每個人每天打開手機，映入眼簾的都是 AI 相關的新聞與工具。企業界更是焦慮——到底 AI 要怎麼導入工作？今天節目來賓 Powter 陳佳賢，是蓋亞資訊的協理，也是多年的 Google Gemini 代理商，更是大中華區首位取得 Google Generative AI Leader 認證的人，從實戰前線帶你看 Gemini 的現況。
Gemini Enterprise 並非個人版的生成式 AI，而是針對企業資料整合設計的平台。它的核心優勢在於連接企業內部的資料源：
對各部門的應用，Powter 舉例說明：行銷部門可以快速產圖產文；業務主管可以上傳銷售數據分析績效；採購部門可以比較廠商優劣勢。簡單說，Gemini Enterprise 就是把公司所有的資料，統整成一個能對話的知識庫。
這是每個職場人心中的焦慮。Powter 直接說：「是真的。」
「行銷部門以前要找外部廠商設計海報，來來回回修改好多次。現在自己用 Gemini 產圖，就不需要找外部設計單位了。那些成本——設計費、溝通成本——全都省掉了。」— Powter
最受衝擊的職類：平面設計師。他們既難以輕易轉向使用 AI 來取代自己的專業，卻又面臨客戶直接用 AI 產圖的現實壓力。
歐文補充，很多外商企業已經在有意識地讓 AI 逐步取代部分人力，等到能完全替代，員工就拿到「畢業證書」。這不是危言聳聽，而是正在發生的事。
最常被客戶抱怨的問題：中文產圖時，文字會出現亂碼——看不懂的破碎字體，像是電腦顯卡壞掉時吐出的亂字。英文版不會這樣，但繁體中文至今仍是這個工具的罩門。
因應之道：先用 Gemini 快速產出圖片，再自行後製添加正確中文文字，雖然多了一個步驟，但整體速度仍比從頭設計快很多。
Gemini Enterprise 裡有一個工具叫 NotebookLM，可以視為「個人圖書館」——你可以把自己的文件、資料都餵進去，它幫你生成報告、學習摘要，甚至產出音檔與影片，是 ChatGPT 所沒有的功能。
「如果說 Gemini Enterprise 是企業本身的資料庫，NotebookLM 就算是個人自己的資料庫，但用於企業用的。」— Powter
這是大老闆最常問的問題。Powter 解釋，Gemini Enterprise 建構在 GCP（Google Cloud Platform）上，每間企業的資料獨立存放在自己的 VPC（Virtual Private Cloud）中，不會用於模型訓練，理論上是安全的。
對於高敏感性的產業（如半導體、法律），有三種解法：
「我覺得 AI 未來是勢在必行的，每個人都少不了 AI。但我們不能盡信 AI——要去分辨 AI 給我們的回覆，是不是真的事實，還是有『幻覺』的情形。」— Powter
Powter 反而建議：不要讓 AI 掌控你。AI 是助理，而不是主人。有時候自己按圖索驥找到的答案，比讓 AI 生成的答案更踏實。
歐文總結：使用 AI 的同時，比以前更需要培養「驗證答案的能力」。AI 彙整的是網路大數據，但那些資料可能是過時的、錯誤的，如果你缺乏辨識力，單靠 AI 其實很危險。
Powter 坦言，代理商在這波 AI 競爭中夾在中間不好做——原廠越來越直接 involve，但每家企業的需求都不同，台灣市場還是需要本地代理商做橋接與客製化服務。
「科技始終來自於人性。」— Powter 引用某大手機品牌 slogan
AI 的發展，最終還是圍繞著人的需求而生。懶惰是天性，AI 正在充分激發這件事——但如何在便利與判斷力之間找到平衡，是每一位職場人接下來最重要的課題。
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