今年即將到尾聲，回望今年的節目內容，我們不看熱鬧，直看門道：企業把錢花在哪，哪裡就有生產力。2025年，創意型AI工具（文字、圖像、影音）高速成長，但「高流量≠高付費」。會被採購的，多半能接上流程、資料庫與安全權限，真正把專案推得動、把產出交得出。AI落地路徑改寫了：不是老闆拍板、而是同仁先用、部門見效，最後公司團購。從文書處理到剪輯、配音工具，先解決個人任務，才放大為組織能力。你我手邊的微改造，正是企業級升級的起點。而工具門檻下降，創作不再是1%的特權。護城河開始轉向「品味、觀點、審美與敘事力」。同一首素材，因為你的取景與剪接，就能長出完全不同的靈魂 —— 技術是底，想法決勝。工作方式正位移：從「我親自做」到「我會拆解、給背景、驗成果、提洞察」。最值錢的是任務定義與品質控管，而非單一執行。會問對問題、餵對脈絡，就能把AI變成可靠拍檔。會議摘要、銷售助理、客服協作等場景百花齊放，不再是「贏者通吃」。技術門檻降低，專業門檻長存——越懂產業語境、客戶痛點與合規細節，越能在垂直縫隙打穿一條增長曲線。AI能生成答案，唯有人能給意義；AI能整理數據，唯有人能承擔抉擇。我們從親子與AI素養出發，走到生產力工具，再抵達智慧製造、智慧醫療、車用創新與XR/智能眼鏡的落地案例——由「知AI」到「用AI」；由個人到組織，最後是產業的系統化升級。未來，讓我們繼續一起「秒懂AI」。 

本集邀請墨匠科技執行長 王銓彰Kevin，帶我們走進XR、AI與人形機器人融合的前線。從早期蘋果動新聞的動畫革命，到機器人穿上動補衣學會「做家事」，這是墨匠科技所創造，科技與創意交會的一場跨域冒險。還記得當年的《動新聞》嗎？那支支動畫在一小時內完成的魔法，其實來自Kevin帶領的多媒體實驗室。他們不用現成軟體，而是打造自己的3D引擎，開啟了「用遊戲技術做新聞」的新時代，也讓「即時渲染」從傳說變成現實。動新聞時代的「光學式」動補，如今進化為「慣性式」動補衣，靠感測器捕捉人體姿態。而這樣的數據，正是訓練人形機器人的關鍵：未來的機器人，不只是模仿，而能「看懂、理解、再動作」，從你的一舉一動中學會洗碗、摺衣服。未來數年內，電腦「鋼鐵擂台」般的場景可能走進家庭。穿上動補衣，你可以教機器人完成家事——因為它能透過Vision Token「看見」環境，再透過AI語言模型轉化為行動指令。AI不再只是螢幕上的助手，而是能與你一同工作的「夥伴」。而從學界到業界，Kevin給年輕人的建議是：1. 別被單一科系限制。2. 要理解機器人的動作，就得懂圖學、AI與XR，也要能與設計、音樂、人機互動領域合作。3. 跨界學習，才能做出真正能「動起來」的智慧系統。對企業來說，導入AI不該是恐懼，而是加速創意與效率。AI可以替你節省繁瑣流程，卻無法取代創意的核心。AI什麼都懂，卻不懂意義。意義，永遠來自人。這一集，讓你重新理解「科技的想像力」，也看見AI如何讓世界動起來。 

