🚀 策略重塑:價值創造與風險管理

👨‍🏫
講師:吳相勳 主任
元智大學 終身教育部
課程時長
三小時深度工作坊
🏭
宏于電機
中高階主管培訓
開場思考 🤔
在AI時代,您認為什麼是不可被取代的核心競爭力?是專業知識、管理能力,還是創新思維?

🤖 AI時代的管理挑戰

啟發提問
如果AI已經停止大幅進步,為什麼我們還需要學習使用它?這是必要的投資,還是跟風的焦慮?
即使生成式AI可能不會再有革命性突破,但對專業經理人而言,掌握AI工具已成為基本能力。關鍵不在於AI本身的進步速度,而在於我們如何將現有AI能力整合進工作流程。
反思時刻
AI不是魔法棒,而是放大器。它放大的是您的思考品質與決策能力。

🎯 AI Agent實戰演練

體驗兩個專業AI助手
📊
情境分析大師
協助您完成商業情境分析,洞察市場機會與風險
📈
策略績效夥伴
制定關鍵績效指標,追蹤策略執行成效

🔍 AI能力評估

批判思考
當您比較不同AI的輸出結果,是什麼讓某些答案更有價值?是準確性、創意性,還是實用性?
AI最擅長處理哪類任務?
需要情感理解的人際溝通
大量資料的模式識別與分析
需要實體操作的生產作業
需要創新突破的研發工作

💼 AI對個人工作的衝擊

三個關鍵評估維度

評估要素

稀缺性:您的專業知識有多獨特?
協調需求:需要多少跨部門合作?
風險管理:決策失誤的後果有多嚴重?

您的工作特性(拖曳至此)

挑戰思維
如果您的工作同時具備高稀缺性、高協調需求、高風險管理需求,AI是您的威脅還是助力?

🔄 流程革新的可能

系統思維
當多個AI Agent協作時,哪些傳統流程會被徹底顛覆?是決策流程、執行流程,還是監督流程?
📋
採購流程
AI自動比價、評估供應商風險、預測需求量
🔧
品質控制
視覺檢測、預測性維護、異常偵測
📞
客戶服務
24/7智能客服、情緒分析、個性化建議

⚡ 競爭情境模擬

思考實驗:當競爭對手全面AI化
情境設定
假設您的主要競爭對手已經將AI整合到所有核心流程,從設計、生產到銷售。這對配電盤、銅排、工程三大事業部各有什麼影響?
深度反思
競爭優勢不在於誰先用AI,而在於誰能更好地結合AI與產業知識,創造獨特價值。

🧠 AI的基礎架構

理解AI才能駕馭AI
現在我們已經體驗了AI的實際應用,是時候深入了解其運作原理。只有理解AI的本質與限制,才能做出正確的策略決策。
🔗
連結主義
模仿人腦神經網路,透過大量數據學習模式
📝
符號主義
基於 logique 規則,處理結構化知識與推理

🎯 連結主義的極限

關鍵提問
如果AI只能找出數據中的模式,無法真正理解因果關係,這對您的決策意味著什麼?
連結主義AI最大的限制是什麼?
運算速度太慢
缺乏真正的理解與推理能力
需要太多電力
無法處理圖像
思維挑戰
既然AI無法真正理解,為什麼它的建議有時比人類專家更準確?這是否改變了「專業」的定義?

👤 個人工作中的AI整合

如果要將AI應用在您的工作中

日常任務

報告撰寫
數據分析
會議記錄
郵件回覆

AI可協助(拖曳任務到此)

需人類主導(拖曳任務到此)

🏢 部門層級的AI轉型

策略思考
導入AI是技術問題還是文化問題?當團隊抗拒改變時,您會選擇強制推動還是循序漸進?
📊
評估現況
盤點部門流程,識別AI機會點
🎓
能力建構
培訓團隊,建立AI素養
🚀
試點專案
小規模驗證,快速迭代
📈
規模化
擴大應用,優化流程

⚙️ AI Agent的設計密碼

揭開Agent背後的運作機制
📜
System Prompt
定義Agent的角色、能力與行為準則
🗄️
知識庫
提供專業領域知識與案例參考

📝 System Prompt的藝術

設計思維
一個好的System Prompt像是給AI一個「人格」。您會如何設計一個配電盤專家Agent的人格特質?
System Prompt最重要的元素是?
使用複雜的技術術語
清晰定義角色與邊界
包含所有可能的情況
越長越詳細越好

❓ 提問能力的關鍵性

即使有了Agent,為什麼提問仍然重要?
反思時刻
同樣的AI,為什麼有些人能獲得深刻洞察,有些人只得到表面資訊?差別在哪裡?
🎯
無Context提問
"幫我分析市場"
結果:泛泛而談
💡
有Context提問
"分析台灣配電盤市場在綠能轉型下的機會"
結果:精準洞察
關鍵洞察
AI的輸出品質,80%取決於您的輸入品質。掌握提問藝術,就是掌握AI的力量。

🎨 Context:點石成金的魔法

Context要素

產業背景
公司規模
目標對象
預期成果
限制條件

建構您的查詢(依重要性排序)

🗺️ AI時代的策略規劃

範式轉移
有了AI輔助,策略規劃從「預測未來」變成「快速驗證」。這改變了什麼?
思維挑戰
如果AI能在幾秒內生成策略方案,人類策略家的價值在哪裡?

