「拿到一個簡報題目後，你通常會怎麼準備？」這是我在簡報課程中經常拋給學員的提問，請他們分享自己的準備流程。
而這幾年 AI 工具盛行後，有個答案出現的頻率越來越高：「我會直接請 ChatGPT 幫我寫。」
舉例來說，假設你參加一場簡報競賽，題目是《數位成癮的挑戰》，只要打開 ChatGPT 輸入指令，不用一分鐘，你就能得到一段架構完整、論點清晰的簡報草稿。
老實說，這樣產出的內容，可能已經超越許多沒有使用 AI 輔助的一般人。
這正是 ChatGPT 厲害的地方。它讓原本要花好幾個小時才能完成的工作，在幾分鐘內就能交出水準以上的成果。
但也正因如此，它同時也令人感到不安。當過去的標準成為現在的低標，如果我們還停留在舊的思維與做法，就很有可能在無意間落後別人一大截。
所以，未來如何與 AI 有效協作，已經不在只是新技能，而是一門無法翹掉的「必修課」。
問題來了：為什麼有些人用 AI 如虎添翼，有些人卻還是做不出好簡報呢？
這篇文章，我們就來聊這個主題。
文章大綱
一、三種等級的 AI 簡報協作者
根據我的實務經驗與培訓觀察，與 AI 協作簡報大致上可分成三種等級的使用者。
1. 初階協作者
這群人使用 AI 產出內容時，幾乎沒把所有內容與方向都交給 AI 決定，這樣產出的內容中規中矩，快速拿到60分，但幾乎沒有亮點。
2. 中階協作者
提問前了解自身目標、有初步想法，也會根據目標進行追問與微調，但缺乏對答案的判斷能力。
例如，他會這樣輸入提示詞（ prompt）：
請幫我寫一篇五分鐘的簡報講稿，大綱是
1. 什麼是數位成癮
2. 數位成癮的好壞影響
3. 如何應用好的影響、減少壞的影響
這樣獲得的答案，肯定比初階使用者更具體、完整，而且具備簡報者的主觀意識。
除此之外，他可能還會針對 ChatGPT 給他的答案，進行追問，讓目標更可能實現。
舉例來說，因為他的目標是能從簡報競賽中「脫穎而出」，因此，他可能會請 ChatGPT 給他更多靈感，例如：
3. 高階協作者
目標明確且具備相關實務知識和經驗，能夠策略性地引導 AI 逐步完成任務，並且針對生成式的答案，提出高品質的追問和調整。
這類提問者首次的提示詞可能就會很長，確保 ChatGPT 理解背景，精確地給出答案。例如：
此外，高階協作者還有能力判斷生成式 AI 給出的答案是否符合他的標準，或是缺漏，進一步追問或要求補充。例如：
簡單來說，三種協作者最大的差異就在於 —— 主導性（ownership）。初階使用者像是被指派工作的菜鳥助理，人家說什麼就是什麼；高階使用者則像是知道自己要什麼的總編輯，主導節奏、掌控風格，讓 AI 成為他的智慧夥伴。
接下來我們近一步往下思考，那又是什麼決定了你是否掌握「主導性」呢？關鍵來自三個能力：
- 問題意識：你是否清楚自己的目標，知道該問什麼？
- 追問技巧：你能否針對 AI 給出的答案，追問更多細節，產生與眾不同的觀點細節？
- 認知框架：你是否擁有足夠的知識經驗，下出明確的指令，也判斷 AI 回答是否到位？
接下來，我們就來聊聊這三個關鍵能力！
二、3 大關鍵能力，決定你能否有效與 AI 協作簡報
1. 提升問題意識
要與 AI 有效協作，第一步就是要提升「問題意識」。這並不是單純指會發問，而是指你是否清楚知道自己想解決什麼問題、希望 AI 幫助什麼，以及想要得到什麼樣的答案。
真正好的提問，背後其實是清楚的思考與判斷力。
當我們面對一個簡報主題時，如果腦中是混亂的、模糊的，那麼問出來的問題自然也會是模糊的。AI 再強大，也只能依賴你的輸入來產出結果。這就是為什麼許多人的提問結果，看起來都像是一份平淡無奇的通用答案。
因此，想提升自己的問題意識，我們會教大家先從三個簡單且實用的角度來設計提問。這不只是給 AI 指令的技巧，更是在訓練你「先想清楚，再問清楚」。
好提問的三個關鍵角度
① 情境脈絡（Why）：交代任務背景、目標、受眾。
② 輸出格式（How）：指定 AI 回答的形式與結構（如條列、故事、架構）。
③ 風格語氣（What）：指定回答語氣、角色、適用情境（如幽默、口語、正式）。
這三個角度，能幫助 AI 更貼近你心中理想的輸出，也在訓練你自己「思考更清楚」。
2. 學習追問技巧
如果說「好提問」是決定輸入品質的關鍵，那麼「會追問」就是拉開內容深度與影響力的能力。
許多人在與 AI 對話時，容易停在第一輪回應，只是被動接受 AI 給出的答案。但真正優秀的使用者，會善用追問來強化內容、補足盲點、深化觀點，甚至讓整體輸出更貼近自己想要的結果。
