顧問協助的部分
盤點工作流程與資料，選定任務，設計提示詞、操作步驟及人工檢查方式，陪團隊試做。
AI × STRATEGY HR
把 AI 用進人資工作，
從一項耗時任務開始。
資料整理、制度撰寫、面試準備與績效紀錄，佔去了許多人資與主管的時間。導入 AI 的起點，是看清楚這些工作要支持什麼管理目的，以及什麼才算做好。
Kalitha 從組織、人力與流程出發，協助企業規劃 AI 的使用情境、工作標準與覆核方式，逐步形成團隊能使用、能交接的管理方法。
企業合作評估
從一項工作試做，評估 AI 是否值得投入
適合想改善資料整理、文件準備與人資流程，卻還缺少操作方法及覆核標準的企業。
可約定的成果
任務與資料清單、提示詞範例、工作範本、覆核清單、試行紀錄與使用指引。
企業需要準備
安排實際使用者與熟悉工作的人覆核，提供可使用的範例，確認工具帳號與資料使用範圍。
如何決定下一步
比較包含檢查與修改的總時間、錯誤與使用情形；工具費用、系統串接與客製開發需求另行確認。
CONNECT HR TO BUSINESS
經營目標，需要對應的人才與管理制度
企業要擴充、提升品質或培養接班人才，會牽動職責、能力、用人與績效要求。策略人資的工作，是將這些需求連在一起；AI 的使用，也應嵌入這套管理架構。
先確認方向與責任
釐清企業目標、組織分工、關鍵職務與目前卡點，確認優先改善的問題。
建立可討論的標準
將職務要求連到招募、職能、績效與培育，讓不同人資作業有一致依據。
讓資訊能被使用
盤點資料來源、輸入格式、作業步驟與維護責任，補足流程中的斷點。
在現場試做與修正
選擇可拆解、可核對的任務，觀察產出品質與實際使用情況，再調整做法。
以上為 Kalitha 的導入規劃架構；各階段依企業制度成熟度與資料現況調整。
EIGHT APPLICATION SCENARIOS
從人資的日常工作，找到具體切入點
每個應用都先確認輸入資料與預期成果，再分配 AI 協助範圍及人工確認責任。以下為可規劃的顧問輔導情境。
01組織診斷與人資現況盤點制度、訪談與會議資料分散，問題很多卻難以排出改善順序。
先準備什麼組織圖、工作流程、去識別化訪談摘要與現行制度。
AI 可以協助依既定分類整理問題、比對文件差異，列出需要追問或補證的項目。
可形成的成果人資現況盤點、議題分類表、改善優先順序草案。
由人確認的關鍵顧問與經營團隊核對脈絡、證據與原因，決定改善焦點。
02工作分析與職能建構職務說明只有工作清單，能力要求與實際責任對不上。
先準備什麼職務訪談、工作任務、交付標準與職責分工。
AI 可以協助整理職務目的、主要任務與能力項目，協助草擬可觀察的行為描述。
可形成的成果職務說明書、職能項目與行為指標草案。
由人確認的關鍵由用人主管與人資確認職責邊界、能力層級與現場適用性。
03招募任用與面試準備不同主管各憑經驗面試，題目與評核標準不一致。
先準備什麼職務需求、必要條件、工作情境與既定評核標準。
AI 可以協助草擬招募文案、行為事例問題、追問方向與面試紀錄格式。
可形成的成果人才條件表、結構化面試題庫、評核表與紀錄模板。
由人確認的關鍵主管與人資確認問題和職務的關聯，依實際證據共同判斷適任性。
04績效管理與主管回饋目標抽象、平時紀錄不足，面談容易只剩印象與分數。
先準備什麼部門目標、工作成果、既有指標及去識別化回饋紀錄。
AI 可以協助檢視目標是否具體、整理事實與待確認事項，草擬面談問題及行動追蹤格式。
可形成的成果目標與指標草案、績效面談提綱、改善行動紀錄。
由人確認的關鍵主管確認目標可行性與事實完整性，親自進行回饋與績效判斷。
05人才發展與教育訓練課上了不少，但職能缺口、工作任務與訓練內容沒有連起來。
先準備什麼職能要求、培育需求、工作案例與現有學習素材。
AI 可以協助整理學習目標、課程架構、案例與教學活動，協助建立課後應用任務。
可形成的成果訓練需求表、課程與演練草案、工作教導檢核表。
由人確認的關鍵人資、講師與主管確認學員程度、內容正確性與工作應用方式。
06人資制度與作業文件辦法、表單與現場作法各自更新，內容容易互相矛盾。
先準備什麼公司已確認的制度原則、現行辦法與配套表單。
AI 可以協助比對用詞、欄位與流程的一致性，整理差異與待查證項目。
可形成的成果制度差異清單、流程與表單草案、版本修訂紀錄。
由人確認的關鍵相關權責人員確認實際作法；涉及法令的內容另依最新官方資料及專業意見核對。
07SOP 與組織知識整理做法留在資深同仁腦中，新人需要反覆問，同一件事有不同版本。
先準備什麼實際操作步驟、工作標準、常見異常與既有紀錄。
AI 可以協助把經驗整理成步驟、檢核點、常見問題與教導素材，標示資訊缺口。
可形成的成果SOP 草案、工作檢核表、知識條目與維護規則。
由人確認的關鍵由實際操作者走過流程、確認例外情境，再核定發布與更新責任。
08主管與教練工作準備會議紀錄很多，待辦、決策與後續行動卻不容易追蹤。
