2026-01-18
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在數位轉型浪潮下,許多傳統產業與內勤人員開始接觸 AI,卻常卡在「不知道怎麼真正用進工作」。本文以 Google Gemini 為例,從實務流程出發,拆解如何將 AI 嵌入郵件、文件與表格整理,建立可重複、可驗證的工作 SOP,而不是多學一個工具。

很多人第一次接觸 AI,都是從聊天開始。
問問題、要文案、請它幫忙想點子,當下很驚豔,但過幾天後就停用了。
原因其實很簡單——
因為它沒有真正「走進你的工作流程」。
對多數傳統產業與內勤夥伴來說,真正耗時間的不是思考,而是:
這些事情不難,但非常消耗專注力。
這也是我在課堂上反覆強調的一句話:
AI 的價值,不是取代判斷,而是接手那些你「不需要親自做」的整理工作。
而這正是 Google Gemini 最適合出場的位置。
學員最常問我的一個問題是:
「我已經有 ChatGPT 了,為什麼還需要學 Gemini?」
這其實不是二選一的問題,而是分工問題。
如果你把 AI 當成工作夥伴,可以這樣理解:
特別是當 Gemini 已經直接嵌入 Gmail、Google 文件與試算表後,它不再是一個外掛工具,而是你每天都會碰到的工作環境的一部分。
對內勤與傳產來說,「不用改工具習慣」本身,就是轉型成功的一半。
很多人用 AI 用得不順,問題通常不在工具,而在指令太模糊。
例如:
這背後的關鍵差異在於:
你有沒有先替輸出結果定義好結構。
在實務上,我會把這種方式稱為「框架式提問」。
只要結構固定,AI 的輸出就能直接進入你的工作系統,而不是只看過就算了。
另一個常見誤區是「一次要 AI 做太多事」。
像是同時要它:
整理內容、寫回信、排時程、順便給建議。
在實測中可以很清楚看到:
任務越單一,輸出品質越穩定。
我通常會建議拆成三段:
這樣做不但錯誤率低,也更方便你快速檢查。
在長對話中,AI 很容易開始「加戲」。
如果你只需要它整理資訊,卻一直給你建議,反而會干擾判斷。
一個很好用的做法是,在一開始就講清楚它的角色,例如:
「你現在是我的行政流程專員,只負責資訊分類與格式整理,不提供額外建議。」
這類指令,對內勤工作特別有用。
Gemini 最大的優勢,不是它多會聊天,而是它「就在你工作的地方」。
實務上常見的應用包括:
這些都不是炫技,而是每天都用得到的場景。
即使到現在,AI 仍然可能出現錯誤或遺漏。
所以我一直提醒學員:
AI 產出後,請保留 30 秒人工檢查關鍵資訊。
特別是時間、金額、名稱這三類,一定要回看原文。
這不是不信任 AI,而是確保你的專業度不被影響。
你可以用這個簡化流程開始:
例如:會議雜訊整理、郵件重點萃取。
詢價信、會議紀錄、客戶需求整理,都各有一組指令。
我通常建議存在 Google Keep 或文件中,避免每次重打。
這樣的界線劃清,反而用得安心。
在一間中部五金零件貿易商中,業務助理每天要處理大量詢價郵件。
導入 Gemini 後的流程是:
郵件進來 → Gemini 擷取型號與數量 → 人工快速核對 → 回覆草稿
結果很直接:
每天省下約 1.5 小時,錯誤率大幅下降。
這就是「不是換人,而是換做法」的轉型成果。
AI 不會取代你,但會放大你的工作方式
數位轉型從來不是一夕之間完成的。
它比較像是一個選擇題:
哪些事,值得你親自做;哪些事,可以交給系統。
當你開始把 AI 當成流程夥伴,而不是新玩具,
你會發現,工作真的可以變得比較不累。
《工作整理學》用AI提效,讓上手更容易
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芬
2026/01/19
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語
2026/01/19
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Tsai
2026/01/19
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雲
2026/01/19
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維尼
2026/01/19
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如
2026/01/19
謝謝分享
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薛xx
2026/01/19
ok
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李宗衡
2026/01/19
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Alice
2026/01/19
很實用謝謝,剛好最近一直在使用Gemini
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新的一年
2026/01/19
棒
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莫
2026/01/19
好
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小貓
2026/01/18
感謝分享,深具啟發性
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黃文揚
2026/01/18
也不錯
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翰
2026/01/18
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儀
2026/01/18
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