GPT-4 Turbo與GPTs發表：不寫程式也能做出專屬企業小幫手

每週三下午，IT主管的信箱總會多出幾封「能不能幫我們部門做個小機器人」的請求——業務要一個能回答常見問題的客服助手，門市要一個能查庫存話術的小工具，行銷要一個能生成社群貼文的草稿機。問題是IT排程早就滿了，這些需求往往要等上兩三個月才能排到，業務單位只能繼續用最土法煉鋼的方式手動回覆。今天（2023年11月6日），OpenAI在舊金山的第一屆DevDay發表會，讓這個排隊等待的情況出現了鬆動的可能。

DevDay一次端出三件事，對企業最有感的是這兩項

OpenAI這場發表會內容不少，但對台灣、中國、泰國的一般企業主管來說，真正有感的是兩件事。第一是GPT-4 Turbo正式上線，context window從先前的8K、32K大幅拉高到128K token，等於一次可以塞進一整份合約、一份完整的月報，甚至一本操作手冊讓AI消化。第二是GPTs——一個不需要寫程式碼，靠對話就能自訂專屬AI助手的功能，今天起ChatGPT Plus付費用戶就能自己動手建立。價格方面，GPT-4 Turbo的輸入輸出費用同步大幅調降，對已經在用API做內部工具的技術團隊，是直接的成本利多。

GPTs真正改變的，是「誰能做」這件事

過去要做一個客製化的AI客服或內部知識助手，幾乎一定要工程師寫程式串接API、處理提示詞、串資料庫，業務部門只能提需求、排隊等待。GPTs把這個門檻大幅降低：透過對話描述你要的助手長什麼樣子、上傳幾份參考文件，系統就能組出一個具備特定知識與語氣的專屬助手。門市經理可以自己做一個「排班規則問答機」，電商小編可以自己做一個「品牌語氣文案助手」，不必再等IT那一關。要注意的是，今天能建立的GPTs目前只能自用或用連結私下分享，對外公開瀏覽選購他人GPT的商店功能還沒上線，實質效益仍以「企業內部自建工具」為主。

128K與降價，改變的是IT的成本結構與規劃邏輯

對IT與產品主管而言，128K context window的意義不只是「能塞更多字」，而是原本需要拆段、做摘要、做向量檢索才能處理的長文件，現在有機會直接整份丟進去讓模型讀懂上下文。價格下降同時降低了「先做原型測試看看」的心理門檻，不必等到年度預算核准才敢試。這兩件事合起來，代表IT主管可以把一部分過去必須排入開發排程的小型AI需求，轉交給業務單位自己用GPTs先做出雛型，IT團隊則專注在真正需要深度整合的專案上。

🔧 AI 動手做：今天就能自建一個部門專屬小幫手

如果你的公司已經有ChatGPT Plus帳號，今天就能用GPTs功能，依照下面的提示詞，把某個部門的常見問答整理成一個雛型小幫手，再手動貼上幾則常見問題與標準答案讓它學習語氣與內容。

你是一位[部門名稱，例如：門市客服]的內部助手。
你的任務是：
1. 用[語言，例如：泰文與中文]回答同事提出的常見問題
2. 只根據我提供的參考資料回答，不確定時要說明「這題需要再確認」
3. 回答語氣要[例如：簡短、口語、附上具體步驟]

以下是這個部門目前的常見問答，請先熟悉：
[貼上5-10則常見問題與標準答案]

準備好之後，請先跟我確認你理解的角色與規則，再開始回答同事的提問。

本週就能做的一步：找一個部門（建議先選IT排程壓力最大的門市或客服單位），用今天的提示詞模板做出一個雛型小幫手，讓部門主管自己試用三天，收集哪些問題答得好、哪些還需要補資料，再決定要不要正式導入。