先準備什麼經授權且符合使用範圍的議題摘要、會議紀錄與行動清單。
AI 可以協助協助整理已決事項、待確認問題、責任分工與下一次討論提綱。
可形成的成果會議摘要、行動追蹤表、對話準備與回顧問題。
由人確認的關鍵會議主持人確認決策與承諾；教練會談資訊依事前約定的保密範圍處理。
A PRACTICAL PILOT
例如：把主管面試經驗，整理成共同工具
情境模擬｜以下示範導入方式，並非客戶成效案例。
起始問題
不同主管面試同一職位，問的問題不同、紀錄方式不同，事後難以比較證據。
這次試行的範圍
先選一個職位，完成面試準備與紀錄工具，確認主管是否能實際使用。
- 釐清工作要求
由主管與人資確認主要任務、必要能力與適任條件。
- AI 協助形成草稿
依已確認的條件，草擬行為事例問題、追問方向與紀錄欄位。
- 人工修訂並演練
檢查題目是否與工作相關、評分描述是否清楚，用模擬回答試填。
- 回顧工具是否好用
比較準備時間、修改次數與紀錄完整性，調整後交由人資維護。
可能的交付成果職務條件表面試題庫評核與紀錄表使用與覆核指引
第一次導入 AI，怎麼選工作？
先選一件常做、耗時，
而且有人能檢查結果的工作
例如整理會議紀錄、草擬面試題目或編寫新人操作步驟。先用一項任務試做，確認加上人工檢查與修改後，是否仍有助於工作。
哪件事反覆花時間？
挑出每週或每月常做的整理、準備工作，說清楚想減少哪個步驟的負擔。
例如：每次會後都要重新整理決議與待辦事項。
有資料與完成範例嗎？
準備可使用的原始資料，以及一份您認為做得好的範例，讓產出有明確依據。
例如：可使用的會議紀錄，以及含負責人、期限的追蹤表。
誰能檢查做得對不對？
指定熟悉這項工作的人，確認內容是否正確、哪些地方需要補充或修改。
例如：由會議負責人核對決議、分工與期限。
條件還沒齊，就先補這一項
- 主管對「做好」的標準不同：先確認共同範例與完成標準。
- 資料不完整，或不確定能否使用：先整理來源與可使用範圍，也可用模擬資料練習。
- 沒有人能確認結果：先安排覆核人員，再決定是否試做。
以上為顧問選題建議與情境示例。Kalitha 可陪您盤點任務、準備資料與檢查標準，選出第一項適合試做的工作；錄用、調薪等決定仍由企業權責人員負責。
一起討論第一項 AI 試做工作 →IMPLEMENTATION & DELIVERABLES
從盤點到移交，形成團隊可延續的做法
- 01
盤點與選題
找出重複工作、資料斷點與管理卡點，選定一個適合試行的任務。
階段成果場景清單、優先順序、試行目標。
- 02
整理資料與標準
確認可使用的資料、輸入格式、判斷依據及人工覆核責任。
階段成果資料清單、輸入範本、品質檢核條件。
- 03
共同試做
以企業提供的適當範例試做，調整提示詞與工作步驟，記錄錯誤及例外。
階段成果提示詞範例、工作流程、試行紀錄。
- 04
回顧與移交
比較原先做法與試行結果，決定調整、延續或擴大，安排內部維護人員。
階段成果回顧摘要、使用指引、責任與更新方式。
依企業需求，選擇合作起點
應用盤點與規劃
適合還不確定從哪裡開始的企業。整理場景、流程與資料條件，形成優先順序及試行範圍。
主題工作坊
適合希望讓人資與主管建立共同方法的團隊。以實際任務演練輸入、提問、修訂與覆核。
場景試行輔導
適合已有明確改善題目的企業。共同設計流程與工具，透過試做、回顧與移交建立內部使用方式。
實際工具選擇、資料使用方式、交付範圍與時程，於需求對焦後確認；如涉及系統串接，另行評估技術可行性與工作範圍。
MEASURE WHAT MATTERS
回到工作成果，判斷應用是否值得延續
試行前先留下基準，試行後用相近任務比較。把人工檢查與修改時間一起納入，才能看見實際投入。
效率
準備、整理、覆核與修訂總共花多少時間？
品質
關鍵欄位是否完整？錯誤、遺漏與返工發生在哪裡？
使用
主管與人資是否能完成操作？哪些步驟仍需要支援？
管理價值
資訊是否更清楚？是否有助於面談、教導、交接或後續追蹤？
以上為建議觀察項目，不預設改善幅度。依試行結果決定延續、修正或停止。
CLEAR RESPONSIBILITY
把使用原則，放進日常工作流程
資料先確認
確認使用目的、授權與必要範圍。可用虛構或去識別化資料試做；涉及個人或機密資訊時，另確認工具環境與適用要求。
輸出有依據
區分原始事實、AI 整理與推論。資訊不足時列為待確認，不以流暢的文字代替證據。
判斷由人負責
任用、薪酬、績效處置與組織調整等重要決策，由企業權責人員依實際情境作成。
流程有人維護
約定覆核、發布、版本管理與異常回報方式。制度或工作條件改變時，重新檢查範本與提示詞。
涉及法令、個資與專業判斷的內容，應依最新官方資料及適當專業意見確認；工具與流程設計需配合企業實際使用環境。
START WITH ONE TASK
先挑一項最想改善的人資工作。
帶著目前的作法、常見卡點與期待成果來談，一起找出合適的 AI 輔助方式。