十年前買車，我們關心的是馬力、油耗與引擎聲浪；如今，關鍵字換成「自動駕駛」、「螢幕大小」、「OTA 更新」。汽車正從機械產品，轉變成一台「會跑的電腦」。從 Gogoro 到 Tesla，從訂閱制服務到線上更新功能，出行方式與汽車定義都被徹底改寫。這樣的變化不只是使用習慣的轉換，更牽動整個車用產業鏈的思維。當汽車開始能透過軟體不斷進化，我們也面臨新的挑戰：在技術快速創新的同時，如何確保安全與法規遵循？AI，正是這場轉型的關鍵角色。PTC 的核心優勢在於整合 PLM（產品全生命週期管理）與 ALM（軟體生命週期管理）兩大平台，把「需求→設計→測試→製造→維運」的過程整合成一個完整生態。過去資料散落在不同系統、部門之間，版本不一致、溝通困難，如今透過雲端平台統一管理，所有研發人員都能在同一套架構下協作。這樣的數位轉型，不僅讓產品更新更快，也確保法規、技術與設計能同時被追蹤、核對，真正做到透明、可追溯的研發管理。在 PTC 實際協助的客戶案例中，一家開發車用安全系統（ADAS）的公司，便運用 AI 讓系統自動生成測試案例。AI 能從需求文件中分析出潛在的情境與條件，補齊測試邊界。過去需要工程師反覆撰寫、修改的測試流程，現在能以更快速度完成，並自動檢查是否符合相關法規條款。結果不僅測試效率提升，測試品質也更穩定。工程團隊笑稱：「以前周五趕報告像打仗，現在 AI 幫我先批改完了。」導入新平台往往伴隨抗拒，但 PTC 透過使用者介面優化與流程簡化，把培訓時間從 4.5 天降到 45 分鐘即可上手，使用人數更從 1,000 擴增至近 7,000 人。如何有效應用? 請收聽本集《大智若魚》。________________  製作 | 孫聖峰 

醫療最在意的是「安全與合規」，AI卻偏偏最需要「大量且敏感的資料」。本集邀請 AWS解決方案架構師 林明億 Len，直球對決三大痛點：資料隱私、資料主權與合規落地。隨著台灣 Region 上線，本地醫療資料可在合規的雲端環境內保存與運算，減少外流風險，同時把合規責任清晰拆分：基礎設施由雲端把關，機構專注在產品與流程的實際合規。談到「資料自主」，Len 指出：競爭力不在通用大模型，而在機構累積的專有資料。從資料湖到 Lakehouse 的演進，結合自動化清洗、綱要與目錄治理，才能把舊資料活化成新價值。臨床場景從此更敏捷：以 自動化機器學習 (AutoML) 先做可行性驗證，少走許多冤枉路，節省更多時間。AI 在醫療不僅是輔助診斷，更是「共同工作夥伴」：從藥物研發到精準治療、院內流程優化，皆可在確保隱私與合規前提下加速落地。歡迎留言你的情境問題，讓我們繼續陪你深入解析！________________  製作 | 孫聖峰

生成式 AI讓「智慧製造」進入加速期。緯謙科技智慧製造處技術經理 吳政舉指出，過去十年我們從「數位化」到「數位轉型」，如今正跨向「AI 轉型」：不只是把紙本變電子，更要用 AI 把流程優化、把決策前移。許多工廠感測器早已佈建、資料也在流動，但停在預警與保養不足以稱為轉型。關鍵在於：資料如何變洞察、流程如何因科技改寫，以及決策層能否與一線對齊共同願景，否則只會「點狀」解痛不成「面狀」升級。台灣中小企業的「老師傅 know-how」常在世代交接時斷層。生成式 AI 與大語言模型能把口述經驗結構化，從 SOP 到語意知識庫，把不可複製的手感變成可傳承的數位資產，讓二代、三代更快上手、少走冤枉路。未來三年，Agent 將走向協作分工：有人負責監控與告警、有人生成解法、有人處理通報與權限。像「博士級助理」的多代理編隊，並行辦事、同步協作，將人力從重複性工作解放到高價值決策。所有 AI 價值都繫於資料工程：標準化、權限與品質治理缺一不可。從產線到營運端的一體化數據底座，才能支撐模型持續迭代、策略快速驗證。 

半導體、資料中心、商辦樓宇與電力電網，是施耐德電機在台灣的四大重點。李總監分享，AI要落地，不能只談演算法，還要把供電、散熱、安全與營運整合成一套可複製的方案。早在2016-2017年，施耐德便從工廠數位化起跑：把製程每一步的資料掃描、串接到後端系統，讓AI與規則引擎能跨製程學習，從單點改善升級為全線優化。AI資料中心能耗高、散熱難，設計周期更要壓縮。施耐德與產學與國際夥伴協作（如與GPU生態系平台對接），把供電、熱管理與機電方案帶入數位孿生與模擬，讓布局、上電、散熱一次到位，縮短規劃落地時間。多數企業卡在「不知道從哪開始」。做法：先盤點場域與關鍵KPI（能耗、可靠度、PUE/良率）；導入資料治理與感測基礎；以試點專案驗證—從一條線/一層樓做起；選定能整合供電、散熱、監控與安全的夥伴，把AI變成你的「外掛」而非孤島。AI不會取代產業專業，而是會放大專業。當資料中心與永續成為新共識，拿出你的場域 Know-how，與對的系統整合伙伴協作，才能把效率、穩定與減碳，一次做到位。下一站，就用可度量的數據，證明你的AI投資回報。________________  製作 |：孫聖峰  

