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會議開完,問題更多?讓 AI 當你的「問題偵探」,3 步驟拆解職場難題

彭建文、謝文翊
2025-09-05
彭建文、謝文翊
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很多人都在問,AI 在職場上到底有哪些應用?除了幫我們寫信、做簡報,AI 能不能協助我們處理更複雜、更核心的思考性工作?答案是肯定的。而其中一個最有價值的應用,就是幫我們解決一個最常見的困境——「問題到底出在哪裡」。

想像一下這個你我都不陌生的場景:一場兩小時的會議結束,白板上寫滿密密麻麻的字,大家七嘴八舌、唇槍舌戰,最終的結果卻是沒結論、沒共識,甚至冒出了更多新問題。 問題解決了嗎?沒有,反而更像一團打結的毛線,你愈想硬扯,就纏得愈緊。

多數時候,我們並不是沒有能力解決問題,而是花太多時間在「找答案」,卻忽略了問題解決的第一步,也是最關鍵的一步:問對問題。就像醫生開藥前,總得先透過各種問診與檢查來找出真正的病因。「問題分析」就是我們在職場上最容易被低估,卻也最重要的「診斷階段」。

那問題來了:到底該怎麼分析?怎麼問?怎麼才能在資訊迷霧中,精準抓到那個牽一髮動全身的癥結點?這時候,就該請出我們的新夥伴:AI。

你的問題,AI 能幫你問得更深入

AI 不是什麼能預知未來的神,它無法幫你做重大的人生決定,也不能保證給你的答案百分之百正確。

但近幾年我觀察到,從 ChatGPT 到 Notion AI,AI 最厲害也最被低估的能力之一,就是陪你抽絲剝繭,當一個客觀、中立又不知疲倦的提問者。

去年,我輔導的一位經營電商的朋友小張就遇到大麻煩,他的客服信箱天天被客訴塞爆,團隊焦頭爛額。小張一開始的直覺反應是:「肯定是客服人力不夠!該加人了!」

在他準備投入更多成本招聘前,我建議他試著把這個困境丟給 AI 聊聊。結果,AI 沒有直接給他解決方案,反而像個經驗豐富的顧問,拋出好幾個關鍵問題:
• 「客訴主要集中在哪一個購物流程?是下單、付款,還是到貨階段?」
• 「抱怨的顧客,大多是第一次購買的新客戶,還是重複購買的老客戶?」
• 「客訴是否集中在特定時間點?例如周末或促銷活動後?」
• 「問題的核心,會不會跟合作的物流公司或金流支付系統有關?」

這幾個問題彷彿一盞盞探照燈,瞬間照亮了小張思考的盲區。他順著線索一查才驚訝地發現,問題根本不在客服人力,而是合作的金流系統在每晚特定時段會出現不穩定,導致少量訂單付款失敗,進而引發了一連串的客訴。

你看,AI 的價值不在於直接給小張一個標準答案,而是用精準的提問,幫他釐清了「真正該被解決的問題」。這才是最難,也最關鍵的一步。

「AI 提問式分析法」3 步驟拆解問題

當你下次遇到像毛線球一樣複雜又混亂的問題時,先別急著開會。不妨試著跟 AI 一起,走過這 3 個分析步驟:

1. 描述情境,讓 AI 掌握全貌

首先,把你遇到的問題和相關背景,盡可能具體地告訴 AI。不用怕寫得太囉嗦,你提供的資訊愈完整,AI 就愈能理解你的處境。

例如對 AI 說:「我是一位專案經理,目前負責的 A 產品開發案,已經連續兩個月進度延遲了。團隊成員看起來都很忙,但專案就是不斷卡關。」

2. 拆解問題,找出關鍵卡關點

接著,請 AI 幫你把這個大問題拆成更小的流程或組成部分,並找出可能的「延誤熱點」。

AI 可能會引導你:「好的,那我們先把 A 產品的開發流程拆開來看:需求定義、產品設計、開發實作、內部測試、上線發布。根據你手上的資料,延誤最常發生在哪一個階段呢?」

3. 追查根本原因,從現象看見本質

當你鎖定了「延誤熱點」(例如發現在內部測試階段)後,就可以針對這個熱點,請 AI 和你一起深入探索背後的真正成因。

你跟 AI 可以繼續深究:「為什麼測試階段總是出問題?是一,測試案例寫得不夠完整?二,源頭的需求定義就不清楚?三,開發部門與測試部門之間的溝通有斷層?」

AI 不是代替你思考,而是像一位耐心的教練,引導你把腦中的資訊碎片拼湊起來,把混亂的邏輯整理清楚,讓問題從模糊的「感覺」,走向清晰的「結構」。

延伸閱讀:加班寫報告的 PM 即將被淘汰!AI 時代,專案經理的職能升級 3 步驟

找出原因之後,AI 也能一起思考解方

當你透過分析,終於知道問題的根源在哪裡之後,下一步自然就是思考「該怎麼解決?」

但很多人,包括我自己,常會陷入「只想到一種解法」的思維陷阱。這樣的風險很高,萬一這個方法行不通,整個計畫就卡住了。這時,AI 就能搖身一變,成為你最佳的腦力激盪夥伴。

你可以問它:「針對『功能定位不清導致產品銷售下滑』這個問題,除了降價促銷,還有沒有其他可能的解決方案?」
它可能會像一位創意總監,丟出好幾種不同風格的提案,讓你試看看:

• 方案 A(溝通層面):製作一系列視覺化的短影音故事,用感性方式強化產品賣點
• 方案 B(市場層面):轉換目標客群,從高階玩家轉向入門新手市場
• 方案 C(通路層面):減少無效線上通路,集中資源強化品牌直營店的顧客體驗
• 方案 D(測試層面):用 AI 模擬不同廣告文案,預測市場反應,在小範圍內先測水溫

這些 AI 生成的多元建議,就像產品開發的快速打樣,讓你能在投入大筆資源之前,進行一次策略預演。但別忘了,AI 只負責提供選項,真正要拍板定案的人,永遠是你。

延伸閱讀:以為團隊很懂 AI?給主管的「AI 文化檢核表」:6 題測出真實應用水準

AI 時代,屬於善於提問的你

我們常開玩笑說,AI 像個什麼都懂的「答案機」。但我認為,更精準的說法是,AI 更像一面能映照思緒的「對話鏡子」。你問什麼,它就映照什麼;你問得愈具體、深入,它回應的畫面就愈清晰、愈有洞察。

過去,我們仰賴經驗來解決問題;現在,我們可以借助 AI,來升級思考的品質與速度。它就像智慧駕駛輔助系統,在複雜的決策彎道中,幫你打燈警示、描繪路徑、避開陷阱。

AI 不會取代你,但它會放大那些「願意深度思考、善於提問的人」的價值。學會用 AI 進行深度問題分析,只是掌握「AI 職場應用」的開始,但它卻是最能體現你策略思維、拉開你與他人差距的關鍵一步。

現在,換你了。給自己一個小挑戰:
想一個最近困擾你的問題,不論是專案卡關,還是生活兩難。把這個情境丟進你熟悉的 ChatGPT、Notion AI、Miro AI 裡。不求完美答案,只求一次釐清背景、找到關鍵、進行腦力激盪的體驗。

你會驚訝地發現,你的思考方式已經在悄悄改變了。這或許才是 AI 時代帶給我們最珍貴的禮物。

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