作為大中華區珠寶零售的傳奇品牌，周生生 (Chow Sang Sang) 九十年來始終秉持「周而復始，生生不息」的理念。從早年率先發展全渠道 (Omni-channel) 零售，到建立獲獎無數的智能物流中心，周生生的 DNA 裡早已寫入了「數碼先鋒」的基因 。

然而，在面對生成式 AI 的浪潮時，他們不希望員工只是「玩玩 AI」，而是尋求一套能嚴格符合企業 IT 安全規範 、且能真正嵌入核心業務的實戰方案。

為了突破通用型課程無法落地的瓶頸，並確保導入過程完全符合內部嚴格的資訊安全標準，周生生決定邀請 DotAI進行 AI 企業培訓。

經過深度 AI 諮詢，我們找到的「AI 導入定製化答案」

在專案啟動前的諮詢階段，憑藉我們多場珠寶行業累積的 AI 實戰經驗，DotAI 團隊發現周生生內部其實並不缺乏 AI 認知，許多員工甚至已是 Midjourney 的熟手。但他們卡在了一個關鍵的「落地樽頸」：通用型的 AI 培訓，無法解決珠寶業高度專業的痛點 。

經過診斷，我們為周生生找到了一個關鍵答案：「不能用同一套邏輯教所有人」。我們將原本的培訓計劃升級為兩日分流的「針對性實驗室」，分別擊破設計與營運截然不同的困境：

• 設計部的痛點——「無法精準控制」： 設計師最頭痛的不是畫不出圖，而是 AI 像在「抽盲盒」。想幫模特兒戴上一條特定款式的黃金手鍊，AI 卻總是戴錯位置或改變設計細節，導致產出只能當靈感，無法做成品 。
  
  

• 營運部的痛點——「產出缺乏深度」： 員工習慣將 AI 當作搜尋引擎，問一句答一句，導致 AI 產出的會議紀錄或市場報告內容空泛、缺乏周生生獨有的業務洞察，最終仍需人手重做 。

針對這兩個「死結」，DotAI 在這兩天的實戰中，分別導入了 「Grok 反向工程」 與 「惡毒老闆 (Mean Boss) 管理學」，協助團隊從根本上重建工作邏輯。

Day 1 設計實驗室｜由「學 AI 工具」進化至「AI 珠寶設計實戰」

對於珠寶設計師而言，學懂 AI 工具操作只是基礎，更重要的是知道

「如何活用於每一個設計環節」。因此，DotAI 在首日的培訓中，並非只講理論，而是直接引入了「大量行業案例應用」，為團隊打開 AI 落地的想像空間。

• 針對性行業案例庫：我們預備了涵蓋珠寶設計全流程的應用場景——從早期的概念草圖 (Sketching)、情緒板 (Moodboard) 氛圍定調，到中期的三視圖 (3-View) 生成，以至後期的模特兒佩戴 (Model Fitting) 與行銷視覺 (Marketing Visuals)。我們逐一拆解這些案例，讓設計師明白 AI 不只是一個繪圖軟體，而是一個能貫穿整個產業鏈的生產力系統。
  
  

• 建立「39 單元」詠唱標準：為了支撐這些大量案例的落地，我們引入了 DotAI 獨家的 「39 單元」珠寶分析法。透過符合團隊 IT 規格的 Grok 圖像識別能力，我們帶領設計師對周生生現有的經典產品圖進行 「反向工程 (Reverse Engineering)」。這一步將老師傅腦中的工藝直覺，轉化為標準化的 CSV 提示詞資產庫，確保學員在處理任何一種珠寶案例時，都能輸出流著品牌 DNA 的設計。
  
  

• 精準控圖的「導演模式」：針對珠寶業最棘手的案例——如「想幫模特兒換手鍊卻總是戴歪」的技術死結，我們引入了 NanoBanana Pro 模型 與 AI Agent 工作流。學員現場體驗如何從「繪圖員」轉型為「導演」，利用 Inpainting 技術精準控制畫面的每一個像素，真正實現**「指哪改哪」**的生產力級別控制。

Day 2 營運實驗室｜與 AI 進行「惡毒」博弈

營運團隊的挑戰則在於思維模式。針對「產出缺乏深度」的問題，第二天的培訓是一場關於「管理學」

的思維升級。

• 導入 ACTOR 框架：我們訓練學員將 AI 視為一位「高智商但無經驗的實習生」。透過 ACTOR (Ambience, Character, Task, Objective, Request) 框架，學員學會了為 AI 撰寫清晰的「職位描述 (JD)」，不再是簡單的問答，而是精準的任務派發。
  
  

• 「惡毒老闆」實戰演練：為了逼出具備商業洞察的內容，我們在課堂上進行了極具衝擊力的 「惡毒老闆 (Mean Boss)」 挑戰。學員要求 AI 扮演嚴苛的上司，對生成的報告進行 10 輪自我反思與批評。這種高強度的邏輯博弈，成功迫使 AI 跳出泛泛而談的舒適圈，產出真正具備策略價值的決策建議。

學員回饋｜打破「AI 隨機性大」的迷思

最令我們與管理層深刻的，是學員在兩日課堂中提問層次的轉變。

在培訓初期，不少設計師抱著「AI 畫不出細節」的存疑，甚至提出了**「為什麼我做了一張圖，想幫它戴上手鍊卻總是沒辦法？」**這類技術死結的質問。但當 DotAI 導師現場演示利用 NanoBanana 進行邏輯修圖，成功在不破壞光影透視的前提下完成「精準配戴」時，現場的氣氛由「觀望」轉為「興奮」。

而在看到 Grok 能將複雜的設計圖瞬間拆解為 CSV 表格格式時，有資深員工即場反饋：「原來我們一直缺的不是創意，而是『翻譯』創意的標準語言。」 這種「痛點被即場解決」的 AI 實戰體驗，正是周生生團隊給予 DotAI 高度評價的原因——我們帶來的不是未來的概念，而是「現在就能用」的生產力。

2026 年：從「識用 AI 工具」到「 AI 落地應用」的分水嶺

這兩天的實戰，DotAI 協助周生生完成了一次重要的思維轉向：從單純的「使用工具」進化為「管理智能」。設計師學會了沈澱視覺資產，不再被隨機性綁架；營運人員學會了管理 AI 邏輯，不再被平庸的內容淹沒。這就是 周生生決定邀請 Dot AI進行 AI 企業培訓 的最終成果——我們協助企業構建了一套真正落地、安全合規且具備競爭力的人機協作工作流。

展望 2026 年，我們認為將是企業 AI 真正「落地」的一年。

經過這幾年的洗禮，大家對 AI 的認知已經打破，不再懷疑「AI 能否做到嘢」。然而，許多企業面臨的新痛點是：團隊缺乏對應用場景的「想像空間」，且在日常忙碌中，根本沒有時間去歸納與跟進日新月異的技術變化。 懂工具的人很多，但懂將工具轉化為業務增長的「應用家」卻很少。

DotAI 的存在，就是為了填補這個落差。我們不僅提供培訓，更為企業帶來最新的應用視野與實戰歸納。

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