本集與電通安吉斯 顧客體驗科學家、執行副總 陳詳翰博士，直攻「AI 時代行銷怎麼做」。當使用者搜尋已從傳統引擎轉向生成式搜尋與AI助理（如 Perplexity、Gemini、ChatGPT），品牌要從SEO思維升級為GEO（Generative Engine Optimization）：用故事化、目的明確、可讀可解且可引用的高品質圖文，並維持頻繁更新與權威引用，讓模型願意抓、抓得到、抓得準。節目分享國內零售龍頭案例：先整資料中台與 CDP，串接線上（官網、APP、LINE、EDM/簡訊）與線下（門市）接觸點，導入行為預測模型，為「對的人」在「對的時機」推「對的素材與渠道」；同時精算渠道成本差異（APP 推播、LINE 圖文、SMS 與 DM），以千人千面提升轉換。陳博士強調這不是單打獨鬥，而是生態系作戰：媒體投放平台、電商與官網技術（Shopify/Shopline 等）、會員與訊息系統（LINE 生態、CRM/MA）、雲端與數據治理需被「體驗治理」統籌，內部建立跨部門協作，外部整合專業夥伴。中小企業的實作路線則更聚焦：先把一方數據做厚（會員制度、同意機制、資料標準化），善用AI工具把內容生產與受眾分群自動化，小步快跑驗證每一個接觸點是否創造實質 KPI（如回購、來店率、客單）。總結一句：機會留給有行動力的人——現在就把「數據×內容×生態」接好接滿，讓你的連結在 AI 的答案裡被看見、被點擊、被轉換。

本集邀請電通安吉斯 顧客體驗科學家、執行副總 陳詳翰博士，帶我們直擊 AI 驅動的 MarTech 實戰！！！陳博士說：數據是燃料、AI 是引擎；當兩者相互增幅，品牌與顧客的互動將從「一對多」進化成「千人千面」的超個人化。從官方 LINE、APP、網站到門市服務，每一個接觸點都是體驗的起點，OMO 早已成為新日常。我們拆解 0 點擊時代 的遊戲規則：搜尋結果被生成式 AI 匯整，消費者不再逐一點連結，品牌內容必須「可讀、可解、可引用」，讓模型願意抓、抓得到、抓得準。延伸而來的 GEO（Generative Engine Optimization），不再只靠關鍵字與外部連結，而是用高品質、結構清晰、更新頻繁且可被模型摘要的文章組出內容矩陣，讓 AI 在瞬間生成中仍能保留你的核心訊息與定位。陳博士三個痛點提醒，第一是成本與 ROI：模型與雲端費用不能盲衝，需以商業目標回推三到五年總擁有成本，採用可滾動修正的試算機制。第二是資安與合規：跨國品牌標準嚴格，資料治理與權限設計要與行銷節奏並跑。第三是人才升級：AI 不會取代新人，但會淘汰只會單點技能的人；企業要找能跨域整合、懂問題定義、會與 AI 協作的「T 型人才」。最後給企業的實作路線：從小步快跑開始——選一個高價值情境（如客服內容、商品推薦或官網知識庫），建立可量化的 KPI，迭代模型與內容；同時為 GEO 佈局一套「長文章＋短摘要＋權威引用」的內容節奏，把每次互動都變成數據與信任的累積。想掌握 AI 行銷新戰場，跟著《大智若魚》，我們一起把「數據 x AI x 內容」接好接滿，讓品牌在生成式浪潮中穩穩被看見。

