把「提問、判讀、監督」練成可複製行為，讓 AI 真正進入工作流程
這應該是很多主管近來遇到的情況：你決定要在部門內導入AI，除了撥預算申請付費帳號，也安排五位同事去上 AI 培訓課。大家都很認真，筆記做得滿滿的，講師教的 Prompt 模板也都存下來了。
一週後，你問他們：「AI 用得怎麼樣？」
他們說：「嗯...還在摸索。」一個月後，你發現花了公司幾萬塊的AI培訓課，換來的是五本講義、筆記和程度有限的改變，你不禁疑惑問題出在哪裡？
問題並非員工學習不認真或不積極，而是不該把組織內的 AI 素養當成「新技能」教，必須當成「管理能力的延伸」。
重點在於：把「AI 素養」拆解成可訓練的行為，讓它變成組織內穩定產能
什麼是 AI 素養？從知識到行為的關鍵轉換
素養不是知識，而是能力。AI 素養不在於學會多少工具技術，而是轉化成可被訓練、可被觀察、可被評估的工作能力，並能在真實情境中做出有效的判斷與行動。
那麼，能力該如何培養？管理學者萊爾．史班瑟和賽尼．史班瑟 (Spencer & Spencer) 在1990年代研究高績效員工的表現時發現：真正拉開高績效員工與一般員工差距的不是「知道多少」（知識），而是「能做到什麼」（能力）。
能力必須落在行為上，而不是停在概念裡。知識像冰山上層，看得見但容易複製；能力藏在冰山下層，包含判斷、習慣、執行。
知識像冰山上層，看得見但容易複製；能力藏在冰山下層，包含判斷、習慣、執行。
此外，要能夠把「有效提問、精準判讀、穩定執行」變成習慣，需要的是心理學家安德斯‧艾瑞克森提出的「刻意練習」方式：在真實情境中反覆操作、即時調整、內化成反射動作。
心理學家安德斯‧艾瑞克森提出的「刻意練習」方式：在真實情境中反覆操作、即時調整、內化成反射動作。
結合上述理論框架，讓我們來看如何讓AI成為組織內「可以練出來的能力」。
不是會用工具就好，而是把工作「想清楚」
多數人以為 AI 用不好，是因為 Prompt 寫得不夠精確。但實務上更常見的原因是：你自己也還沒把工作想清楚。
兩個對比：
不會用 AI 的人通常只會寫： 「幫我寫一份專案更新。」
然後得到一段通用、空泛、寫得洋洋灑灑但完全沒用的內容。因而覺得是 AI 不夠聰明，沒辦法幫上忙。
懂得用 AI 的人會這樣下指令： 「我要寫給技術長的專案更新，目的是讓他決定是否增加預算。請包含：目前進度、遇到的兩個技術瓶頸、如果不增加預算會有什麼風險、增加預算後預期的時程改善。用條列式，300 字以內。」
差別在哪？後者把「專案更新」拆解成：目標（讓技術長決策）、受眾（技術長）、必要元素（進度、瓶頸、風險、方案）、格式（條列式）、長度（300 字）。
管理者的強項，是把模糊變具體。你越能把需求說清楚，AI 的輸出越像「可交付的初稿」，而不是「看起來很像回事」的內容。
這不是新能力，這是組織一直在做的事：定義目標、拆解需求、設定驗收標準。AI 只是讓這個能力變得更重要、更明顯而已。
另外，和 AI 的互動，就像管理一個「能力強大但非常容易分心的實習生」。
你給他一句話，他可能只懂你意思的 30%。你給十句話，AI 可能理解到 90% 的精準度。
關鍵不是寫 Prompt，而是：你要先能把自己的需求想清楚，拆成 AI 能懂的步驟。這就是為什麼「會把工作說清楚」比「會用工具」更重要。
好的提問詞是一份精簡的「規格書」
如果你把 Prompt 想成規格書，你就會清楚該怎麼寫：目標、情境、資料、輸出格式、限制條件、驗收標準。不必然要寫滿六個元素，但至少要清楚：產出長什麼樣子，怎麼判斷成果好不好。
模糊提問：「幫我寫信給客戶，維繫業務關係。」你會得到一個很普通的結果。
規格化提問：「我要寫信給三個月沒下單的 B2B 客戶，了解他們是否還有需求。語氣專業但不疏離。請包含：確認目前狀況、詢問我們能協助什麼、提供低門檻對話機會（15 分鐘電話）。200 字以內。」相信 AI 給你的答案會好很多。
提示詞未必要落落長，但一定要寫出你想得到什麼結果。
提示詞的四步驟框架
你可以採取以下的方式來構成提示詞：
- 步驟一：分派角色 - 告訴 AI 扮演什麼專家（行銷策略專家、數據分析師、企業教練）
- 步驟二：界定場景 - 說清楚互動形式（一對一諮詢？腦力激盪？逐步引導？）
