不懂這七層次，別想精通 AI LLM 應用：工作效率的變革，你準備好了嗎？

不懂運用這七個層次貫穿 AI 輔助工作流程，別想創造如此效益！

人工智慧（AI）和大型語言模型（LLM）的應用，正在以前所未有的速度徹底改變工作模式。如果你還在用傳統方式工作，未來的效益將與你無緣。不懂 AI LLM 的七大應用層次，別指望你能掌控這個新時代的技術！這裡說的可不僅僅是提升速度，而是直接轉化為實打實的經濟效益。

現在的效益數據告訴你：

• 金額效益：通過運用 AI  LLM工具，在一次專案輔導涵蓋的六個項目中，目前已經為客戶創造了 至少(客戶自行評估的最低標準預估) 3億3千5百萬(新台幣) 的經濟效益！這不僅僅是理論上的提升，而是能夠具體量化的經濟收益。
• 研發人力時間成本效益：專案的研發時間減少 75%，也就是說，我們讓研發的工作效率已經提升了 4倍！原本需要 100% 時間完成的工作，現在只需 25% 的時間就可以搞定，提高研發效能與企業創新競爭力！
• 智慧財產效益：初步評估可超過10件智慧財產權(專利、著作權等)。

這些數據不僅僅是單一個例外項目，而是來自數個不同研發技術部門的統整資料，它們表明了 AI 工具和 LLM 的強大實力。

你還在慢慢研發、逐步推進嗎？那些懂得運用 AI LLM 的人，早已將效益變現，並遠遠超過傳統方式的工作者。

如果你還在花大把時間寫報告、整理資料，還沒搞懂如何用 AI 來提升工作效率，那麼你已經在現代工作的賽道上落後了。AI LLM（大型語言模型），像 ChatGPT 這樣的工具，已經徹底改變了工作模式。你要知道，若不懂 AI LLM 的七個應用層次，別指望在未來能精通 AI 驅動的工作流程，創造更多更有效率的工作價值。

 

最近，我在一天內完成了28份技術風險分析報告最終核定作業，同時用 AI 工具在一天內做完成將近 168 頁的培訓投影片！ 你可以想象一下，這可是用零碎的時間完成的。而第一次用 AI，我花了6個小時完成了 120 頁。

 

你還在慢慢推進你的工作嗎？還是準備讓 AI 幫你加速到一個全新的層次？

 

這就是為什麼你需要理解 AI LLM 的七大應用層次：

1. 回答問題？還在用 AI 查資料嗎？ 這是最基本的！用 AI 來快速解決你每天遇到的小問題，不用再浪費時間 Google，每次只要一句話就能得到答案。但如果你只停留在這裡，那你還沒開始真正理解 AI 的威力。
2. 說明與解釋：不懂背景知識？AI 幫你秒懂。 AI 不僅能給你答案，還能深入解釋問題背後的邏輯與概念。再也不用在冗長的報告中苦苦尋找，AI 會根據你的問題，清楚解釋每個關鍵點，讓你瞬間掌握核心內容。
3. 資料收集與分析：不懂怎麼分析資料？AI 幫你整理。 技術風險分析？市場趨勢報告？這些繁瑣的資料整理與數據分析工作，AI 可以替你完成。想要精準的報告，只需要輸入關鍵資訊，AI 就能幫你收集並分析最關鍵的數據。再也不用熬夜做研究。
4. 內容規劃：做投影片還在頭疼？AI 幫你定框架。 是的，我就是用 AI 在一天內完成了 168 頁的培訓投影片！AI 能根據你的需求，幫你設計整個內容架構，從章節安排到具體內容，讓你只需專注在細節與創意上。還想慢慢自己規劃嗎？那麼 AI 已經拋下你了。
5. 內容評估與改善：寫完東西就完了？AI 幫你改！ 不僅僅是自動檢查語法錯誤，AI 還能評估你的文章或報告，幫助你優化邏輯、提升說服力。還想讓自己慢慢琢磨如何優化？AI 會幫你提升專業度和清晰度。
6. 創意生成輔助：創意枯竭？AI 幫你激發靈感！ 不用再苦惱怎麼突破瓶頸，AI 可以提供不同角度的建議，幫助你打破思維的限制。從產品設計到市場策略，AI 幫你找到更多的創新方向，這才是工作的未來。
7. 解決方案輔助：有複雜問題？AI 幫你搞定。 當你遇到複雜的業務挑戰或技術問題，AI 可以幫助你進行需求分析、制定解決方案，甚至列出具體的執行策略。你還在靠自己摸索嗎？AI 幫你搞定全套方案！

