吳相勳
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由新到舊
今天一整天時間，跟一家顧問公司的好朋友們分享我整套的「AI x 專業」的實踐作法。
我決定這麼做的原因，是因為最近深刻體悟：我真正在意的，早已跳脫了純 AI 工具操作。
本文探討在 AI 時代下，商管學院學生如何從被動的「常識整理」轉型為主動的「分析支撐」，強調研究方法的重要性，並指導學生如何運用 AI 萃取知識，打造出能代表個人專業實力的「代表作」，以回應外界對商管教育價值的質疑。
生成式 AI 進入審計實務後，產生了有悖直覺的現象。多數人探討生成式 AI 時，首要關注焦點通常是效率提升：加速報告撰寫、加快查核速度與資料彙整。這些優勢確實存在，但將其導入審計、內部控制與法遵等高度專業場域時，核心議題不應僅停留在效率層面。
經理人需要逐步建立 AI 素養，將 AI 從單純的個人助理，轉化為組織能力，最終融入新的工作流程。這段過程並無捷徑，單靠熟悉幾項新工具難以達成，必須歷經三個截然不同的階段：個人使用、團隊共用、流程重組。表面上皆是操作 AI，本質上卻是處理三個不同層級的管理挑戰。
本文探討如何利用「Meta-Prompting」的概念，結合清晰的思維與解題框架，引導 AI 產出高品質的提示詞，並將其應用於教育與企業管理。作者分享了在《國際企業管理》課程中的實踐經驗，強調 AI 作為協作工具，而非獨立思考者，以及透過結構化的提示詞來傳承隱性知識和提升組織整體思考水平的重要性。
連假期間來跟大家分享一個非常實用的 AI 工作流。我們常常看到國外優質的訪談影片，像是最近 a16z 探討 Block (Square/Cash App母公司) 因為 AI 徹底改變開發流程而大舉裁員 40% 的精彩對談。但要如何有效吸收這些國外第一手資訊、進行結構化分析，甚至做成視覺化圖表…
AI 壓縮了技術溢價空間，使企業招募更依賴學歷品牌與社會關係，直接放大私立大學的劣勢。私立大學的教育必須轉型，跳脫單純的工具教學，全面推動課程專案化。透過讓學生參與真實商業場景並取得業界背書，將產出轉化為社會信用，才能在人才市場中重建競爭優勢。
導入生成式 AI 的終極價值，不在於單次效率提升，而是跨越「資料收集」的模糊與摩擦力，打造長期「可累積的資產」。過去，繁雜的表單設計與後端清洗工作，往往扼殺了我們建立資料庫的企圖。現在，透過 AI 處理後端苦工，專家得以將精力回歸前端的流程設計與互動，將每一次的決策軌跡轉化為組織的實質資產。
