很多人都在問，AI在職場上到底有哪些應用？除了寫信、做簡報，AI是否能協助我們處理更複雜、更核心的思考型工作？答案是肯定的。而其中一個最有價值的應用，就是幫助我們解決最常見、卻最棘手的一個困境——「問題到底出在哪裡」？

想像一個熟悉的場景：2小時的會議結束，白板上寫滿字，大家熱烈討論、各執己見，但最終卻沒有結論，也沒有共識，甚至冒出更多新問題。

問題解決了嗎？沒有。反而像一團打結的毛線，越想硬扯，越扯越亂。

多數時候，我們不是缺乏解決問題的能力，而是把時間花在「找答案」，卻忽略了解決問題的第一步、也是最關鍵的一步——「問對問題」。

就像醫生開藥前必須先診斷病因，問題分析就是職場中最容易被忽略、卻至關重要的「診斷階段」。

那問題來了：該怎麼分析？該怎麼問？又該如何在資訊迷霧中，精準找到關鍵癥結？這時候，AI就是你最好的新夥伴。

AI讓你問更深、看更清

AI不是萬能的神，不會替你做人生決定，也不能保證答案百分之百正確。但從ChatGPT到Notion AI，我觀察到它們最強大、也最被低估的能力之一，是成為一位冷靜、客觀又不知疲倦的提問者。

一位經營電商的朋友就曾遇到棘手問題。他的客服信箱被客訴塞爆，團隊焦頭爛額。

他的直覺是「客服人手不夠，該增員了」。在準備投入成本招人之前，我建議他把整個情況交給AI聊聊。結果AI沒有直接給出解法，反而像一位資深顧問，連拋幾個關鍵問題：

  • 「客訴集中在哪一個購物流程？下單、付款，還是到貨？」
  • 「抱怨顧客是新客還是老客？」
  • 「問題集中在特定時間點嗎？像週末或促銷活動後？」
  • 「是否與物流或金流系統有關？」

這些問題如探照燈般，照亮了他思考的盲區。他順著線索一查，發現根本不是客服人力的問題，而是金流系統在特定時段不穩，導致訂單付款失敗，引爆客訴。

你看，AI的價值不在提供答案，而在於提出精準的提問，讓你看清真正該解決的問題。這才是最難、也最關鍵的一步。

「AI提問式分析法」3步驟破解問題迷霧

當你再次遇到像毛線球一樣複雜混亂的問題，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

把你的問題與背景，盡可能具體的告訴AI。

資訊越完整，AI就越能理解你的處境。例如：「我是一位專案經理，目前負責的A產品開發案連續兩個月進度延遲。團隊成員都很忙，但專案總是卡關。」

2.拆解問題，找出卡關熱點

請AI幫你把問題拆解成流程，逐步找出可能卡住的環節。
 

AI可能會說：「我們先把開發流程拆成：需求定義、產品設計、開發實作、內部測試、上線發布。你發現延誤最常發生在哪一段？」

3.追查根因，從現象看本質

鎖定問題區段後，繼續和AI深入探討根本原因。

例如：「測試為何總出問題？是測試案例不完整？還是需求定義不清？或部門溝通出了問題？」

AI不是代替你思考，而像是一位耐心的教練，引導你釐清資訊、建立邏輯，把模糊的感覺變成具體的結構。

找到病因之後，AI也能一起找解方

當你明確找出問題根源，下一步自然是「找解方」。但很多人常掉進「只想到一種解法」的陷阱。這時，AI就能幫你擴展視野、刺激思考。

舉例來說，針對「產品定位不清導致銷量下滑」這個問題，除了降價促銷，還有其他選項嗎？你可以這樣問AI：

  • 方案A（溝通面）：製作短影音，感性傳達產品價值。
  • 方案B（市場面）：轉換目標客群，主攻新手用戶。
  • 方案C（通路面）：優化通路配置，強化直營體驗。
  • 方案D（測試面）：透過AI模擬廣告文案，預測市場反應。

這些建議如同創意打樣，讓你在投入大量資源前，先做一輪策略預演。由AI提供選項，但最終做決策的，還是你。

AI時代，更需要「會問對問題」的人

與其說AI是答案機，我更認為它是能映照思緒的「對話鏡子」：你問什麼，它就映出什麼；你問得越準，它回得越深。

過去，我們靠經驗解題；現在，我們能靠AI升級思考品質與速度。它像智慧駕駛輔助系統，在關鍵時刻打燈提醒、標出路徑、避開陷阱。

AI不會取代你，但會放大那些願意深入思考、善於提問者的價值。學會用AI分析問題，不僅是AI職場應用的起點，更是策略能力的放大器。

現在，換你試試：想一個最近困擾你的問題，不論是專案卡關或生活抉擇，把情境丟進你熟悉的ChatGPT、Notion AI、Miro AI。不求完美答案，只求一場釐清背景、找到關鍵、激盪思維的過程。

你會發現，自己的思考方式正在悄悄改變。這，或許才是AI時代給我們最珍貴的禮物。

責任編輯：陳瑋鴻
核稿編輯：倪旻勤