7 Strategies to Master AI-Native Workflows

提示工程進階技術：
- 思維鏈提示 (Chain-of-Thought Prompting)： 鼓勵大型語言模型將複雜推理分解為一系列中間步驟，以產生更完整、有條理的輸出。
- 角色提示 (Role Prompting)： 為模型分配特定角色（如旅遊指南、數據分析顧問），使其以該角色的語氣和專業知識回應。
- 零樣本 (Zero-shot)、少樣本 (Few-shot) 提示： 分別指不提供範例或提供少量範例來引導模型理解任務。
- Step-back Prompting： 讓模型先思考相關問題，再回答原始任務。
大型語言模型 (LLM) 輸出控制參數：
- 溫度 (Temperature)： 控制模型輸出的隨機性，低值產生固定輸出，高值則更具創意。
- Top-K 與 Top-P (nucleus sampling)： 設定模型從機率最高的 K 個詞彙或累計機率達到 P 的詞彙中選擇下一個 token。
- 最大 Token 數量： 決定模型輸出的長度。
AI 工作流程的驅動引擎與挑戰：
- AI 系統需多項技術配合與工具整合，構成「學習、分析、執行」的自動化機制，其中自然語言處理 (NLP) 技術至關重要。
- AI 原生應用工作流程需解決數據可持續性、模型適應性（模型漂移）、效率與可靠性、以及價值閉環等核心問題。
- AI 工作流程類型包括文件處理、預測性、決策性、創意工作流程管理和對話式工作流程。

AI Agent 將重塑生產力軟體市場。

到2027年，具備自主決策能力的AI代理人將對傳統生產力工具構成顛覆性挑戰，改變現有市場格局。

企業將從AI工具導入轉向組織重塑。

AI轉型的核心將是重新設計工作流程、治理與績效制度，而非僅採購AI工具，以實現真正的企業級AI能力。

AI將加速技能半衰期並催生新人才需求。

隨著AI全面融入工作，員工需持續重塑技能，具備AI素養和跨領域專業的複合型人才將更受青睞。

1956-08

達特茅斯會議正式確立「人工智慧」(AI) 術語，標誌AI學科誕生。

1966-01

第一個能夠進行人類對話的聊天機器人ELIZA問世，展示自然語言處理潛力。

2022-11

OpenAI 推出 ChatGPT，引領生成式AI熱潮，大幅改變人機互動模式，催生提示工程需求。

2023-01

AI在各領域帶來全面創新，企業開始重新定義並善用AI輔助日常工作流程。

2024-10

ClaudeAI 推出「Analysis Tool」模組，將AI應用擴展至數據分析工作流程。

2025-01

麥肯錫研究指出，企業對「AI流暢度」技能需求激增7倍，超越單純的提示工程。

掌握 AI 原生工作流程的 7 種策略