- 步驟三：規劃對話大綱 - 設計流程：「先釐清現況和目標，列出三個方向，深入分析，給行動方案」
- 步驟四：建立提示詞 - 把前三步寫成具體文字
這些規格化的提問，其實就像各行各業早就在用的需求溝通文件
軟體開發者寫產品需求文件（PRD），電影導演運用分鏡表，建築師的「設計概念」說明，顧問用交付規格來界定專案範圍。這些文件，都能直接作為 AI 提示。
為什麼？因為這些文件的本質都一樣：試圖把一個人腦中的想法轉化為另一個人的行動。
好的需求溝通文件包含什麼？我們試圖達成什麼、為什麼、界線在哪、完成看起來是什麼樣子、需要哪些具體產出、如何追蹤進度、完成前應該檢查什麼。當這些都明確指定，AI 就像人類一樣，更可能做好工作。
在思考如何給 AI 指令時，基本上是在運用「管理力」。這是可以訓練的：給團隊十個真實場景，要求十分鐘內寫出符合四步驟的提問，彼此評估是否夠清楚。
真正拉開差距的不是生成能力，而是判讀能力
AI 很會寫，也很會把話說得完整。但副作用是容易「一本正經的胡說八道」，讓你會更難察覺自己不知不覺「未經驗證就相信」。ㄉ
管理者的 AI 素養，核心其實是判讀：把 AI 的輸出當初稿，而非最終答案。
一個好用的判讀框架分三層：
第一層：事實層
- 哪些內容可查證（數據、時間、人名、引用）
- 哪些只是語氣很肯定的敘述（「普遍認為」、「研究顯示」、「通常」）
- AI 說「因為 A 所以 B」，A 和 B 之間的因果關係合理嗎？
第二層：推論層
- 有沒有跳躍因果（把相關性當成因果關係）
- 有沒有把假設寫成結論
- 有沒有遺漏關鍵因素
第三層：適用層
- 放回你公司、你團隊、資源限制考量下，還成立嗎
- AI 給的建議，在你的情境下做得到嗎
- 需要什麼資源？有什麼限制？
判讀的目的在於避免不夠精準產生後續需要收拾的殘局。你越忙，越需要這個習慣，因為忙碌會讓你更容易把AI生成看似有道理的內容當作可信的內容。
這也是可以訓練部屬的：提供五份 AI 生成的報告（有些故意放入錯誤邏輯、不實數據、不可行建議），要求團隊在二十分鐘內用三層框架找出所有問題。
能夠快速判讀的人，才能真正把 AI 當成生產力工具，而不是製造更多錯誤的來源。
管理者真正的價值是「監督」而不是「操作」
在談監督之前，我們要先理解：AI 可以是「助理」，也可以是「協思夥伴」，這兩種角色需要不同的監督方式。
當你把 AI 當「助理」時：
- 你提供背景和指令
- AI 執行任務、產出結果
- 你驗收、修改、採用
這是多數人用 AI 的方式。你說什麼，它做什麼。
當你把 AI 當「協思夥伴」時：
- 你提出問題和方向
- AI 提供詳細說明、舉例、多個選項、不同角度
- AI 會扮演不同角色、提出建議、甚至挑戰你的假設
- 你和 AI 來回對話，共同推進思考
兩種角色都有價值，但需要不同的監督重點：
對「助理」的監督：
- 檢查輸出的正確性和完整性
- 確認有沒有違反規範或洩漏敏感資訊
- 驗證是否符合品質標準
對「協思夥伴」的監督：
- 判斷 AI 的建議哪些該採納、哪些該忽略
- 辨識 AI 什麼時候在挑戰你（這是好事），什麼時候在誤導你
- 決定對話什麼時候該深入、什麼時候該轉向
如果你只是個人使用者，AI 出錯可能只是你自己多花一點時間改。當你是管理者，你的輸出會影響他人的行動，錯誤會變成組織成本。
這就是為什麼「監督能力」是 AI 素養最容易被低估、卻最關鍵的一段。
有效的監督在於建立清楚的邊界。回答三個責任問題：
問題一：哪些事 AI 可以產出初稿，但最後必須由人拍板？
例如：
- AI 可以寫客戶溝通信，但涉及承諾的部分要人確認
- AI 可以分析數據，但策略建議要人決定
- AI 可以整理會議記錄，但行動項目要人檢查
- AI 可以提供多個策略選項，但最終選擇要人負責
問題二：哪些資料不能貼進去，哪些內容對外發布前必須複核？
例如：
- 客戶合約、機密財務數據、個資不能貼
- 對外聲明、媒體回應、重要郵件要複核
- 涉及法規、承諾、賠償的內容要人工確認
問題三：如果出錯，怎麼追溯、怎麼修正、怎麼避免再發生？
例如：
- 重要輸出要留版本，知道是誰產出、誰確認、誰發布
- 出錯後要記錄：哪個環節漏掉、為什麼漏掉、如何補強
- 同類錯誤不能發生第二次
