前陣子，我受邀到直銷產業進行一個小時的「AI賦能個人品牌經營實戰」短講，開場沒多久就出了一個小插曲。
我請大家掃描QR code、輸入日期進入互動測驗，結果現場有人不小心從「我是老師」的入口反串進來，整個系統跟著跳來跳去，題目也不斷重複刷新。
台下開始出現一些騷動，我自己心裡也是一驚，但轉念一想——這不正好呼應了我們一開始就約定好的那句話嗎？
「任何問題都有第三種解決方法。」
於是，我請大家先冷靜下來，改用最土法煉鋼的方式，透過Google線上問卷收集大家的AI使用狀態。
事後回想，這段小插曲反而成了那場講座最好的示範：AI很好用，但它從來不是萬能的。人永遠需要準備好B方案，甚至C方案。
個人品牌，其實就是別人心中對你的印象
課程一開始，我請大家閉上眼睛想一件事：
別人想到你，會先想到什麼？
這個問題，我自己也想了很久。
個人品牌拆開來看，其實包含四個維度：視覺識別、行為識別、理念識別，以及數位形象。
視覺識別，是你的穿著、妝髮與表情；行為識別，是你說話的方式與應對進退；理念識別，是你的價值觀，以及你做這件事的出發點；數位形象，則是別人在網路上搜尋你時，會看到什麼。
這四個面向只要有一個環節對不上，就可能產生落差。
例如，網路上的你看起來活潑開朗，實際見面後卻三句不離推銷，對方對你的信任與感受，自然就會打折扣。
所以，我一直提醒大家，也提醒自己：
AI可以放大你，但不能拿來打造一個不是真實的自己。
真實，永遠比包裝重要。
AI在服務裡扮演什麼角色？售前、售中、售後都用得上
把顧客旅程拆成售前、售中、售後三個階段來看，AI能幫上忙的地方，其實遠比多數人想像得更多。
在售前階段，AI可以協助我們進行市場分析，找出自己的定位。
我自己就經常請AI透過SWOT分析，幫助我重新看清楚：同樣教授服務與溝通的講師這麼多，我和其他人的差異點究竟在哪裡？
在售中階段，AI可以協助我們進行拒絕情境的沙盤演練，也能搭配DISC或MBTI等溝通風格框架，幫助我們思考不同類型的顧客，適合用什麼方式溝通。
到了售後階段，AI最實用的功能之一，就是成為我的追蹤與行程小幫手。
每一種產品的回購週期都不同，保健品可能大約一個月，保養品則可能是三到六個月。這些資訊如果只靠腦袋記，很容易遺漏。
但透過AI與行事曆工具，我們可以一次建立隔天、第七天、第十四天等不同階段的追蹤提醒，甚至設定每天固定時間，收到隔天需要聯繫的顧客名單。
AI不一定要代替我們服務顧客，但它可以提醒我們，不要忘了服務顧客。
一個好指令，長什麼樣子？
講座中，我特別示範了「沒有講清楚」和「把需求講清楚」之間的差別。
一開始，我只跟AI說：「幫我設計一張情境圖。」
結果，它便開始自行腦補，不但在畫面中加入了一杯不合理出現的飲料，甚至讓同樣的咖啡重複出現兩次。
這就是典型的：
你沒有說清楚，AI就會自己編。
後來，我把角色、任務、對象、資料、限制與格式六件事完整交代清楚，它才逐漸做出我真正需要的內容。
這也是我經常和大家分享的萬用指令公式：
- 角色：希望AI站在誰的角度思考。
- 任務：希望它完成什麼事情。
- 對象：這份內容要跟誰溝通。
- 資料：它可以依據哪些內容。
- 限制：有哪些事情不能說、不能做。
- 格式：希望最後的輸出長什麼樣子。
說清楚、講明白，不只是使用AI的能力，其實也是一種重要的溝通能力。
當我們能把需求交代清楚，就能省下許多來回修改與猜測的成本。
個人化服務，不是讓AI懂更多，而是提醒我們少問了什麼
很多人在使用AI協助服務顧客時，第一個問題可能會是：
「這位顧客適合吃什麼？」
但我會建議，先把問題倒過來問：
「在提供建議之前，我還需要先問對方什麼？」
不論是設計新人教材，還是協助顧客整理需求，我都習慣先請AI幫我補充問題清單，再根據顧客實際提供的資訊，整理出更適合他的溝通方向與服務建議。
這不是讓AI代替專業人員做醫療判斷，而是讓AI幫助我們做好服務前的準備功課。
同樣的邏輯，也可以運用在從顧客走向經營夥伴的邀約過程中。
我請AI扮演一位「低壓、重視長期關係的事業邀約教練」，協助設計不誇大成功機會、不利用友情施壓的對話節奏。
先回顧對方的使用經驗，再探索他的動機、了解他的期待，最後才提出低壓、保有選擇空間的邀請。
轉化不是一味地說服，而是辨認對方是否真的有需求，也是否已經準備好了。
團隊複製，從標準化開始
帶團隊最花時間的，往往不是教一次，而是同樣的內容必須重複說三十次。
在那場講座中，我示範了如何把官方產品資料，轉換成一份讓新人可以在十分鐘內快速掌握的入門教材。
內容包括三個產品重點、三種對談情境、五個需求提問，以及三句合規說法與三句應該避免的說法。
AI能協助我們加快整理資料與製作教材的速度，但複製從來不是越快越好，而是要複製正確。
好的複製，是讓新人有方法可以依循，同時也知道哪些界線不能踩。
說清楚、講合規、做成工具
現場也有夥伴問我，平常會使用哪些AI工具。
我自己會交替使用Claude、GPT和Gemini，因為它們擅長的事情不太一樣。
Claude的文字整理與寫作表現很好，我經常把它當成文字顧問；GPT在圖像生成與創意發想方面有不錯的表現，但面對資訊內容時，仍然必須留意它可能會一本正經地提供錯誤答案。
需要整理大量資料或建立知識庫時，我則會使用NotebookLM，搭配Google生態系的工具。
因為同一個Google帳號就能串連Gmail、Google雲端硬碟與Google行事曆，在資料整理、搜尋與後續執行上都相對方便。
因此，使用AI的重點從來不只是「哪一個工具最好」，而是先理解自己的需求，再選擇適合的工具。
不同的工作，交給不同的AI處理，往往比期待一個工具包辦所有事情更實際。
那場七十分鐘的分享，最後，我請現場的夥伴一起念出一句話。
這也是整場講座中，我最想留給大家的一句話：
AI可以複製內容，但信任，仍然需要由人創造。
讓AI幫助我們省下時間，再把省下來的時間，拿去服務人、理解人、陪伴人。
這才是我們學習這些工具，真正的初衷。
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