🔍 工作流程自我檢視

找出您的工作流程中的改善機會
您目前工作流程中,最需要加強的是?
資訊收集與整理
分析與決策
溝通與協調
執行與追蹤
深度思考
找到瓶頸不是終點,而是改善的起點。每個瓶頸都是AI可能創造價值的機會。

🔧 工作流程解構

📥
輸入階段
資料收集、需求理解、問題定義
⚙️
處理階段
分析、評估、方案設計
📤
輸出階段
決策、溝通、執行
🔄
反饋階段
監控、調整、學習
將工作流程拆解後,我們能更清楚看到每個環節的AI應用潛力。關鍵是找到人機協作的最佳平衡點。

🤝 AI輔助下的團隊協作

協作思維
當每個人都有AI助手時,會議的意義是什麼?是資訊交換、決策制定,還是建立共識?
📊
會前準備
AI整理議題、準備數據、預測問題
💬
會中互動
人類主導討論、建立信任、激發創意
📝
會後執行
AI追蹤行動、監控進度、提醒更新

💰 為什麼要投資付費版?

投資決策
月費幾百元的AI工具,如果能節省您每天30分鐘,這筆投資值得嗎?
🚀
速度優勢
優先處理、無限制使用、最新功能
🧠
進階模型
更強大的推理能力、更準確的結果
🔧
專業工具
自訂Agent、API接入、團隊協作
成本效益分析
投資AI工具不是成本,而是對生產力的投資。關鍵是找到適合您需求的工具組合。

🔒 企業隱私保護

關於公司機密資料的安全考量
安全疑慮
ChatGPT會用您的資料訓練模型嗎?您的商業機密安全嗎?
哪種做法最能保護公司資料?
完全不使用AI工具
使用企業版AI服務並簽署保密協議
只用免費版但不輸入敏感資料
建立公司專屬的AI系統
企業版保證
不使用客戶資料訓練、資料加密、合規認證
⚠️
免費版風險
可能用於訓練、無SLA保證、功能受限

⚡ 配電盤事業AI應用

📐
設計優化
AI輔助配置設計、自動化布線、熱分析模擬
🔍
品質檢測
視覺檢測瑕疵、預測故障風險、優化測試流程
📊
需求預測
分析市場趨勢、預測客戶需求、優化庫存

🔩 銅排事業AI轉型

產業洞察
在原物料價格波動劇烈的市場中,AI如何協助銅排事業部做出更好的採購與定價決策?
📈
價格預測
分析國際銅價、預測趨勢、優化採購時機
⚙️
生產優化
排程最佳化、減少材料浪費、提升良率
🚚
供應鏈管理
智慧物流、庫存優化、風險預警

🏗️ 工程標案AI賦能

📄
標案分析
自動解析標案文件、評估風險、計算成本
🎯
投標策略
競爭對手分析、定價優化、勝率預測
📋
專案管理
進度追蹤、風險預警、資源調配
策略思考
如果競爭對手都用AI分析標案,價格戰會更激烈嗎?還是會找到新的差異化競爭點?

🎯 跨部門AI協同

打破部門藩籬,創造綜效

部門能力

配電盤設計資料庫
銅排價格預測模型
工程專案經驗庫

協同機會(組合創造價值)

系統思維
真正的AI轉型不是各部門各自為政,而是建立共享的智慧資產,創造1+1>2的綜效。

🚀 邁向智慧企業

終極思考
5年後,當AI成為標配,什麼會是宏于電機的核心競爭力?
🧬
組織DNA
持續學習的文化、擁抱變革的心態
🤝
客戶關係
深度理解需求、共創價值方案
💡
創新生態
開放合作、快速實驗、敏捷調整

💪 您的下一步

從今天開始的AI之旅
📱
立即行動
註冊一個AI工具帳號,開始實驗
📚
本週任務
選擇一個工作流程,嘗試AI優化
🎯
本月目標
建立部門AI應用試點專案
🚀
季度願景
形成AI賦能的新工作模式
最後的挑戰
不要等待完美的時機,現在就是最好的開始。您願意成為推動變革的領導者嗎?

🌟 策略重塑,價值永續

AI不是威脅,是機會。
AI不是終點,是起點。
AI不是取代,是賦能。
🏆
記住
技術可以複製,但智慧、經驗與判斷力無法被取代

聯絡資訊

吳相勳 主任

元智大學 終身教育部

個人首頁