生成式AI讓效率起飛，也同時把駭客攻擊速度與精準度拉高。壞人用AI，防守方更要用AI，資安已經成為每家企業的基本功。高機敏資料如醫療、金融要投入更多，單純電商則先鎖定關鍵資產與最短復原時間。攻防演練要用MITRE ATT&CK盤點駭客手法，建立紅藍隊桌上兵棋加技術演練，AI時代還要新增LLM風險清單：資料外洩、提示注入、模型竊取與代理濫權，並制定「不可上傳」「最小必要資料」與遮罩規範。法規也是市場通行證，GDPR與歐盟AI法案已經上路，合規必須同步強化個資分級、存取稽核與可追溯紀錄，讓AI導入可解釋、可稽核、可揭露。更未來的挑戰是量子時代，「Q何時來」不確定，但蒐集後破解的威脅已經存在，及早規劃後量子密碼遷移路線，先保護長週期與高機密資料，逐步完成金鑰、協定與設備的換代。實戰案例證明跨公司結盟能把不可能變成可能，整合夥伴、標準化提案、把成果對齊國際效能與能效指標，讓投資看得見成績。AI是工具，決策仍是人，用值得信任的AI與可驗證的資安，才能讓創新跑得快也站得穩。

本集《大智若魚》邀請到資安界的重量級人物——華碩電腦集團資安長，同時也是CISO協會會長的金慶柏會長，帶來第一手的資安觀察。金會長的學經歷與眾不同，大學主修經濟與財務，卻在學生時期因緣際會進入 IBM 打開資訊產業的大門，接著歷任聯電資訊長與華碩伺服器事業部總經理，最終專注於資訊安全。他認為職場上最重要的能力是「終身學習」，無論你大學讀什麼，都會在5年內面臨淘汰，因此唯有不斷挑戰與成長，才能在快速變動的時代中立足。隨著AI浪潮全面來襲，資安挑戰也翻開新篇章。從1950年代的概念雛形，到2012年深度學習崛起，再到 Chat GPT引爆的第四波AI革命，資訊安全的邊界被不斷推動。傳統的「安全城堡」概念早已不敷使用，取而代之的是無處不在的攻擊風險：駭客可以24小時不間斷掃描弱點，釣魚郵件、惡意軟體、勒索病毒層出不窮。面對這些難題，金會長強調資安不僅是企業責任，更需要國家治理的高度。台灣自2000年起，每四年就有國家級資安計畫，並逐步推動公私協力。例如若企業因勒索而不得不支付贖金，應該報案並將其費用化，而非讓企業主自行承擔。同時，也呼籲政府設計「資安投資抵減」制度，讓企業願意積極投入資安建設。在AI時代，資安已不是後端補強，而是企業與社會安全的前線戰爭。從個人到中小企業，從跨國集團到政府機構，都必須共同面對這股無形卻真實的威脅。 

在這個AI快速演進的時代，我們正處於工業革命般的轉捩點——就像百年前煤氣燈夫面對電燈的挑戰，今天的我們也面臨著AI帶來的深刻變革。第三季節目，我們將一同探討AI「用」時代的核心議題：AI如何不只是取代，而是重構工作流程，讓人機協作成為未來新常態。本集從宏觀的歷史趨勢出發，深入剖析 AI對個人與組織層面的影響。根據微軟與麥肯錫的最新研究，AI最顯著的作用是「重構工作」，尤其是在那些需要高度腦力、分析與表達的高薪崗位中影響尤為顯著。我們不再談AI取代人力的恐慌，而是專注在找出「AI能帶來的具體改變」，以及如何與AI協同工作，創造更高效且富有創造力的工作模式。AI如何成為「工具」與「智慧」，有兩個層次的力量：一方面作為提高工作效率的強大工具，幫助完成文字寫作、數據分析等任務；另一方面創造全新的協作關係，讓人與機器共同重塑業務流程與服務模式。如中國飯店運用送餐機器人不僅提升效率，還設置專用電梯以避免干擾顧客，展現AI輔助服務業的實際案例。未來的職場能力不在於技術的單純掌握，而是理解「AI該做什麼」，將AI作為強有力的夥伴，協助我們創造全新的價值。無論是個人還是組織，都需要積極尋找並重構自身工作流程，把握AI浪潮帶來的黃金機會。#大智若魚 #AI重構 #資料科學 #AI工具與智慧 #工作流程優化 #人機協作 #AI營運負責人 #職場轉型 #產業案例分享 #AI落地實踐  

