企業培訓經驗
別人的情緒，自己的情緒。
疫情期間改成線上互動，
能先關掉鏡頭，讓我有空間
整理自己的表情與情緒。
一人公司的 AI 軍團 ／ 2026.09.12
T PLANNER 知識週末 ／ 黃敬峰・阿峰老師
一人公司的
AI 軍團
超級個體如何用 AI
把自己變成一支團隊
一人公司的 AI 軍團 ／ 2026.09.12
黃敬峰 / 阿峰老師 / AI 峰哥
把企業經驗，
帶進 AI 的每一天。
交點文化創辦人 · 企業 AI 實戰培訓專家
投入生成式 AI 研究與應用
國立高雄應用科技大學 · 國際企業學系
廣播廣告 → 企業服務與 ERP → 創業帶團隊
→ AI 培訓、應用與工作流程設計
會用 · 懂用 · 好用 · 每天用一人公司的 AI 軍團 ／ 2026.09.12
授課實績 / 部分代表客戶
走進不同產業，把 AI 接上真實工作。
企業與機關合作
課程場次
學員人次
華碩電腦 ASUS
精誠資訊 SYSTEX
蝦皮電商 Shopee
國泰人壽
南山人壽
富邦銀行
台灣理光 RICOH
日商 TOTO
裕隆日產 NISSAN
數位發展部
勞動力發展署
經濟部能源署
雅丰醫療事業
亞洲基因 APG
台灣護理之家協會
三菱商事
歐德傢俱
國賓影城
數字與名單依既有講師簡介彙整；累積口徑依原資料，非本網站即時統計。
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今天的邀請
原來，我也可以這樣用 AI。
今天先找到一件，你願意開始嘗試的事。
01
生活
多一個陪你整理想法的對話者。
02
工作
多一個接住瑣事、幫忙準備的助手。
03
職涯
多一種發揮強項、嘗試新方向的方式。
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學習的起點 ／ 高雄
飯店打工領到錢，我就去政大書局。
知識型、故事型的書，是我當時很喜歡買的東西。
知識故事雜誌好奇心
高雄 → 台北畢業搬家時，
畢業搬家時，
才發現書多到車子載不下。
得捨棄一半以上，
才能把行李帶回去。
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從廣播廣告，到每天的學習
後來我發現，我更喜歡用聽的。
通勤、搭捷運，
或在工作時聽背景聲音。
YouTube、Podcast，
讓內容用另一種方式進來。
每個人不一樣，這是我自在的方式。
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我的起點 / 一段真實的工作經驗
我也曾經帶著將近 15 人的公司。
協調
別人的情緒
自己的情緒
規模，與我的適合度
≈ 15人
企業服務的工作裡，
有很多人，也有很多事。
公司有規模，
並不代表每種工作
都適合我。
並不代表每種工作
都適合我。
先看到當時的公司：有團隊，也有許多事要處理。
空白鍵／→ 推進故事
15 個圖示為「將近 15 人」的情境示意，非精確人事名冊；連線不代表實際組織架構。
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開始看見自己的限制
那時候，我連自己的情緒都很難調節。
90幾公斤
那段帶人的日子，
我也承受很多壓力。
一人公司的 AI 軍團 ／ 我的職涯轉折
01 先認識自己
我不擅長管理人，
但我找到了
自己的工作方式。
了解自己的強項，
再用 AI，把想做的事情做出來。
邏輯思考架構設計系統運作
黃敬峰 阿峰老師從企業服務，到 AI 實戰培訓
你最擅長的事，是什麼？
一人公司的 AI 軍團 ／ 工作的選擇
02 改變工作的方式
公司變小，我的選擇變多了。
把時間與精神，留給我的強項分享、教學，
把複雜的事講清楚。
把複雜的事講清楚。
| 我的經驗 | 以前 | 現在 |
|---|---|---|
| 營收 | 相較現在較高 | 相較以前較低 |
| 利潤 | 較低 | 更高 |
| 新想法 | 先考慮資金與人手 | 先用 AI 做出來試 |
| 工作重心 | 帶人、溝通與協調 | 邏輯、架構與系統 |
自由，是有更多事情可以自己決定。
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成為 AI 講師的路
先是好奇，後來一直分享。
我本來就喜歡把有趣的事，
講給別人聽。
- 聽見 ChatGPT參與社群活動時，發現大家都在聊。
- 自己研究與嘗試覺得有趣，就找資料、動手試。
- 不斷分享把自己的理解，變成別人聽得懂的例子。
你正在累積的經驗，也可能是下一段職涯的起點。
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機會從一次次分享長出來
後來，一位扶輪社社長邀請我。
一個新的聽眾群
面對六、七十歲的前輩，
怎麼把 AI 講得有感？
從他們在乎的事情切入，
讓新科技和生活產生關係。
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把過去接回現在