 

AI 不是未來，是現在！

如果你還猶豫不決，那你已經在競爭中開始落後了。想象一下，現在已經可以用 AI 工具在一天內完成比你過去一週的工作量還多的成果。那些還沒理解 AI LLM 的人，根本無法在未來的工作環境中生存。而那些懂得如何結合這七層次應用的人，早已開始在自己的領域飛速前進，創造更大更多的價值與商業機會。

 

AI 不僅加速工作效能，還徹底重塑了工作模式。

現在是時候把 AI工具應用組合帶入你的工作流程了。從回答問題到提供完整的解決方案，AI 絕對可以成為你最強的工作助理。

 

如果你還在用傳統的方法，那麼是時候醒醒了。

懂得利用 AI工具應用組合 才是未來的職場核心競爭力。

 

記住！沒搞懂這七個層次，別說你會用 AI 工作流程！

#A_加速工作效能

#AI_LLM #AI_LLM_Application_Level

 

AI LLM 工具應用的七個層次補充說明

為了最大化 AI 工具組合在工作中的效能，理解 LLM 提供的多層次應用至關重要。

這些層次可以作為逐步將 AI 整合到各項工作中的指南：

1. 回答問題：在最基礎的層次，AI 被用於回答簡單或事實性的問題，充當強大的知識庫。
2. 說明與解釋：除了回答問題外，AI 還能深入解釋和解析複雜概念，確保使用者對內容有更深的理解。
3. 資料收集與分析：AI 能夠自動收集相關資料，甚至進行初步分析，節省時間並更快地提供關鍵洞見。
4. 內容規劃：在創建培訓材料等任務中，AI 可以幫助規劃內容的結構和流程，使組織過程更加高效。
5. 內容評估與改善：AI 能夠協助檢視和完善現有內容，提升工作品質，指出需要改進的地方。
6. 創意生成輔助：AI 在腦力激盪和創新想法生成方面扮演關鍵角色，為創意流程提供新穎的觀點。
7. 輔助提供解決方案：在最高層次上，結合前面1~6種應用，讓AI 能夠學會創意創新工具使用方法，逐步引導提供量身定制的解決方案，協助專業人士通過可行的策略解決複雜問題。

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智合創新─驅動創新知識與應用服務

AI LLM 工具應用組合培訓、輔導與專案協作引導的全球領先專家！

2024©汪周禮@智合創新

TRIZ應用專利領域應用的基礎概念-從專利挖掘到專利布局

 

在專利挖掘過程中，從問題的識別出發，透過技術方案的功能特徵擴展，最終達到滿足專利審查的創造性和非顯而易見的要求。若結合TRIZ工具，整個過程的範圍和效果將變得更為豐富和深入。

1. 問題挖掘：

針對技術方案對應的技術問題，利用TRIZ工具進行因果鏈分析，深入了解技術挑戰的根本原因。

2. 技術方案功能擴展：

硬體為主的技術適合技術系統功能模型，軟體為主的適合系統流分析。

通過特徵移轉工具，將其他領域的成功解決方案轉化應用到當前技術中，甚至進一步，開發出新的技術特徵組合。

筆者曾經針對研發提供一個準備申請專利的技術方案，結合功能模型與特徵移轉，成功挖掘出12種具有不同技術特徵的組合方案，再提供給研發進行可行性評估，確認出可行方案有 7 組，最後再根據申請策略進行專利布局(*)。