在過去十多集節目中，《大智若魚》帶領聽眾從趨勢觀察、工具應用到職場思維提升，成為 AI時代的先行者。這次，我們將視角從「個人」拓展到「組織」，探討當個人準備好後，組織是否也能跟上。許多企業導入AI工具卻推不動，原因在於缺乏兩座關鍵橋樑。第一座是技術之橋——連接系統與系統，讓 AI Agent能彼此協作。MCP（Model Context Protocol）就像 AI團隊的中央廚房，負責拆解任務並分派給最適合的AI模型，突破外部資料存取瓶頸；A2A（Agent-to-Agent）則如跨部門協作，讓不同系統的 AI助手互通資訊，自動完成跨流程任務，例如訂單生成後自動通知財務開立發票、倉庫安排出貨、客服進行後續追蹤。第二座是組織之橋——連接人與系統，促進AI被真正採用。小威分享美國媒體公司Every的案例，15人團隊能同時發佈多篇專欄、開發多款AI工具，關鍵在於設立「AI營運負責人」（AI Operations Manager）。這個角色並非工程師，而是了解業務與內容的推動者，負責三項任務：梳理並自動化流程、引進與客製化AI工具、推動制度變革以養成使用習慣。例如規定所有文章初稿必須先由 AI審閱，再交由人工修改，讓 AI自然嵌入工作流程。然而，AI落地也伴隨風險。MCP雖可調用外部服務，但若未控管，可能在不知情下將客戶資料傳給第三方，造成數據隱私疑慮；生成內容時，亦可能誤用具版權的素材。A2A的自動協作則可能出現責任歸屬不清的情況，例如多個AI在旅遊預訂流程中因權重設定不同而超支，卻難以判定錯誤源頭。這些都需要透過明確規範與治理來化解。結論：AI技術正朝標準化與低門檻發展，對職場人而言，未來的核心能力將從「知道AI怎麼做」轉變為「知道AI該做什麼」。不論是員工還是管理者，都該思考組織最缺的橋樑是技術還是推動者。#大智若魚 #AI落地 #MCP #A2A #AI營運負責人 #組織轉型 #AI標準化 #產業跨域實戰 

你的瀏覽器，已經落伍了嗎？AI瀏覽器即將改變一切！開了二三十個分頁，卻始終無法高效完成工作？當 ChatGPT讓搜尋行為出現轉變，AI瀏覽器正悄悄成為你職場的「數位分身」！這集《大智若魚》，帶你拆解 AI瀏覽器的三大進化階段 →從輔助型、整合型到代理型的革命性轉變，並用三個真實職場場景（市場調查、深度閱讀、內容創作）告訴你它如何徹底改變工作流程。另外，本集更有專屬互動活動，只要留言分享你最想交給AI瀏覽器的任務，還有機會獲得「最新代理型AI瀏覽器邀請碼」！詳見下方資訊💥💥💥💥💥💥💥💥💥💥💥💥💥💥💥💥💥💥💥💥💥💥💥💥💥💥💥💥💥💥💥#分享點子送Agentic優先使用碼💥💥#分享點子送Agentic優先使用碼💥AI 重度使用者集合啦🤩想搶先體驗超越 ChatGPT 的超強 AI 助理 #Agentic 嗎？它能自動完成整個工作流程，從寫報告、發文寄信到旅遊規劃，一鍵搞定👆💬只要在貼文 / Podcast留言分享#有了Agentic瀏覽器你會怎麼用？提出最有創意或最解痛點的 idea✨將由《大智若魚》主持人胡筱薇老師親自評選，送出市面上一碼難求的【Agentic 瀏覽器優先使用碼】‼️🤖獎品 | 【Agentic 優先使用碼】一組🤖活動時間 | 即日起～8/12 (二) 23:59🤖得獎公布 |  8/13 (三) 於IC之音FB粉專公布🎧了解更多 | (單集連結)⚠️注意事項•  得獎者需於 8/17 23:59 前，私訊提供收件資訊（收件人姓名、電話、地址）#逾期未回視同放棄將重新抽出得獎名單•  主辦單位保有修改及終止本活動之權利💥💥💥💥💥💥💥💥💥💥💥💥💥💥💥💥💥💥💥💥💥💥💥💥💥💥💥💥💥💥

