AI 魔法教室-邱允文

🎉🎁   這堂「AI 魔法教室」課程將聚焦於 ChatGPT 的實際應用，指導學員如何將這款強大的生成式 AI 深度整合到日常工作中，從策略規劃到執行細節，全面提升工作流程和決策品質。 一、使用 ChatGPT 來規劃、分析、編寫和增強您的工作流程 解說： 本主題著重於利用 ChatGPT 作為 自動化引擎和優化大師 ，讓它接手重複性、結構性的任務，並為複雜流程提供多角度的優化建議，從而節省時間並提升整體產出品質。 實例： 實例一：自動化內容編寫與多版本優化 情境： 行銷人員需要撰寫一則產品說明文案，並針對不同平台（官網、社群、郵件）調整語氣。 應用： 向 ChatGPT 提供產品的核心特點和目標受眾，要求它 生成 一份專業初稿。接著，要求 ChatGPT 將此初稿 改寫 成「社群媒體貼文風格」（活潑、口語化）和「專業電子郵件風格」（簡潔、帶有行動呼籲）。 實例二：流程分析與優化建議 情境： 團隊正在檢討現有的客戶服務流程，發現等待時間過長。 應用： 將現有的客服 SOP（流程步驟、所需時間）輸入給 ChatGPT，要求它扮演**「流程優化顧問」 ， 識別 出流程中的三個主要瓶頸點，並針對每個瓶頸點 提出**兩種可行的 AI 或自動化解決方案（例如：導入知識庫 GPT 或自動分流機器人）。 實例三：規劃新的學習或培訓路徑 情境： 擔任主管需要為新進員工設計一個為期三週的部門培訓計畫。 應用： 向 ChatGPT 提供部門的 核心技能需求 和 可利用的資源 （內部文件、線上課程連結），要求它 生成 一份包含每天主題、預計學習時間和評估方式的 詳細三週計畫表 。 二、利用 ChatGPT 來增強您的決策能力、分析能力和對複雜問題的理解 解說： 本主題將 ChatGPT 定位為 虛擬的顧問和分析師 。通過運用「 角色扮演 」和「 結構化分析提示 」，引導 AI 深入分解複雜問題、模擬不同情境的後果，並提供平衡的觀點，從而協助您做出更明智的決策。 實例： 實例一：情境模擬與風險分析（增強決策） 情境： 決策者在 A 方案（高風險高回報）和 B 方案（低風險低回報）之間猶豫不決。 應用： 要求 ChatGPT 扮演**「風險評估專家」 。請它針對 A 方案， 列出 「最壞情況、最可能情況和最好情況」下各自的 潛在財務影響和緩解措施**。並對 B...

  AI 的職能應用具體案例：詳細解說-邱允文 第一節 產品研發 AI 在產品研發階段扮演加速器、優化師及創新者的角色，特別是在高複雜度、高數據量的領域。 1. 藥物發現與蛋白質設計 (Accelerated Drug Discovery) 案例 1：Insilico Medicine（英科智能） 說明： 該公司利用 AI 平台，整合生成式模型與深度學習，從數十億種潛在分子中，快速識別、設計並生成具有特定藥理活性的新藥候選分子。 具體成果： 成功發現並推進治療特發性肺纖維化（IPF）的 AI 靶點和 AI 候選藥物，大幅縮短了傳統藥物研發中發現階段所需的時間。 案例 2：雀巢（Nestlé）的 Petivity 智能貓砂盆 說明： 雀巢在寵物食品領域利用 AI 數據追蹤寵物（貓）的排尿、排便和體重模式，並通過專有演算法分析這些數據。 具體成果： 系統能識別出潛在的健康風險（如腎病、尿道感染），並通過行動應用程式向寵物主人提供專業建議，甚至在適當時機建議就醫，將健康監測整合到產品生態系統中。 2. 製造業的預測性維護與設計優化 (Predictive Maintenance & Design Optimization) 案例 1：工業機器的預測性維護 說明： 製造業利用 AI 分析生產設備（如大型機具、生產線）上的感測器數據（振動、溫度、電流等），建立預測模型。 具體成果： 在設備實際發生故障之前，AI 就能精準預測零件或系統可能失效的時間點，從而安排提前維修，大幅減少停機時間和非計畫性維修成本。 案例 2：汽車零組件的拓撲優化 說明： 汽車製造商使用生成式 AI 或拓撲優化軟體，根據給定的材料、負載和約束條件，生成最輕量化、但強度足夠的零件設計（例如車體結構或輪框）。 具體成果： AI 設計的零件往往比工程師傳統設計的更輕、更高效能，有助於電動車延長續航里程並降低材料成本。 第二節 市場行銷 AI 在市場行銷中實現了超個人化、內容批量生成和效率優化，從根本上改變了客戶互動方式。 1. 超個人化內容與推薦 (Hyper-Personalization) 案例 1：Amazon Personalize（亞馬遜個人化推薦） 說明： Amazon 利用複雜的機器學習演算法，分析客戶的瀏覽歷史、購買記錄、購物車內容和地理位置等數據。 具體成果...

  生成式AI 的應用案例廣泛 ，涵蓋了 內容創作（如生成文案、圖像、音樂和劇本）、客戶服務（如更自然的聊天機器人和虛擬助理）、研發創新（如加速藥物發現、材料科學和程式碼生成），以及員工生產力提升（如自動化報告、內容摘要和內部知識搜尋）等領域 。