從企業培訓到 Gemini Enterprise，生機生技如何加速 AI 落地

摘要

生成式 AI 開始受到關注後，生機生技經營者 Sean 便持續思考，這波技術將如何改變企業未來。團隊很早就開始接觸各種 AI 工具，也透過內部分享鼓勵同仁嘗試。然而，隨著使用逐漸深入，他們也發現，零散的個人應用要進一步形成企業能力，還需要建立共同認知、整理資料，並將 AI 真正融入工作流程。

田中系統先透過企業培訓，協助團隊了解 Google Workspace 的各項工具與 AI 應用方式；後續再進一步提供 Gemini Enterprise 導入與資料串接的技術協助，陪伴公司從工具探索走向企業級應用。

建立共同語言，讓零散經驗開始連結

團隊很早便進入 Google 的工作生態，同仁也各自使用過不同功能。但當每個人熟悉的工具、操作方式與理解程度不同，經驗容易停留在個人身上，跨部門溝通時也缺少共同基礎。

隨著內部使用情境增加，公司希望讓同仁更完整地掌握 Google Workspace 的整體架構，也進一步理解 AI 可以如何加入日常工作，因此在 2025 年 7 月與田中系統展開企業培訓合作。

課程並未停留在單一功能介紹，而是從 Google Workspace 的整體生態出發，帶領團隊理解各項工具之間的關係，並結合資料蒐集、內容整理、分析與協作等實際工作情境，思考 AI 可以放進哪些流程。

Sean 分享，這次培訓讓同仁建立了一張較完整的工具地圖。當工作上遇到不同任務時，大家更知道可以從哪項工具著手，也比較容易理解彼此正在討論的內容。

「大家一起上過課之後，會比較知道彼此的位置、使用的語言，以及有哪些共同工具，溝通起來也更有效率。」

田中系統將分散的功能與應用方式整理成團隊容易理解的全貌，讓原本各自摸索的同仁逐步建立一致的認知，也為後續的技術導入做好準備。

從課程到融入工作日常

課程結束後，團隊持續透過既有的 AI 社團交流新工具與工作案例，並嘗試將學到的方法帶回日常任務。有時分享新的 AI 趨勢，有時則從實際問題出發，共同測試提示詞、整理應用方式，再將有效的方法提供給其他同仁參考。

透過持續的內部交流，團隊得以將課程中學到的方法運用在實際工作中，並依據不同需求持續優化應用方式。AI 加入流程後，部分資料整理、初步分析與視覺化工作得以加速，人員也能把更多時間放在最後的判讀與決策。

這樣的改變也反映在海外參展的準備上。公司一年內多次前往日本參展，過去需要動員不少同仁處理資料、內容與各項前置作業；如今透過 AI 協助，團隊能以相對精簡的人力完成準備，也減少對其他同仁日常工作的干擾。

走向 Gemini Enterprise 企業應用

隨著實際應用越深，團隊越清楚看見資料基礎的重要性。AI 能發揮多少價值，與企業資料能否被整理、理解及使用密切相關。如果資訊仍散落在不同位置，或流程尚未完成數位化，再好的模型也難以順利進入工作現場。

和田中系統的合作，從使用者培訓進一步延伸到 Gemini Enterprise 導入。田中系統協助團隊梳理應用需求、進行系統設定與資料串接，並針對導入過程中的技術問題提供支援，逐步打通企業資料進入 AI 應用的關鍵環節。

這也讓公司的 AI 發展從一般工具使用，繼續向內部資料整合與實際工作應用前進。未來，同仁能以更直覺的方式從既有資料中取得資訊，團隊也可以依照不同工作需求，持續發展適合自己的應用情境。

「最困難的一些地方打通之後，我們現在開始可以跑了。」Sean 這樣形容目前的進展。

從培訓到技術導入，讓 AI 落地成為一條完整路徑

Sean 認為，企業推動 AI，需要經營者先看見整體方向，也需要讓團隊理解為什麼要改變，以及這些工具可以如何協助工作。當共同認知、使用環境與資料基礎逐步到位，AI 才能從少數人的個人嘗試，慢慢形成組織可以延續的能力。

在這段歷程中，田中系統同時提供了使用者與技術兩端的協助。前期透過企業培訓，將 Google Workspace 與 AI 應用轉化為團隊容易理解的工作方法；後續則透過 Gemini Enterprise 導入、系統設定與資料串接，協助公司將想法接上實際的技術環境。

從建立共同語言、發展工作應用，到讓 AI 能夠運用企業資料，這段合作讓學習與導入不再是彼此分開的工作。對生機生技而言，AI 的推進仍在持續，但團隊已經有了更清楚的方向，也具備繼續往下一階段前進的基礎。

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