3. 專利申請條件應對：

根據技術特徵組合的方案中，根據問題挖掘與問題模型，找出更符合專利審查要件的技術方案組合，也就是使用TRIZ的問題模型來構建解決方案，以突顯技術方案的創新性和非顯而易見性，減少專利審查過程中的限制。

由此可知，TRIZ在專利挖掘、專利佈局及專利回避設計方面具有獨特的優勢，透過這些創新方法與工具的使用，提高專利挖掘、布局以及迴避設計的品質與價值！

想要做到這些，其關鍵在於如何靈活運用TRIZ工具的應用能力，藉以促進創新並提升產品技術方案的商業價值和防禦力。

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TRIZ工具易學難精，一但精通，海闊天空！

(*)專利挖掘目的在於透過增加專利數量與提升專利品質，提高專利布局應用價值。

在未來的AI時代，我們需要甚麼能力?

 

在未來的AI時代，我們需要甚麼能力?

AI時代需要甚麼能力? 提問能力? 專業能力? 完成任務能力?

這些都是表象，根據目前應用成果，我認為未來在AI普及的時代來說，人們的 設計能力 最重要！

這種能力不僅僅指傳統意義上的設計（如圖形設計、產品設計），而是更廣泛的設計思維和能力，能夠綜合各種知識和技能，創造出符合未來需求的解決方案和產品。例如：

1. 設計思維（Design Thinking）：

1A. 定義問題：設計思維的核心在於深入理解問題的本質，結合問題分析、問題挖掘與需求挖掘賦予重新定義問題的能力。

1B. 創意思維：突破慣性思考模式，培養成能夠打破常規思維模式，並且進一步提出新且有效的解決方案。

1C. 用戶中心：以用戶(目標對象)需求為導向，規劃設計出符合複合用戶的市場需求的產品和服務。

2. 跨學科整合能力：

2A. 知識整合：AI時代，知識的汲取將會越來越容易，因此如何能夠將不同領域的知識和工具進行整合，形成全面的解決方案，提高知識應用效率。

2B. 協同合作：跨學科盲點往往出現於不同專業深度應用上的限制，因此在跨學科團隊中工作，善於溝通與合作，有利於克服這樣的認知限制，加速推動合作進展。

3. 數據素養：

3A. 數據分析：培養並強化理解並運用數據進行決策並藉此設計出能夠從大量數據中更快速提取有用的信息的方法。

3B. 數據視覺化：在數據分析環境薰陶下，有能力將複雜的數據轉化為直觀的視覺表達內容，輔助決策和建立溝通基礎。

4. 技術理解與應用：

4A. 基本程式撰寫知識：對AI技術有基本的了解，能夠進行簡單的程式撰寫，甚至可以運用現有開源資源根據需求應用進行程式規劃設計。

4B. 技術應用：熟悉如何將AI技術解決實際應用問題中，進一步提升AI應用技術發展的智能化應用範圍。

5. 批判性思維與倫理考量：

5A. 批判性思維：隨時對AI技術應用保持批判性思考，避免過度盲目依賴AI 技術，反過來說，透過對AI的認知盲點創造出更符合社會需求的AI 應用並適當的擇取或淘汰AI技術。

5B. 倫理考量：這也是AI是否能夠合理且廣泛的被社會大眾接受的關鍵心理因素，如何理解並考慮AI技術在應用中的倫理問題，確保技術的負責任使用，將會是AI技術應用普及的關鍵。

6. 創新能力：

6A. 持續學習：利用AI技術應用擴展學習的新技術、新方法，對新興技術或領先技術保持敏感度。

6B. 創意實踐：這個是最重要的創新技能關鍵門檻，如何將創意轉化為可行的設計方案，並在實踐中驗證和迭代，也就是如何加速創意到創新的過程，將成為未來AI時代的創新競爭關鍵。

上面提到的這些能力可能在未來的AI時代變得越來越重要，隨著 AI技術的快速發展和普及，人們需要具備更強的設計能力來應對複雜的挑戰和機遇。

設計能力不僅僅是技能的提升，更是思維方式的轉變，從而在AI驅動的未來中找到自己的價值和定位。

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