6個AI技能讓你立即獲得工作優勢

在這個充滿變化的職場環境中，掌握實用的AI技能不僅能讓你脫穎而出，更能最大化你的專業成長潛力。關鍵在於理解AI不是要取代你，而是要成為你能力的放大器。

- - #AI工具的三大類型架構

在深入技能學習之前，我們需要了解工作中會遇到的三種AI類型：

獨立AI聊天機器人：如ChatGPT、Gemini、Claude、Grok等，適合處理大多數一般工作任務，只需開啟應用程式即可透過對話完成各種任務。

整合AI功能：內建在你已使用的工作應用程式中，例如Gmail中的Gemini或Microsoft Office中的Co-pilot，讓你在熟悉的工作環境中直接使用AI。

專業AI解決方案：針對特定任務設計的客製化工具，如Grammarly用於寫作優化、Descript用於影片編輯等。

理解這些AI類型後，你就能策略性地運用以下六大關鍵技能。

- - #AI提示工程：清晰溝通的藝術

AI提示工程聽起來很技術性，但本質上就是如何與AI有效溝通。想像你在指導一位新實習生，你會如何確保他理解你的需求？

兩大核心原則：清晰思考與清晰溝通

市面上雖然有各種提示框架和公式，但我不建議嚴格遵循這些框架，因為它們往往會讓提示過程變得複雜化，特別是當AI變得越來越智能時。

關鍵實作技巧：

使用明確具體的指令，保持簡潔易懂。多使用動作動詞如「視覺化」、「分析」、「生成」、「摘要」，直接說明你的最終目標，避免模糊的提示。

提供高品質的背景資訊，包含重要的背景細節、範例、限制條件、輸出格式。記住：平庸的輸入只會得到平庸的輸出。如果不確定該提供什麼背景，可以直接詢問AI需要哪些重要背景資訊來完成任務。

理解任務類型也很關鍵。對於創意發想類任務，不要給予過多限制；對於直接執行類任務，則需要AI按步驟嚴格執行指令。

- - #AI輔助內容創作：三層策略法

AI在各種內容創作上都能提供強大幫助，涵蓋文字、圖像、影片，從電子郵件、簡報到會議資料和團隊溝通。掌握這個領域就能讓你領先大多數人。

三層內容創作策略：

第一層：速度 - 讓AI生成初稿或快速提出想法。與其面對空白的郵件開始撰寫，不如要求AI針對特定專案草擬郵件，AI能瞬間提供結構和內容。

第二層：風格 - 加入你的個人語調。AI不了解你偏好的語調或內容對團隊的影響，因此要求它遵循你的語調、偏好語言，或考慮特定關係的細節。

第三層：品質檢查 - 使用AI作為回饋循環來優化內容輸出。例如，將重要會議的簡報提供給AI，詢問「利害關係人可能如何解讀這個內容？這會引起什麼擔憂？」，讓AI發現你可能遺漏的潛在問題並建議改善方向。

這三層策略能最大化AI輔助內容創作在工作中的影響力。

- - #AI驅動商業智慧：從數據到洞察

下一代職場需要更多數據故事敘述者，不只能報告數據，更能找出關聯性並做出策略決策。使用AI進行數據故事敘述是讓你在工作中脫穎而出的極具影響力技能。

三大關注領域：

數據整理 - 使用AI將雜亂或非結構化數據轉換為可分析的結構化格式，如評論、社群貼文、電子郵件、客戶回饋。例如進行受眾研究分析評論和評價時，可以要求Gemini清理數據並整理成結構化表格，甚至匯出為CSV檔案進行進一步分析。

情境增強 - AI能交叉引用並填補空缺。使用AI為現有數據添加額外資訊使其更完整。例如，提供會議參與者名單，要求AI根據公司目錄為每個人添加部門和職位資訊，讓數據集變得更有意義。

模式識別與視覺化 - 不只清理數據，更要知道如何使用AI快速識別趨勢獲得洞察，甚至透過視覺敘事呈現。在Gemini上，你可以提供大型數據集要求它提取洞察，甚至生成精美的視覺化圖表與團隊分享。

關鍵提醒： 永遠要先明確你想回答的核心商業問題。常見錯誤是先從數據集開始，在不了解商業問題的情況下要求AI找出洞察。視覺化也是如此，使用AI用視覺講述清楚的故事，而不是只是要求它「創建我們的銷售數據圖表」。