還在手動整理報告、重複回覆郵件、管理流程嗎？ AI不只會聊天，現在更要「自己動手做事」了！本集帶你探索AI的下一個進化階段——AI Agent（AI代理人）。這類智慧助手不僅能夠感知環境、規劃任務、執行行動，還能透過反饋學習不斷進化，是「能動手、會動腦、還會自我成長」的超級數位分身。AI Agent的五大類型，從最簡單的「反射型」到最進階的「多代理系統」，已經悄悄進入日常的AI應用：→ 規則型反射 Agent：如自動回信機器人，根據預設流程執行任務。→ 模型型反射 Agent：如智慧行事曆，根據用戶習慣調整建議。→ 目標導向 Agent：如「HeyBoss」這類自動建站平台，可拆解需求、分配任務、主動回報。→ 效用導向 Agent：如智慧投資建議，結合多面向條件給出最合適的方案。→ 多代理協作系統：多個AI角色互動，如同企業團隊分工協作，完成跨部門任務。此外，我們實測「HeyBoss」與「Manus」兩大AI平台，AI代理人如何從需求理解、到網站建置、報告撰寫，全流程自動化完成。OpenAI新推出的Agent功能，並解析其背後的兩大核心技術：Operator（操作型AI）與 Deep Research（深度推理AI），如何將AI的主動性與理解力大幅升級。在職場應用層面，本集也點出 AI Agent未來可能大幅取代重複性工作，無論是IT監控、HR報到流程、財務分析或行銷自動化，AI都將成為你團隊中不可或缺的數位同事。重點不再是「AI會不會取代你」，而是「你會不會有效運用AI來強化自己」。想一想：在你的工作中，是否也有一個重複煩躁、急需AI幫忙的任務？留言與我們分享!!! 

資訊爆炸時代，如何不被大量資料淹沒？本集帶你秒懂：如何用AI打造專屬的「第二大腦」！從知識整理到專案管理，不只幫你存資訊，更讓資訊變成能立即應用的「智慧」。Google 的AI筆記工具 Notebook LM，透過簡單上傳PDF、影片、文章、會議記錄，就能用對話方式快速查詢資料、匯總重點，不用再翻找零散檔案，大幅提升職場效率。從產品分析、教案設計，到行銷企劃提案，Notebook LM如何縮短準備時間，讓資料轉化成可用洞察，一次說清楚！本集更深入解析「資料到智慧」的關鍵思維──DIKW金字塔，從數據、資訊、知識到智慧，每一步驟如何透過AI放大效益。透過生活化的外送點餐例子，解釋如何從數據洞察偏好，從資訊中提煉出判斷，最終成為提升決策力的智慧。展望AI知識庫未來趨勢：個人知識庫、公開知識庫、團隊知識庫將如何改變學習與工作的方式？從專案管理、創意思考到知識變現，AI不僅幫你記錄，更能讓你的經驗產生價值。即便目前Notebook LM尚未開放知識分享，現在就開始累積個人知識庫，未來將是最具競爭力的專業資產！立即收聽，掌握AI知識管理的核心秘訣，讓職場升級、知識變現，從這一集開始！ 

AI時代行銷與個人工作室的應用實戰，AI如何改變行銷產業與工作流程，本集對小型創業者、自由工作者的啟發做深度探討。Selina指出，AI已從玩具變成實用工具，特別在數據分析、競品研究、自動化投放上大幅改變工作模式。以個人工作室例，不僅可用AI生成短影音，還能善用Google Analytics、數據報表生成、腳本分析、廣告素材批量分析等，提升精準行銷力。AI讓小團隊甚至個人也能像專業團隊般運作，從廣告投放、數據分析到客戶洞察皆可高效完成。節目強調，AI「遇強則強」：對行銷有基礎的人能用AI分析更深入，但即便是新手，也能藉由AI快速累積初階知識，透過A/B測試持續優化內容與轉換率。Selina分享自身使用AI的日常，包括語音互動、蘇格拉底式提問提升思辨力，以及利用AI陪伴反思工作策略。Selina也提醒，AI無法完全取代人類的判斷力，使用AI的關鍵在於「先定義問題，再用AI解決問題」。對於學習策略，她建議80%時間專精熟悉主力工具、20%時間探索新工具，達到持續精進與掌握趨勢的平衡。AI時代帶來挑戰也帶來機會，保持持續學習，將能掌握新時代的個人競爭力。  

