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如何讓創新決策依據共享證據，而非個人觀點？
第1部份: 傳統設計思維如何回應這個問題 [詳情]
第2部份: AI代理如何在數分鐘內完成 5 項關鍵創新任務 [詳情]
第3部份: 為何AI 代理至關重要 – 效率與效能提升 [詳情]
第4部份: 驅動 AI 代理的大型語言模型（LLMs） [詳情]
第5部份: AI 代理如何在日常工作環境中運作 [詳情]
如欲了解更多，歡迎與我們聯繫 [詳情]
第1部分: 傳統設計思維如何回應這個問題
在6D 設計思維創新執行模型的 的「探索（Discover）」階段（如上圖），證據牆（Evidence Wall）（如下圖）是協助團隊整合多種研究證據的重要工具。它把訪談引述、實地觀察、問卷數據及市場事實，集中呈現在同一個共享的視覺空間內，並圍繞一條核心問題，將便條紙、照片與數據點按主題聚類。透過這種方式，團隊更容易發現 模式、矛盾與證據缺口，從而展開有根有據的討論。
然而，實體證據牆往往 雜亂、耗時且難以及時更新。AI 智能代理可協助把分散的研究成果，轉化為一個 動態、結構化且可持續更新的證據基礎，讓團隊在決策時真正「以證據說話」。
第2部分: AI代理如何在數分鐘內完成 5 項關鍵創新任務
- AI 代理會讀取各類原始研究輸入（例如訪談逐字稿、問卷結果、CRM 數據及案頭研究），並自動按照證據牆的主題分區進行 標籤與歸類。
- 它從資料中萃取關鍵引述、客戶故事、核心指標與異常情況，轉化為精煉的「證據摘要」，並「釘」在數位證據牆的相應區塊。
- 系統持續掃描 趨同與矛盾的訊號，標示哪些領域的證據充足、薄弱或缺失，並建議需要補充研究的方向。
- 每一項洞察都與其 原始來源 連結，方便團隊在需要時快速追溯，避免只依賴記憶或個人觀點作判斷。
- 隨著新數據不斷加入，AI 代理會自動更新和重組證據牆，協助團隊維持一個 單一且最新版本的證據視圖，為關鍵創新決策提供清晰支撐或反證。
第3部分: 為何AI 代理至關重要 – 效率與效能提升
- 手動逐字稿整理與重點摘錄的時間，可由 1–2 小時 大幅縮短至 3–5 分鐘（節省時間逾 95%）。
- 團隊在不大幅增加投入的情況下，仍可納入 更多訪談與數據來源，顯著提升洞察的深度與廣度。
- 重要主題被忽略的風險顯著下降，減少在產品開發與上市階段因「盲點」而付出的高昂代價。
第4部分: 驅動 AI 代理的大型語言模型（LLMs）
AI 設計思維代理的核心運算與各類文件格式生成，乃由最新一代 OpenAI GPT 大型語言模型 提供支援，為企業提供具備高階推理能力、精準度與一致性的分析及敘事輸出。
同時，我們採用 Google Gemini Flash Image（Nano Banana） 作為高品質視覺與圖像生成引擎，能快速生成清晰、適合管理層決策使用的各類視覺資產，包括：創新畫布、服務藍圖，以及闡釋複雜洞察的圖像與示意圖。協助管理層以更直觀的方式理解複雜的創新洞察，並更迅速地將其轉化為具體行動。
第5部分: AI 代理如何在日常工作環境中運作
為協助領導層在多語言、跨地域環境下有效推動創新，AI 代理已被設計為可無縫融入日常工作的「常駐數碼同事」，更可以全天候可用 (24 小時、每週 7 天)隨時在線，員工可透過各類電腦裝置於任何地點存取。此外，它擁有多語種能力，可以理解與分析 10 種語言，包括：英語、繁體中文、簡體中文、法語、德語、日語、西班牙語、葡萄牙語、韓語及波蘭語。
建議您觀看下方約兩分鐘的短片，了解 AI 創新代理如何在整個創新流程中，實際支援員工解決不同類型的創新挑戰。若需英文字幕，請按下影片中的 [CC] 按鈕。
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如欲進一步探討如何在貴公司部署 AI 設計思維代理，歡迎與我們聯繫：
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