你不一定要建立很嚴重的處罰制度，但至少要有設定規範。否則 AI 會變成一條「快但不可控」的捷徑，久了團隊會開始不信任，最後回到手工作業。
有效的訓練方式不是天天學新招，而是同題反覆做
很多人學 AI 的方式是：今天學會議摘要、明天學寫企劃、後天學做簡報。看起來很努力，但能力很難沉澱，因為每次都在換題目，無法比較自己的進步。
真正有效的訓練方式是：固定一個高頻工作題型，反覆練同一件事，只改變你想練的能力點。也就是「刻意練習」
用一個實際例子說明：
假設你每週都要寫專案更新給主管。那就用同一題練三週：
第一週：只練「提問＝規格」
- 練習把需求寫清楚：目標、受眾、必要元素、格式、長度
- 練習用四步驟框架：分派角色、界定場景、規劃對話、建立提示詞
- 不管 AI 輸出好不好，只專注在「我的規格是否清楚」
- 比較第一次和第五次的提問，看差異在哪
第二週：只練「判讀」
- 用上週的規格產出內容，這週練分辨事實、推論、適用性
- 標出哪些可以直接用、哪些要修正、哪些要丟掉
- 計算修正時間，看是否比第一週減少
第三週：只練「監督」
- 練習設定規範、原則：哪些資訊不能貼、哪些內容要複核
- 練習判斷 AI 的角色：這次它是助理還是夥伴？
- 練習留版本：記錄誰產出、誰確認、何時發布
- 如果發現問題，練習回溯和改善
同題重做的好處是：你能清楚看到差異，也比較容易把做法變成模板，交給團隊共用。
三週後，這個專案更新的產出時間可能從兩小時降到三十分鐘，而且品質更穩定。這時候你就可以把模板和檢核點整理出來，變成團隊的標準做法。
重點不在求快，在於避免反覆修改
假如AI 很快產出內容，但你需要反覆調整、修改，總時間可能沒有變少，只是成本換了位置。更麻煩的是，會造成更多「隱形工」：
- 對方看不懂，要求重寫
- 內容有誤，要發更正
- 遺漏關鍵，要補充說明
- 語氣不對，造成誤解
很多人用 AI 的方式是：問一次、拿答案、結束。這種用法很容易得到一段看起來完整、但方向可能錯的內容。
更可靠的做法，是把「階段驗收」寫進對話規則。你可以把你的需求拆成多個步驟，在提示詞加上：
「每完成一步驟，請徵求我確認；我確認後再進入下一步。」不要等到最後才驗收，在每個步驟就可以及時校準方向。
此外，衡量組織內的 AI 素養是否提升，可以觀察幾個現象：
- 溝通往返次數是否下降（第一次就說清楚）
- 決策是否更快形成（資訊完整、邏輯清楚）
- 對外訊息是否更一致（標準清楚、複核確實）
- 同一類錯誤是否更少（有記錄、有改善）
選一個經常性的任務（例如週報、客戶郵件、會議記錄），記錄四週的數據：
- 第一版產出時間
- 修正次數和時間
- 對方追問次數
- 是否需要重做
四週後比較第一週和第四週的差異。如果修改量明顯減少，代表 AI 素養確實提升了。
最高階的 AI 素養，是把個人習慣變成團隊標準
一個人很會用 AI，不代表團隊會變強。管理者真正能放大影響力的方式，是把有效做法做成共通語言。
什麼是共通語言？就是：
- 同一套規格模板（大家用同樣的方式定義需求）
- 同一套判讀檢核（大家用同樣的標準評估輸出）
- 同一套發布前複核點（大家知道什麼要確認、什麼不能做）
這會直接改善協作效率，因為大家不必每次都重新對齊「什麼叫做好」。你可以把它想成「把 AI 變成團隊的基礎建設」。只要標準清楚，AI 就能在既定範圍內穩定產出。
如果你想把提問再做得更像「填欄位」，可以藉由設定固定格式給全員使用，例如：
- SCQA：情境（S）→困難（C）→問題（Q）→答案（A）
- R-T-G-F：角色（R）→任務（T）→目標（G）→格式（F）
- R-I-S-E：角色（R）→輸入（I）→步驟（S）→期待（E）
當你把流程標準化後，團隊成員可以專注在「補充現場資訊」和「做判斷」，而不是每次都在摸索「怎麼問 AI」。
你想打造什麼樣的 AI工作系統？
把 AI 素養寫成可訓練行為，最大的好處是它可複製、可評估、可交接。你要做的是運用管理基本功：
- 把需求說清楚（規格）
- 把輸出判讀清楚（檢核）
- 把責任放回流程（監督）
- 把個人習慣變成團隊標準（可複製）
這些都不是新能力，這是你一直在做的事。AI 只是讓這些能力變得更重要、更明顯、更容易被量化而已。
這才是組織導入 AI真正的價值：不只展現在個人技能的提升，更是團隊系統的升級。
