從工具到系統：打造「會用 AI」的組織操作力

本文整理自7月25日於台北 IEAT 會議中心舉行的【AI DAO 賦能工作坊】。以下摘要陳來助老師於現場分享的部份內容，主要是關於：聚焦AI真正落地的挑戰——不是選哪個工具，而是任務本身是否AI適配。從ChatGPT到NotebookLM，從文案自動化到任務設計協作，企業導入AI若要走得深、接得上、推得動，必須從工作流程與邏輯結構開始重構。

不是安裝工具，而是組織的任務邏輯要變

AI 工具愈來愈多，從 ChatGPT、Gemini 到 Notion AI、NotebookLM、Perplexity……多數人都在嘗試，但企業導入的盲點不在「工具會不會用」，而在「整體任務的設計是不是 AI 適配」。

舉例來說，許多公司還是習慣讓員工把 AI 當成「文案自動機」、「表單小幫手」，但這只是最初階的應用。真正的轉型要從重新設計任務流程開始，讓 AI 進得去資料、理解上下文、串得上行動端。

而這樣的流程，需要三個基本條件：

任務面向	AI導入的轉變關鍵
資料邏輯	建立「RAG」式架構，讓 AI 能讀懂企業內部知識庫
任務結構	任務需能拆解成 prompt 結構：具備目標、限制、背景
執行邏輯	不再是執行者派工，而是設計「AI 群體」協作完成任務

工具很多，但你是否建立「AI工具池」？

現場分享提到一個實用觀察：大多數人用 AI，只靠一個工具、一種方式。例如只熟ChatGPT、只問單輪問題、只用來寫文案。

但 AI 工具其實是一組語法與結構能力的總合，你會的不只是平台，而是能不能活用不同工具組出「任務鏈」。

常見 AI 工具與能力對照表：

工具名稱	核心用途	推薦搭配任務
ChatGPT / Gemini	泛用生成與對話式任務	文案撰寫、策略摘要、Prompt實驗
NotebookLM	結構化文件閱讀與引用	深度研究、簡報分析、自動摘要
Perplexity	即時資料＋邏輯問答	情報分析、快速查詢、建立判讀框架
Claude / Globe	多輪推理＋條列分析	對話推演、框架列點、知識重構

工具不是比功能，而是比「能不能組出最佳工作流」。當你的AI工具池愈大時，你愈有可能利用不同AI工具組合出最佳的工作流，而非只靠一招打天下。

知識工作者的下一站，是「Prompt設計師 × 模型協調者」

AI 時代的工作者，已不再只是資訊使用者，而是任務的設計師。關鍵不在於會用多少平台，而是能不能：

• 判斷任務適合哪一類 AI 架構（LLM、RAG、工具型）

• 設計 prompt 能逐步引導任務完成

• 建立多工具的協同流程

在現場實作中也提到一種「角色升級」的比喻：

傳統知識工作者像是文書處理員，而未來要像「AI樂團指揮」——懂節奏、配角色、抓重點，讓不同模型與工具協同演出。

從「學工具」轉向「訓練組織思維」的框架

這場工作坊提出一個強化邏輯的學習模型：DAO 框架，延續第一篇中提到的「問道（D）→ 知道（A）→ 悟道（O）」，第二階段則進一步對應企業導入層級：

DAO 階段	能力描述	組織應對策略
D：問道	提出可操作的好問題	設計工作坊、建立共用提問語法
A：知道	理解資料源與模型運作邏輯	建構企業RAG系統、資料清洗與整合
O：悟道	自動迭代與優化行動路徑	建立任務自動化、AI應用回饋系統

這不只是「學習如何用」，而是「設計整個工作生態」的能力。

AI工具會越來越多，但能用出自動化工作流，才是組織競爭力。

結語：用得深、接得上、推得動，才叫真正導入 AI

AI 工具會越來越多、越來越快、越來越強，但問題也會越來越複雜。關鍵不在於會不會用，而是能不能用出邏輯、用出洞察、用出組織節奏感。

真正的 AI 工作者，不只是工具操作者，更是任務設計者與決策協調者。

下一步，不是再加一個平台，而是組出一條會自我進化的工作流。

在AI工具更新速度日益加快的時代，關鍵從來不是平台選擇，而是你能否組合出會自己進化的任務鏈。唯有讓AI成為邏輯的夥伴，而非單向輸出的助手，組織才真正進入AI時代的節奏。下次別問「這工具怎麼用」，而是問「我們的任務能不能讓AI真正發揮作用」。