追問不是為了挑剔，而是為了讓答案更精準、更具說服力，也更符合當下的使用情境。這同時也訓練了我們對內容的敏銳度，知道「還可以再多什麼」、「還能再補什麼」。
三個實用追問角度
① 補充細節（Detail）：請 AI 加入數據、案例、比喻，讓論點更具體。
② 切換觀點（Viewpoint）：請 AI 反推其他立場、觀點，讓內容更全面。
③ 轉換風格（Style）：請 AI 用更貼近受眾的語言與語氣重寫，提高親和力。
追問的目的是讓 AI 的內容更靠近你想說的重點、更貼近受眾需求。
3. 提升認知邊界
最後，決定 AI 協作品質的，還有一個更根本、更長期的關鍵能力 —— 認知邊界。
簡單來說，就是「你腦中裝了多少知識與經驗」，將會直接影響你與 AI 對話的品質與層次。
AI 工具能產出什麼樣的結果，不只是取決於你怎麼問，更在於你腦中是否有清楚的結構、判斷標準與內容邏輯，來協助 AI 更快速地靠近你的期待。
舉例來說，一個對簡報陌生的人，可能只會問：「請幫我寫一份五分鐘的簡報講稿。」
但一個具備簡報能力的人，會這樣告訴 AI：
請用 ANSVA 結構來撰寫，並依照以下五個步驟，為每個段落補充相應的內容與設計
1. Attention（吸引注意）：用數據、故事或情境，讓聽眾被拉進來。
2. Need（放大需求）：說明這個議題的重要性與急迫性，讓聽眾認知到問題的存在。
3. Satisfaction（提出解方）：說明你的主張、做法或建議，回應問題。
4. Visualization（描繪未來）：描述執行後的畫面、帶來的好處或想像的情境，幫助聽眾更具體理解。
5. Action（行動呼籲）：收斂重點，呼籲聽眾採取行動或留下關鍵印象。
接著，等 AI 完成初稿後，他可能還會根據生成式的內容進一步追問，以獲得更有品質的答案。
例如：
「Visualization 的部分，是否有什麼真實的統計數據或實驗案例呢？」
大家思考一下：為什麼高階協作者能夠問出這個問題，而其他人不行呢？
最關鍵的原因，在於他對於 ANSVA 這個框架的深入認識，也清楚在簡報中該如何表達才會更有說服力，這就是最大的差別。
三、用策略性提問，提升簡報內容輸出的品質
回到開頭的問題：「拿到一個簡報題目後，你通常會怎麼準備？」
除了請 ChatGPT 直接幫你寫外，我們也還是會聽到一些比較「傳統」的做法。比如說：
1. 蒐集資料
2. 整理資料
3. 規劃大綱
4. 製作簡報
5. 練習調整
這樣做也沒什麼問題，但隨著 AI 搜尋平台的出現（例如：Felo、perplexity），我們製作簡報的方式，也悄悄發生改變。
以這篇文章提到的簡報競賽為例，我現在不再是「先有資料，再來整理」，而是「先決定架構，再來找資料」。
舉例來說，我會先決定要用 ANSVA 這個框架，根據每個段落要說什麼，去設計提問，再透過 Felo 這類專為知識搜尋優化的引擎，快速找到對應的資料或統計數據。
這樣的做法有幾個好處：
1. 有明確框架，能清楚知道要問什麼
一開始就決定好簡報的邏輯架構，才能幫助自己在搜尋時不迷失。每一個問題的背後，都是為了解決某一段的內容需求。
2. 用問題帶動搜尋，而不是資料堆砌
你不是被動接受搜尋結果的資訊，而是主動丟出好問題，讓搜尋結果為你服務。這也是為什麼「策略性提問」很重要。
3. 簡報內容的產出，會更有目標、更有效率
以前的做法容易花很多時間找資料、卻不一定用得上。現在的做法是「找到就能用」，並且能快速組合成一份有脈絡、有層次的內容。
這樣做，不只提升了簡報的內容品質，也讓產出流程更高效、更有策略。
甚至最後，我們還可以一鍵生成簡報，將提問的重點一次整理成簡報初稿，直接在 PowerPoint 或 Canva 編輯，讓內容製作更省力。
省下來的時間和心力，就可以拿來打磨細節、優化設計，讓整體的溝通體驗更流暢、更有感。
這才是「新時代簡報人」該有的樣貌。用「清楚的思考」和「有效的提問」，讓 AI 成為自己最強的內容助手。
總結：學習與 AI 協作，提升職場競爭力
AI 工具的普及，確實大幅降低了簡報創作的門檻，但它無法取代的，始終是我們作為使用者的思考深度與判斷力。
問題意識，讓你知道該問什麼；追問技巧，讓你深入挖掘更多觀點；認知邊界，則是讓你在資訊爆炸的時代，仍能判斷好壞，找到適合自己的內容觀點。
更重要的是，當你能善用這些觀念和技巧，搭配像 Felo 這樣的 AI 搜尋工具，就不用再需要埋頭苦找資料、海量閱讀，而是可以用策略性的提問，快速打造有架構、有說服力的簡報內容。
讓 AI 成為你協作簡報的最強助手！
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