- - #AI強化研究能力：深度與廣度兼具

大多數人都需要為工作進行研究，無論是客戶專案、新產品發布或市場分析。掌握如何更好地使用AI進行研究將給你巨大的優勢。

日常研究需求：

可以使用不同的AI搜尋引擎，如Perplexity、ChatGPT、Google AI模式、Grok、Deep Seek、Felo。關鍵是在搜尋查詢中具體提供背景資訊，並善用不同的搜尋操作符來控制資料來源。例如使用檔案類型操作符只獲得PDF格式結果，或使用網站操作符只關注特定網站來源。

深度研究方法：

可以使用Gemini、ChatGPT或Perplexity的深度研究功能，或使用NotebookLM來綜合你選擇的資料來源資訊。進行深度研究時，研究計劃最為重要。雖然這些深度研究工具會自動生成研究計劃，但如果想要最大的品質控制，建議先使用推理模型生成研究計劃提供方向，再傳遞給這些深度研究工具。

學術研究特化工具：

如需專門的學術研究或文獻回顧，可使用Elicit或Research Rabbit等更專業的AI研究工具。要注意這些工具對資料來源有不同側重點：Google Gemini偏好大品牌資料來源，也有來自Google Scholar的良好學術資料來源；Perplexity在資料來源多樣性上表現更好；Grok則適合以X平台為主要資料來源的研究。

驗證提醒： 永遠不要在未經驗證的情況下使用AI提供的統計資料或引言。可以明確要求AI提供特定聲明的資料來源或確切引言的原始出處，或將所有資料來源匯入NotebookLM自己再次確認。

- - #AI工作流程自動化：系統思維的實踐

掌握前述技能後，接下來要建立AI輔助的工作流程自動化，甚至AI代理來處理部分工作。這裡說的「建立」不是指編程開發，而是運用系統思維建立標準化工作流程。

流程規劃的重要性：

大多數人直接跳到建構或配置部分，但流程規劃才是最重要的。首先繪製你的工作流程圖。例如要自動化社群貼文創建流程，整個流程會是什麼樣子？你甚至可以要求AI為你的任務目標提出工作流程細節作為起點。

永遠從一個低風險的重複性任務開始，完全自動化後再進行下一個。不要試圖一次自動化所有事情。

工具選擇考量：

選擇AI自動化工作流程還是AI代理，取決於任務複雜度和你能給予多少控制權。AI代理具有高度自主性，但風險也更高，因為沒有預定義步驟，需要更多人工參與。建議先掌握AI自動化，再考慮使用AI代理，除非是低風險任務。

平台建議：

熱門的無程式碼AI自動化建置平台包括Zapier、Make.com和n8n。Zapier因其視覺化編輯器和豐富的內建整合選項，更適合非技術人員。你只需拖放即可為工作流程添加每個步驟細節。

n8n和Make.com雖然仍然用戶友好且無需程式設計，但由於高度可客製化，初學者可能覺得有些複雜。但正因為如此靈活，你可以建立任何想要的客製化工作流程。

重點是你的流程思維技能和邏輯設計。花更多時間規劃自動化流程，這樣你就能將其轉化到任何這些平台上。

- - #AI增強決策制定：從執行者到指導者

這是大多數人錯過的最有價值AI技能，能將你的價值從「執行」提升到「指導」層次。不只使用AI更快找到洞察，更要讓AI成為你的思考夥伴，幫助做出更明智的決策。

兩大核心策略：

準備結構化的高品質背景資訊 - 你可能知道給AI背景資訊很重要，但更重要的是如何結構化這個過程。大多數策略工作主要分為三類：業務成長導向、營運流程導向、或產品創新導向。

思考你在工作中經常需要哪些決策幫助，準備我稱之為「專案背景檔案」來為AI載入這些高品質背景資訊。例如營運和流程類型的決策制定，你的專案背景檔案可以包含當前系統工具、現有流程工作流程、資源分配等背景資訊。

提出策略性問題 - 與其簡單地要求AI為決策制定提供建議，不如用它來挑戰你的思考。例如，如果你是招聘經理，要求AI在兩個潛在候選人之間做決定，與其問「你建議我考慮哪個候選人？」，你可以問「選擇候選人A而非候選人B的隱性成本或錯失機會是什麼？」或「在這個招聘決策中，我可能沒有考慮到的重要因素有哪些？」

不要只是尋求答案，而是要求不同觀點來挑戰你的決策制定邏輯，並運用自己的判斷做出最終決定。

成功衡量標準：

在職場中脫穎而出的關鍵是：衡量你的成功不是看你使用工具的技術技能，而是看你運用這些工具所做出的決策和產出品質。AI放大你的能力，但你的判斷力放大影響力。

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參考資料來源：https://www.youtube.com/watch?v=fTW8v1eIS2M