傳產也能用 AI：先說清楚工作場景，讓 AI 真正幫上忙

為什麼很多傳統產業的人，用 AI 卻覺得「不好用」

我在企業內訓時，常聽到學員說一句話：

「老師，我有試過 AI，可是好像沒什麼用。」

接著問他怎麼用，大多數情況是這樣：

我就打：

「幫我寫一份簡報。」

或是：

「幫我整理會議內容。」

AI 確實會回覆，但很多人看完會覺得：

好像有寫，但又不太能用。

問題往往不是 AI 不夠聰明，而是 我們給它的資訊太少。

尤其在傳統產業裡，每家公司、每個部門的工作內容都不太一樣。如果沒有先把「現在的工作場景」說清楚，AI 只能用很通用的方式回答，自然就會覺得不貼近。

其實，只要多補充一點背景，結果通常會差很多。

AI 要幫得上忙，第一步是先說清楚「現在在做什麼」

很多人下指令時，只講「要做什麼」，卻沒有說「正在做什麼」。

例如：

幫我寫一封信。

和

我正在處理客戶報價，希望寫一封禮貌又清楚的回覆信。

這兩種說法，AI 生成的內容會完全不同。

在工作中，你可以先簡單描述自己的任務，例如：

• 我正在整理一份會議紀錄。
• 我正在做主管簡報。
• 我正在回覆客戶詢問。
• 我正在整理工作流程。

這一步看起來很簡單，但對 AI 來說非常重要。

因為 AI 需要知道 你的工作情境，才知道要用什麼角度幫你。

第二步：說明這份內容會用在哪裡

同樣一段內容，用在不同地方，寫法會差很多。

例如：

• 如果是給主管看的簡報，重點要清楚。
• 如果是給客戶看的說明信，要更禮貌。
• 如果是給同事看的 SOP，要更具體。
• 如果是公司公告，要更正式。

但很多人在使用 AI 時，沒有講清楚用途，例如只說：

幫我整理內容。

AI 不知道這段內容是要做 簡報、郵件、公告還是報告，自然就很難做到剛剛好。

所以可以多補一句：

• 這份內容是要做簡報。
• 這是要寄給客戶的信件。
• 這是公司內部 SOP。

AI 的回答就會更接近你要的樣子。

第三步：告訴 AI 讀者是誰

在傳統產業裡，讀者不同，語氣差異其實很大。

如果是：

• 給老闆看的內容
• 給同事看的流程
• 給客戶看的說明
• 給新人看的教材

寫法一定不同。

AI 不知道讀者是誰，就只能寫成最普通的版本。

所以你可以多補一句：

• 讀者是主管。
• 讀者是客戶。
• 讀者是剛進公司的新人。

這樣 AI 才知道應該用什麼語氣。

第四步：告訴 AI 你希望達到什麼效果

很多人會說：

「幫我優化一下。」

但沒有說明要優化什麼。

你可以更清楚一點，例如：

• 希望內容更有條理。
• 希望語氣更專業。
• 希望更簡單好懂。
• 希望適合放在簡報。

這樣 AI 才知道要往哪個方向調整。

一個簡單好用的 AI 提問模板

如果不想每次都想半天，可以用這個簡單結構：

【任務】

我現在正在做什麼？

【使用情境】

內容會用在哪裡？

【讀者】

誰會看這份內容？

【希望效果】

希望 AI 幫忙做到什麼？

【指令】

請幫我……

實際範例（傳統產業常見工作）

例如你正在整理會議紀錄。

可以這樣問 AI：

【任務】

我正在整理部門會議紀錄。

【使用情境】

這份內容會發給主管與同事。

【讀者】

讀者是主管與部門同事。

【希望效果】

希望整理成條理清楚的重點列表。

【指令】

請幫我整理以下會議紀錄內容。

你會發現，這樣生成的內容通常會比一句話的指令更實用。

對傳統產業來說，AI 最有幫助的地方

很多人以為 AI 是給工程師或科技公司用的。

但其實在傳統產業裡，AI 反而更適合幫忙處理日常工作，例如：

• 整理會議紀錄
• 撰寫客戶回信
• 整理工作流程
• 製作簡報內容
• 修改公告或通知

這些事情看起來不複雜，但每天都會花掉很多時間。

只要學會把工作場景說清楚，AI 就能變成一個很好的「工作副手」。

AI 不是魔法，而是一個需要背景的助手

很多人第一次使用 AI，會期待它像魔法一樣，只要一句話就能完成所有事情。

但實際上，AI 比較像是一位新的同事。

如果你只丟一句話給他，他當然很難知道你真正想做什麼。

但如果你先說清楚：

• 現在在做什麼
• 這份內容要用在哪裡
• 誰會看
• 希望達到什麼效果

AI 通常就能給出更貼近需求的內容。

對傳統產業來說，與其急著學很多 AI 工具，不如先學會一件事：

把工作場景說清楚。

這一步，其實就已經比很多人走得更前面了。