本集《大智若魚》，邀請到「S的GPT研究所」創辦人 Selina，一起聊聊她如何從行銷顧問轉身投入 AI內容創作，短短一年半吸引超過28萬粉絲，成為備受關注的知識型創作者。Selina 過去專注於國際行銷，卻因一次與海外客戶的工作討論接觸到 ChatGPT，開啟了對AI世界的探索。她從一開始的懷疑、害怕被取代，到實際體驗AI工具後發現「這其實是一位效率極高的夥伴」。於是開始結合行銷專長與AI工具，產出簡報教學、創意工具推薦等熱門內容，不僅影片屢屢爆紅，更進一步開課推動AI素養教育。節目中，Selina也毫無保留分享她製作短影音的SOP與效率神器。例如如何用 ChatGPT快速發想標題、用 NotebookLM 分析電子報趨勢、串聯 Manus.AI 等 AI agent 工具製作影片，讓一支原本要五六小時的作品，壓縮至兩小時內完成，成為內容創作者高效轉型的實用參考。此外，針對「如何挑選適合自己的AI工具」，Selina提出五大評估面向：1. 是否符合你的核心需求（職場簡報、學生筆記、企業整合等）2. 工具的穩定性與更新頻率3. 學習成本是否可控4. 是否有清楚的教學資源或官方指引5. 社群中是否有活躍的使用者回饋與討論她以Midjourney、Dall E、Canva為例，說明如何依照平台特性與應用場景做出選擇，幫助不同角色的聽眾找出最適合的創作工具。📌最後，節目也整理出三種常見使用者的考量面向：1. 學生族群關心「是否免費、能否快速上手」2. 職場人士在意「學習曲線與時間成本」3. 企業主則重視「資料安全性與工具的永續經營性」本集是AI應用入門與轉職創作的寶藏指南，不論你是AI初學者、自媒體經營者，還是想透過工具提升效率的職場工作者，都能從 Selina的分享中獲得啟發。 

AI 不再只是好玩的玩具，而是實用的職場利器！本集帶你解析矽谷頂尖創投 a16z 公布的「2025 AI 消費產品趨勢榜單」，深入掌握四大關鍵應用走向，幫助職場人建立實戰力、溝通力與轉型力。第一個趨勢是「AI助理從單一到多元」，從 GPT 獨霸時代邁入多模型並存，未來的高效工作者，不只會用 AI，而是懂得調配不同 AI 擔任研究員、分析師、文案與設計師等虛擬角色。以「AI 專案經理」概念，建立自己的 AI 工具箱、分派任務與高效完成簡報等專案。第二個趨勢則是「影像將成職場溝通新主流」。從海螺、可靈等影片生成工具崛起可見，AI 正讓影像製作門檻大幅降低。節目中點出，不只行銷與業務，連法務、人資與研發也能運用影片提升資訊傳遞效率，未來「影像將取代文字」成為辦公室的新溝通貨幣。第三個趨勢關注「流量轉向價值」。a16z 分析發現，人氣高不等於賺錢多，提醒職場人選擇 AI 工具時，應以「能否解決實際問題、創造 ROI (Return on Investment)」為準則，培養買方思維，從免費試玩者變成能幫企業賺錢的解決方案規劃師。最後一個趨勢是「公民開發者崛起」。不會寫程式也能用語音打造微型自動化工具！透過 Botpress、BOWT 等 no-code 平台，讓你從 Excel 報表、Email 回覆到資料抓取都能自己解決。每日花 15 分鐘的小事開始，練習成為「問題終結者」，享受科技賦權帶來的自由與成就感。★★★找出工作中最讓你煩的小痛點，嘗試用 AI 解決它，並與節目留言區交流經驗。不論成功或失敗，這都將是你邁向 AI 時代最關鍵的一步★★★ 

