奇美醫院｜AI 主管行動指南

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AI 主管行動指南

YES 面板中主管按一下 AI 按鈕便得到三份整齊報告；BUT 面板顯示報告背後仍需資料、計算、檢查、停止條件與人工核准。
看起來是一個按鈕，實際上是一整套需要管理的工作系統。
主管實作課｜4 小時

不只會帶人，也要會帶 AI

這堂課的內容從課前問卷開始。我們先看大家正在處理什麼工作、卡在哪裡，再據此安排來源查核、跨部門追蹤、品質報告與人力情境三類練習。

先看課前問卷訊號
可控的 AI 工作系統由生成式 AI、可信資料與工具、邏輯規則及人工責任四層構成。
企業需要管理的是四層工作系統，而不是單獨追求模型回答得像不像專家。
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奇美醫院 AI 主管行動指南

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截至目前，課前問卷透露了什麼？

本次初步探勘採用 11 筆可解讀回應。樣本仍小，不能代表全院，也不適合推估精確比例；不過，多個題目已反覆出現相同方向，足以作為這次課程安排與小組討論的起點。

9／11期待學會降本增效的團隊工作流程
7／11希望加強評鑑、品質指標與資料分析
6／11把跨部門協調列為主要工作痛點
6／11期待一套可帶回單位的主管行動指南

讀法提醒：9／11 表示目前 11 筆有效回應中，有 9 筆選到該項；這不是全院普查結果。

工作痛點集中在哪裡？

工具已經開始使用，但工作方法還沒完全固定

操作現況

8／11

目前多半使用簡單指令，結果不穩定，仍需多次修改與對答。

流程能力

9／11

尚未能把日常工作拆成 AI、固定規則與人工責任清楚分工的流程。

查核方式

6／11

知道 AI 可能產生錯誤，但主要仍靠人工逐行核對。

工具使用並不是從零開始：近 30 天有 9 人使用 ChatGPT、9 人使用 Gemini、7 人使用 NotebookLM。下一步不是再認識更多工具，而是把工作說清楚、把來源管好、把錯誤攔下來。

所以，今天的課程這樣設計

問卷訊號課程回應學員成果
跨部門協調與會議追蹤耗時Case 1：區分決議、待確認與版本落差可追蹤的行動表
評鑑、品質指標與報告壓力最集中Case 2：固定計算＋雙版本報告單位版與主管版摘要
排班與人力調配仍需大量協調Case 3：比較三情境，不讓 AI 越權排班衝突與主管裁示表
指令不穩定、流程拆解尚未成熟先做組織工作盤點，再進 NotebookLM現況流程與 30 天試點題目

今天要完成的三項主管任務

Case 1

讓會議真的往前走

把跨部門討論轉成可追蹤的行動、待確認事項與責任邊界。

進入案例

Case 2

讓數字變成決策資訊

用固定計算守住數值，再為單位同仁與主管撰寫不同層次的報告。

進入案例

Case 3

在限制下比較人力方案

建立三種情境，讓衝突可見，但不讓 AI 越權決定正式排班。

進入案例

四小時路線

時間活動成果
0–20 分AI 主管責任與組織盤點任務拆解表
20–45 分AI 工作流程暖身工作指令、IPO 與測試紀錄
45–65 分NotebookLM 來源查核來源地圖
65–105 分Case 1行動追蹤表
105–120 分分享與休息流程修正版
120–160 分Case 2單位版／主管版摘要
160–200 分Case 3情境比較與裁示表
200–225 分Projects 延伸可重複流程設計
225–240 分30 天行動主管行動卡
資料安全提醒

課堂只使用模擬資料。請勿上傳病人個資、員工可識別資料或未經核准的院內文件。