- 實施 RAIOC 框架，將模糊的指令轉化為高精度的專業指南。
- 建構以行動為導向的執行摘要，優化與高階主管的溝通。
- 根據專案階段對提示進行分類：規劃、執行、監控、風險和協作。
- 採用諸如思維鍊和少樣本等先進技術，最大限度地提高人工智慧回應的品質。
如今，生成式人工智慧已不再是新鮮事，而是提升辦公室營運效率的關鍵驅動力。然而，僅僅與機器人聊天和真正懂得如何利用人工智慧協調工作之間存在著巨大的鴻溝。許多管理者仍花費大量時間處理繁瑣的任務，例如總結沒完沒了的郵件往來或協調會議，只是因為他們還沒有掌握如何精準地下達指令。
實現質的飛躍的關鍵在於及時的工程設計。這並非隨意編寫一句話，而是設計一條能夠啟動整個組織環境的指令。當我們學會編寫有效的請求時，人工智慧就不再是玩具，而是能夠綜合複雜情況並預測風險的策略性副駕駛，防患於未然。
成功提示的剖析
我們犯的最大錯誤就是把人工智慧當作谷歌。搜尋引擎抓取關鍵字，而語言模型（LLM）則處理意圖和關聯關係。為了確保第一次就能給予有用的回复，避免人工糾錯，提示訊息必須包含豐富的上下文，並且極其具體。
為了使這個過程系統化，有一些非常有效的公式，例如RAIOC 框架（角色、行動、輸入、輸出和上下文）。它包括為 AI 賦予專家個性，使用強有力的動詞（例如「分析」或「分類」）定義清晰的行動，提供必要的數據，指定輸出格式（表格、JSON 文件或電子郵件），以及定義公司或行業框架。
- 角色： 請助理做分析直接請…做分析是不一樣的。 營運總監 在敏捷方法論方面擁有數十年的經驗。
- 行動： 我們必須避免使用語氣較弱的動詞。相反，我們應該使用直接的命令，例如： 合成 o 纂.
- 輸入： 這些是人工智慧必須處理的原始數據、會議記錄或報告。
- 輸出： 確定我們是否需要一份要點清單或一份文件。 降價 或一份專業的電子郵件草稿。
- 內容： 有關受眾（高階主管、客戶）和文件策略目標的詳細資訊。
掌握高階主管報告和高層摘要的撰寫技巧
對於與高階主管共事的人來說，時間是最寶貴的資源。執行摘要必須精準到位：簡潔、有力、注重行動。其目標是讓領導者無需通讀冗長報告即可掌握其要點，並專注於關鍵發現和最終建議。
一個萬無一失的結構包括：一個概括主要觀點的標題、兩到三個包含最相關數據的要點、業務意義，以及一句簡潔明了的請求。為了利用人工智慧實現這一目標，建議使用一個核心模板，該模板能夠引導模型從上下文和資訊來源出發，產生包含責任人和截止日期的行動項目。
專案管理中的提示類型
根據專案所處的階段，應對提示的方法也應有所不同。我們不能用同樣的邏輯來規劃和評估結果。以下詳細介紹最常用的類別：
- 規劃與策略： 它們用於建立工作分解結構（WBS），定義 聰明的目標 或設計 RACI 責任矩陣。
- 實施與日常： 非常適合整理語音筆記 最大限度地實現電子郵件自動化 或為新合作者撰寫歡迎訊息。
- 報告與監控： 它們能幫助您將進度數據轉換為重點突出的執行報告。 關鍵堵塞 以及偏差分析。
- 風險與衝突： 可用於進行事前分析、識別外部 API 中的漏洞，或向拖欠款項的供應商撰寫堅定而又富有同理心的電子郵件。
- 協作與資源： 它們有助於審核團隊的工作量和設計。 標籤分類 按業務價值整理資產。
適合專家用戶的高級技術
如果我們想將生產力提升到一個新的水平，一些高效的工程策略至關重要。其中最強大的策略之一是「思維鏈」，它讓人工智慧在給出最終答案之前分析每個步驟，從而避免邏輯錯誤。
負面提示的使用也至關重要，它明確地告訴人工智慧不要做什麼（例如避免陳詞濫調或不要使用表情符號），以及少樣本提示，即給它兩到三個我們期望的確切格式的例子，以便模型能夠準確地複製該模式。
工作流程和資料安全
真正的魔力在於將提示訊息整合到可重複的工作流程中。高效率的流程始於依優先順序收集資訊來源，然後擷取事實摘要，最後由人工審核。該系統將每週摘要的產生時間縮短至僅需 90 分鐘。
但是，您必須非常注意資料隱私。切勿將公司機密資訊貼到 LLM 的免費版本中，因為這些資料可能被用於訓練模型。理想情況下，您應該使用企業版或本地模型來保護您的資料並防止資訊被快速注入，這些版本或模型可以確保資訊不會離開公司伺服器。
將人工智慧融入企業寫作不僅是工具的運用，更重要的是將人類的意圖傳達給機器的處理能力。透過將 RAIOC 等結構化框架與批判性審查思維相結合，任何專業人士都可以從繁瑣的行政事務中解放出來，專注於策略和決策，從而將被動的管理轉變為對人才和數據的積極協調。
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