模糊指令，然後回去埋頭苦幹，那你就是在期待 AI 會自動讀心。但在職場上，我們需要的不是通靈，而是精準的「提示工程（Prompt Engineering）」。
你不是AI的下屬，你是「提示工程師」
要解決這個困境，你必須把自己從「指令接收者」轉型為「提示工程師」。當老闆丟出模糊指令時，不要急著說「好的，我去調整」，而是要運用「反問框架」來優化你的咒語。
一個有效的 Prompt 通常包含幾個要素：角色設定、受眾、風格與範例。我們也可以把這些技巧應用在向上管理中：
1. 設定受眾與場景：
當老闆說「報告要有專業的感覺」時，你可以反問：「老闆，請問這份報告最終是要給誰看的？是給講求數據邏輯的財務長（CFO），還是給喜歡聽故事與沈浸式體驗的行銷長（CMO）？」
確認受眾，就像是設定 AI 的「輸出模式」。如果受眾是 CFO，那所謂的「專業的感覺」可能就是精準的圖表與 ROI 分析；如果是 CMO，那可能就是感性的視覺與文案。
2. 設定風格參數：
當老闆說「要大器」時，這是一個抽象形容詞。你需要提供具體的參數供他選擇：「關於大器，您指的是像精品品牌那種大量留白的極簡風格？還是像科技大廠那種充滿金屬光澤與速度感的風格？」
給出選項，就像是在調整 AI 繪圖的參數，把抽象的形容詞具象化。
3. 提供參考範例：
這是在訓練 AI 時最強大的技巧。與其讓老闆憑空想像，不如直接讓他看圖選秀。
「老闆，關於您提到的版面『鬆一點』，我找了 A、B、C 三種不同排版的範例，請問哪一種比較接近您想像中的樣子？」
人類是視覺動物，往往「不知道自己要什麼，但知道自己不要什麼」。透過範例，你可以迅速收斂老闆的發散思維，鎖定正確的方向。
從「手指畫歪」到「精美大作」的調校過程
生成式 AI 的另一個特性是：很少有一鍵生成的完美作品，通常都需要經過多次的「迭代」與「微調」。
面對老闆這個 AI，我們也要有同樣的心態。第一次的指令溝通可能無法達到 100% 完美，產出的結果可能就像 AI 畫的手指一樣「稍微歪掉」。這時候，身為提示工程師的你，不需要氣餒，也不要覺得被否定。
這是一個「校準」的過程。
每一次的回饋，都是在餵給這個 AI 更多數據。當老闆說：「不是這種藍色，要再沈穩一點。」這不是在刁難，這是在告訴你他的數據庫裡對於「專業」的定義是「深海藍」而非「天空藍」。
身為提示工程師，你要做的就是記錄下這些關鍵字。下一次，當你要輸入指令時，你就可以直接套用：「老闆，這次的設計我採用了您上次偏好的深海藍，並搭配了針對財務主管喜歡的方式，加上數據化的圖表，標示季度的成長。」
職場溝通不是單行道，而是人機協作與共創
職場上的許多溝通斷層，都來自於我們期待對方能「自動理解」我們的語意。但事實上，每個人腦中的運算模型都不同。
我們常以為工作是「老闆下單，我出貨」，但在 AI 時代，更精準的工作模式應該是「人機協作」。
把老闆當成你的 AI 夥伴，你的價值不在於盲目執行，而在於你如何透過精準的溝通、下指令，激發出老闆潛在的商業直覺與資源。當你能調校出老闆的最佳指令，你也就調校出了自己在職場上的不可替代性。
