AI 轉型課程：普及化階段深度分析報告

前言：奠定 AI 轉型的基石

本報告旨在透過課前調查數據，深入剖析地產代銷與行銷企業企業員工目前對 AI 工具的認知、應用現況與核心痛點，為「普及化」階段的課程設計提供堅實的數據基礎。分析結果顯示，本企業已具備良好的 AI 使用土壤，下一步的重點在於如何將個人化的工具使用 (Tool-centric) 轉向效率化的流程 (Efficiency-centric)，透過系統化地應用 AI 解決結構性問題，為後續的流程化與制度化轉型奠定穩固且具備規模效益的基礎。

AI 認知與使用現狀

一、 AI 認知與使用現狀：高覆蓋率下的深度挑戰

1. 廣泛採用，但缺乏系統性應用

數據顯示，企業內有近九成（89.1%）的員工已至少「偶爾使用」AI 工具，其中近四成（39.1%）已「經常使用在工作中」。這是一個極為樂觀的信號，表明員工對新興技術的接受度高，「普及化」的心理障礙已基本消除。這為課程推動創造了有利的環境，我們不必從零開始建立認知，而是能直接進入實戰應用層面。

• 主流工具集中：ChatGPT 與 Gemini 是員工最常使用的兩大工具，顯示大型語言模型 (LLM) 作為自然語言處理和內容生成的通用型工具，是目前主要的 AI 應用形式。然而，員工對其他專業型 AI 工具（如圖像生成、數據視覺化 AI）的使用率相對較低，這說明了應用範圍仍有拓展空間。

• 轉型方向：普及化階段的重點不應再是「介紹 AI 是什麼」或「如何註冊 AI 帳號」，而應是「如何把常用的 AI 工具，嵌入到日常工作中，實現效率倍增」。我們需要將員工從隨機、探索性的「偶爾使用」習慣提升至具有目的性、可預測產出的「策略性使用」。例如，從隨手問一個問題，轉變為設計一套包含多個步驟的 AI 提示詞腳本（Prompt Scripting），以確保輸出品質和效率。

2. 應用熱區聚焦於內容生成與文書處理

目前 AI 應用高度集中在以下兩個領域，這反映了員工最直接的痛點往往在於「從無到有」的創造和整理工作：

應用熱區	涵蓋部門	轉型意義	深入闡述
行銷文案/社群貼文撰寫	業務部、企劃部、數位行銷部	證明 AI 在 內容創意與初稿產出 方面已是重要助力。	員工已將 AI 視為創意發想的夥伴，但挑戰在於如何從 AI 初稿中提煉出符合企業品牌調性、精準鎖定目標客群的高質量內容，並確保多個行銷活動間的風格一致性。
會議記錄或報告撰寫	跨部門通用	顯示員工急需在 知識彙整與行政文書 方面節省時間。	員工多利用 AI 進行語音轉文字後的摘要、重點提煉和結構化報告生成。下一步應教授如何利用 AI 跨越不同報告格式（如從會議記錄自動生成簡報大綱）。

這種單點突破的應用模式雖然高效，但暴露了 AI 應用深度不足的問題。AI 的潛力遠不止於此，需要引導員工探索資料分析、預測建模、甚至是協助處理客戶疑難雜症的決策樹優化等更具策略性的應用，才能真正實現企業級的價值。

核心痛點 (行政效率)

二、 核心痛點聚焦：轉型的兩大阻力

員工在工作中遇到的痛點清晰且高度一致，為企業 AI 落地指明了最迫切的解決方向。

1. 效率殺手：重複性行政作業（佔比最高）

幾乎所有部門（尤其業務部）都將 「重複性行政作業多」 列為最大痛點。這是一個典型的「流程化」前置問題，這些低價值、高耗時的工作，嚴重佔用了員工進行高價值決策與客戶服務的時間。員工普遍期望 AI 能實現「一條龍的行政程序」、「全面自動化」與「簡化工作流程」，例如：自動化生成固定格式的周報、每月請款單的資料自動填寫、銷售數據的初步整理與標註異常值等。

• 策略啟示：普及化課程必須提供針對性的行政工作自動化案例，重點是教授員工如何識別「重複性、規則性高」的工作，並將其轉化為可執行的 AI 提示或腳本，而不是僅僅使用 AI 寫文案。讓員工在初期就能感受到 AI 帶來的實質「減負」效果，將是提高課程參與度與後續轉型動能的關鍵。

2. 知識孤島：資訊統整與資料搜尋困難，影響決策品質

第二大痛點是 「資訊太多，難以統整決策」 以及 「不易找到過往資料（如 SOP）」。這反映了企業內部知識管理系統（Knowledge Management System, KMS）的效率瓶頸。當員工無法在短時間內獲取準確的歷史專案數據或市場情報，決策的品質與時效性就會受到嚴重影響。

• 策略啟示：員工期望 AI 能幫助「快速整理資訊並產出簡報」及「整理實價登錄」等。這要求課程必須強調 RAG (Retrieval-Augmented Generation, 檢索增強生成) 概念，教導員工如何利用 AI 結合企業內部的專案資料與外部市場大數據，進行精準的問答和分析。這不僅是工具使用問題，更涉及數據治理與知識庫建構的思維。在普及化階段，應教授員工使用如 NotebookLM 等工具，學習如何將多份文件餵給 AI 進行交叉比對和總結，實現知識的快速取用，而非僅僅依賴通用 LLM 的公開資訊。

核心痛點 (知識管理)

三、 課程階段重點建議與展望

基於本次課前調查，我們建議 AI 轉型課程的「普及化」階段應從以下三個維度展開，以確保學習的實用性與轉型的即戰力：

階段重點	目標	課程模組範例
I. 行政效率化 (減負)	將 AI 應用從文案生成延伸到行政流程自動化，顯著釋放員工時間。	1. 常用行政流程 AI 指令設計：設計模板以自動處理數據輸入與格式轉換。2. AI 驅動的報表摘要與分析：利用 AI 自動提煉銷售數據中的關鍵趨勢與異常警示。
II. 知識精準化 (賦能)	提升員工利用 AI 進行複雜資訊檢索、交叉分析與決策支援的能力。	1. RAG 概念與應用實戰：如何讓 AI 引用特定專案文件或市場報告，提供具備「可追溯來源」的答案。2. 跨數據源的市場資料整合與簡報結構化：利用 AI 快速對比不同城市的實價登錄或客戶回饋，並自動搭建提案簡報的邏輯框架。
III. 轉型思維建立 (準備)	鼓勵員工從「工具使用者」轉變為「AI 流程設計者」，培養其識別與定義 AI 需求的能力。	1. 發現工作流程中的 AI 潛力點：從痛點出發，練習繪製簡單的 AI 輔助流程圖。2. 轉型至下一階段「流程化」的準備：介紹如何將個人習慣的 AI 腳本標準化，以利於部門或跨部門的推廣與共用。

透過這些精準設計的模組，我們有信心能讓員工快速跨越 AI 使用的初級階段，成功完成「普及化」的目標，確保所有人都具備 AI 應用的基本能力與思維。這將為即將到來的 「流程化」 階段做好充分準備，將零散的個人效率提升，轉化為穩定的部門作業流程優化，實現企業級的價值飛躍。

課程展望 (轉型策略)