新的職涯，常常從舊的強項長出來。
| 我走過的經驗 | 帶進 AI 教學的能力 |
|---|---|
| 企業服務與 ERP | 看懂流程，理解企業問題 |
| 喜歡分享 | 把新東西講成聽得懂的例子 |
| 音樂與表演 | 掌握節奏，把課堂當成演出 |
我也從別人的經驗裡，
學習自己的下一步。
你不需要把過去歸零；先找出它能怎麼和 AI 接上。
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重新看待 AI
AI，會像網路和手機一樣走進工作。
即使你很擅長與人互動，AI 仍然值得學。
01
會用
遇到事情，知道可以找 AI 幫忙。
02
懂用・好用
說清楚需求，辨認結果是否合適。
03
每天用
把一件小事，慢慢變成自己的習慣。
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工作的分工 / 機長與機組人員
我的工作，不必全部由我做。
我 / 機長方向 · 關係 · 最後判斷
把需求接住
整理需求 · 調閱資料
任務已分工把想法做出來
簡報 · 網站 · 服務原型
任務已分工把問題問清楚
摘要 · 比較 · 提出問題
任務已分工合作夥伴：現場協作 · 專業互補 · 在地連結
先保留我的工作：方向、關係，以及最後判斷。
空白鍵／→ 推進故事
這是工作分工示意，不代表多個 Agent 正在即時執行。
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每天真的在用 / 換一種理解方式
長文看不懂，我就換一個入口。
原本：資訊很多的長文
到底在說什麼？
「你講得很難欸，
我聽不是很懂。」
→
先請 AI 講白話
先抓住這三件事
01 核心重點是什麼？
02 跟我有什麼關係？
03 還有什麼要確認？
再換成適合自己的形式
NotebookLM / 語音摘要
通勤、搭捷運，換成用耳朵理解。
先理解，再回到來源確認。資訊太多時，我不一定要硬撐著讀完。
空白鍵／→ 推進故事
流程與聲波為情境示意，非實際生成或播放音訊；本人的學習偏好不代表固定學習類型。
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我的日常說法 ／ 口述整理
「你講得很難欸，我聽不是很懂。」
太難
請你講白話一點。
太淺
我想要更完整的內容。
太長
簡單條列，讓我知道該做什麼。
不夠了解我
我再補充一些背景。
就像現在做這份簡報：我說、AI 整理，再一起修。
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真實工作方法 / 這份簡報也是這樣完成
一句客戶需求，變成一份工作準備。
客戶對話 / 本場需求摘要
希望多分享你的職涯，
還有實際使用 AI 的經驗。
還有實際使用 AI 的經驗。
90 分鐘，現場與線上同步。
最後留 10 分鐘 Q&A。
最後留 10 分鐘 Q&A。
交給 AI 整理 →
AI 客戶幕僚需求背景限制
本場課程 / 工作準備
先把需求整理清楚
- 誰來聽：創業者與不同職務
- 想帶走：重新看待 AI 的可能
- 沿用什麼：過去故事、真實案例
- 要確認：哪些故事與數字可公開
我確認，再製作
先把真實對話帶進來，不必重新打一份完整需求文件。
空白鍵／→ 推進故事
對話依本次課程需求濃縮重述；動畫展示工作方法，不連接或寄送任何客戶資料。
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真實案例 ／ 網站與服務
把教學經驗，變成別人能使用的服務。
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值得帶走的工作方法
先做一個能被使用的小版本。
說出場景
誰在什麼時候，需要解決什麼？
讓 AI 做原型
先把想法變成可以看的畫面。
自己試用與修正
看結果、找問題，再反覆調整。
自由，是一個念頭出現時，你有能力先試一次。
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新的職涯可能 / 海外合作
AI 幫我準備，夥伴讓合作落地。
馬來西亞授課：走進真實的課堂。課程內容
案例與教學節奏
雙語資料 · 內容準備
流程整理 · 會前對齊
主持與互動
招生與學員跟進
能力可以先跨出去，關係與合作仍然要用心經營。
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不只工作 ／ 我的日常使用範圍
很多小事，我已經會先找 AI 商量。
01
學習
長文白話化、轉成音訊
02
健身
看不懂的說明，換成圖
03
理財整理
帳單整理、卡片資訊比較
04
選購
eSIM、VPN、手機
05
旅行
飛機、高鐵、出門安排
06
思考
不同觀點、請它當反對黨