本集帶你深入解析被譽為「網路女王」Mary Meeker 回歸力作——2024 AI趨勢報告。這份長達340頁的重磅內容，不只揭示生成式 AI的崛起，更從多個角度說明它如何正快速重塑產業、生活與我們的職場角色。ChatGPT兩年內用戶破8億、搜尋量達每年3650億次、年營收突破40億美元。這些成績不只是產品成功，更代表人類資訊獲取方式的根本變革。Meeker將「知識分發」劃分為三個階段：從印刷時代、網站數位時代，到今天的「生成式知識交付」，顯示AI不再只是搜尋工具，而是能根據需求主動回應的知識體系。AI的未來也在快速成形——五年內，它將能寫作、程式、經營公司；十年後甚至可能自動進行科學研究與做出專家級決策。在這樣的未來，擁有好奇心、洞察力與創造力的人類，才是最重要的「原材料」。節目也點出AI技術滲透生活的程度，包括圖靈測試中 ChatGPT 4若設定人設後，甚至比真人更像人。AI使用者也逐漸跨齡擴展，55歲以上使用比例翻倍增長，且用途從寫論文、查菜單、聊心事到看病問診各有不同。而在這波AI浪潮中，台灣扮演不可或缺的關鍵角色。報告中指出，台積電掌握全球80%以上先進晶片生產，是全球AI發展的硬體根基。但也點出台灣在軟體開發與應用創新上仍有成長空間，未來應思考如何結合硬體優勢，發展AI應用生態。AI不一會取代人類，但一定會重塑我們的角色。關鍵在於與 AI協作、提出好問題，發揮人類的創造力與情感智慧。我們每個人都該思考，在這場革命裡要如何重新定位自我，抓住未來的機會。

本集重點：‧AI工具選擇思考框架‧AI工具四大類型與職場應用‧企業決策AI工具實例‧數據分析AI工具應用‧工具整合與流程優化‧AI導入實務建議與常見挑戰延續上集對 AI職場全貌的描繪，本集將焦點放在AI工具的實際應用，從選擇思考框架到工具整合，全面解析如何讓 AI成為你的職場利器。AI工具的四大關鍵：功能匹配度、應用性、整合性與成本效益。市面上AI工具推陳出新，應先釐清自身需求，再從功能是否解決實際問題、學習門檻、與現有流程的整合度，以及投入與回報的平衡進行評估。這樣的思考框架，不僅適用於生成與創作、分析與洞察、自動化優化、決策資源等四大類AI工具，也能協助職場人士在面對琳瑯滿目的選擇時，做出最適合自己的判斷。在工具實戰環節，AI如何協助企業決策：以現今進化的商業智能平台（如Power BI、Tableau、Qlik Sense）為例，這些平台已整合強大AI功能，能自動掃描數據、識別異常與趨勢，並以自然語言互動，讓管理者無需仰賴IT人員即可獲得即時、動態的決策建議。此外，客戶關係管理（CRM）系統如 Salesforce、HubSpot也導入 AI，協助潛在客戶分析與個性化推薦；而企業風險管理工具則能整合多維數據，提升信用風險評估的精準度。這些 AI工具的應用，正逐步重塑企業決策流程，讓資訊收集與分析變得前所未有的高效。數據分析是AI影響最深刻的領域之一，過去需仰賴專業人員的繁瑣工作，如今透過DATAQ、Trifacta等 AI工具，能自動完成格式轉換、異常值識別與資料整合，大幅提升效率。進階應用如 AutoML平台（Google AutoML、H2O.ai），則讓非專業用戶也能運用機器學習模型進行趨勢預測與關聯分析。視覺化與報告自動化工具的普及，則讓數據洞見以更直觀的方式呈現，協助決策者快速掌握全局。除了個別工具的選擇，工具整合與流程優化的重要性也日益顯見。API串接、自動化平台（如Zapier、Microsoft Power Automate）、個人化儀表板等，讓不同系統間的數據流通與協作變得無縫，進一步提升工作效率。企業應從小處著手，選擇最痛點明顯的領域先行導入 AI，並重視數據品質與團隊能力的培養。導入過程中常見的挑戰：工具選擇困難、數據孤島、員工抗拒變革等，我們應該從業務需求出發、建立數據整合機制與推動企業文化等解方。展望未來，AI工具將持續進化，從更聰明