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生活案例 ／ 看不懂，就換一種呈現
在國外健身時，我會說：畫圖給我看。
既有健身資料中的圖稿｜2026.06.16本頁展示溝通方式；圖稿不等於經過驗證的動作指導。
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真實成果 ／ 信用卡研究專案
資料看完了，我把它變成一張速查圖。
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出國準備 / 讓資訊聚在同一個地方
出門前，先把資訊排成一張看板。
資訊彙整✈
行前晨報歷史畫面 / 2026.06.15
看日期 → 找來源 → 確認狀態
我還是要做的事
出門前確認最新資訊，
再決定怎麼安排。
航班、出發地與目的地，原本分散在不同地方。
空白鍵／→ 推進故事
2026.06.15 歷史 HTML 節錄；本頁不提供目前航班、天氣或行程判斷。
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真實案例 ／ 投資研究
我仍然讀書，AI 陪我把研究整理清楚。
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研究 × 視覺化 / 改一個條件，看一個差別
同一組報酬，順序有差嗎？
先猜一個問題先好後壞
先好後壞
vs.
先壞後好
每年還要提領，
結果會一樣嗎？
同一組年度報酬，換個順序，會不會影響結果？
空白鍵／→ 推進故事
既有研究頁改編；起始 100 單位、20 年，假設示範，非個人資產或投資建議。
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AI 也會幫倒忙 / 我學到的一條界線
我只是要草稿，它卻寄出去了。
我的意思
幫我整理草稿。
草稿
➤
本人確認
對外寄送OUTBOX
結果卻直接寄出
後來，我開始把條件說清楚先完成草稿，讓我看。
先完成草稿，讓我看。
對外寄送前，等我明確確認。
把「準備」與「執行」分開授權。
當時我只想請 AI 幫我整理草稿。
空白鍵／→ 推進故事
本人經驗的情境重現；未指定當時平台、收件人或損失。本頁無寄信功能。
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越用，越知道怎麼合作
AI 寫得像樣，也可能寫錯。
「給客戶的案例，
內容是有錯誤的。」
後來，我更在意三件事。
來源 這個內容從哪裡來？
情境 它有沒有理解我的需求？
確認 給別人之前，我看過了嗎？
人機協作，是一邊使用，一邊修正彼此的工作方式。
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再往前想一步 ／ 未來想像
如果需要資料時，就能直接問呢？
AI 眼鏡 × 自己的知識庫
想起一段客戶對話，
找到先前的需求與準備。
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回到在場的每一個人
同一個 AI，不同的工作入口。
| 你的角色 | 可以先試的一件事 | 你要保留的判斷 |
|---|---|---|
| 茶品牌經營 | 把顧客常問的問題整理成回覆草稿 | 茶品知識與品牌語氣 |
| HRBP | 整理去識別的訪談主題與追問 | 理解人與組織情境 |
| 採購經理 | 彙整供應商資料，列出待確認差異 | 規格、條件與合作風險 |
| 接案主持 | 把客戶訪談整理成活動流程初稿 | 現場節奏與臨場反應 |
| 個人品牌 | 把口述經驗變成內容與服務初稿 | 真實經驗與個人觀點 |
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帶回生活 ／ 7 天小實驗
選一件小事，連續試七天。
第 1 天
選一個重複任務，留下原本做法。
第 2–6 天
每天試一次，記下哪裡有幫忙、哪裡要修。
第 7 天
比較結果，決定保留、調整或換一件事。
成功不是做得多華麗，而是你真的願意再用一次。
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把今天的想法，帶回明天的生活
了解自己，
讓 AI 幫你
多走一步。
會用・懂用・好用・每天用
黃敬峰／阿峰老師
www.autolab.cloud ｜ ai@autolab.cloud
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Q & A ／ 10 分鐘
你還卡在哪一步？
你的問題
從哪裡開始？
一件重複的小事
為什麼不好用？
需求・資料・驗收
未來怎麼走？
強項・下一個嘗試
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保持聯繫
把今天的一個想法，帶回生活裡。
黃敬峰・阿峰老師 ｜ 企業 AI 培訓・應用與導入
你是機長，AI 是機組人員。