從策劃到評估：AI正在怎樣重塑活動管理

2026年3月7日，澳門互聯網研究學會與澳門大學持續進修中心合辦的第二期《從策劃到評估：AI提升活動管理能力實務課程》正式開課，由學會會長張榮顯博士和理事長盛綺娜主講，帶領學員深入AI在實務場景中的應用。

辦一場活動，到底有多折磨人？

第一堂課，導師先拋出一個引發共鳴的問題：辦活動時，最令人頭痛的三件事是甚麼？

如果去問任何一個活動人，他們的日常焦慮通常是以下三個：

創意枯竭：為了想一個主題，想到腦袋冒煙也擠不出新意。
瑣事磨人：被報名表、簽到流程、現場協調磨到沒了脾氣。
結案地獄：活動終於結束了，靈魂已經下班，肉體卻還得留下來收集問卷、整理數據、寫總結報告。

活動管理最累人的地方，相比起那些看得見的大場面規劃與安排，其實在於那些細碎、重複、不能不做的工序。這堂課的核心是希望解決一個實際的問題：AI能否接手重複勞動，讓人把精力用在「更有價值」的決策和事情？

答案：絕對可以，但前提是你得懂它。

在聰明的活動人眼中，AI早已褪去神秘的技術，化身為一位「超級副手」，擅長寫草稿、理資料、跑流程；但真正拍板、拿捏分寸、處理現場，最後還得靠人。這條「人機分工線」，才是活動管理中最值得看清楚的地方，也正是未來活動人的必修課。

重新定義AI：與其說是微波爐，不如說是廚師

很多人抱怨AI笨、不好用，其實是因為一開始就搞錯了它的「人設」。

這次課堂上拆解的重點，是目前最強大的「生成式AI」——也就是那個能幫你寫文案、做海報、甚至配音剪視頻的神器。

為了讓大家秒懂它的底層邏輯，導師在課堂上給出了一個很生動的比喻：

傳統工具像微波爐，你得把做好的半成品放進去，它負責把現成東西加熱。
生成式AI更像一位廚師，你給它食材和口味要求，它能現場為你炒出一道新菜。

這點在活動管理中太重要了！因為我們最怕的就是很多工作「從零開始」。

邀請函怎樣起頭？
活動主題怎樣構想？
宣傳文案怎樣落筆？
總結報告怎樣整理？

對活動人來說，面對空白文檔的殺傷力，有時比現場突發狀況還大。AI的最大價值，與其說是AI直接替你交滿分答卷，不如說是能在短時間為你生成一份70分的草稿，讓你永遠不需要對著空白頁發呆。

讓AI聽懂人話的「三個密碼」

想讓這位「AI廚師」做好菜，你得掌握和它溝通的訣竅。

🔑密碼一：提示詞——你怎樣講，它就怎樣做

只對AI說一句「幫我寫個活動方案」，它很容易回你一篇工整但毫無靈魂的文字。

你交代得越清楚，它的輸出越接近你想要、更符合實際可用的結果。這和同事溝通與合作是一樣的道理，很多時候我們把指令的模糊當成了工具的無能。

🔑密碼二：上下文視窗——AI也有「腦容量」上限

要了解 AI 的腦容量，我們得先放下「字數」的舊觀念，改用它的專屬單位「Token」（語意積木）來計算。你可以把AI的腦容量想像成一塊小白板（專業術語叫「上下文視窗」）。

白板的空間是有限的，寫滿了怎麼辦？它只好把最前面的字擦掉。你若把一大堆會議記錄、嘉賓資料、流程安排、歷史活動回顧全部放進去，AI就很容易「失憶」——就算它後面回答得再自信，其實早就把你最前面的提示詞忘光了。

面對長篇大論，最穩妥的策略是：分段「餵」資料、先摘要、再整合。畢竟，AI也跟人一樣，腦子裡開太多分頁，也會陷入死機與混亂。

🔑密碼三：警惕「幻覺」——AI會一本正經地胡說八道

這是AI最危險的地方。它首要追求「對話通順」，有時難免犧牲了「事實準確」。你問它某個場地有多少座位、某項政策具體內容是甚麼，它可能答得頭頭是道，但未必準。

它像一位反應很快、知識很廣的實習生，平時幫忙很好用，但遇到關鍵數字和事實，還是要你親自再看一眼。

RAG（檢索增強生成）技術：讓AI告別「假大空」

課堂裡另一個活動人最需要掌握的黑科技——RAG。

聽起來很複雜？其實很容易能理解：先翻資料，再回答。

沒有RAG時：AI像在「閉卷考試」，靠腦海中的模糊記憶作答，遇到不確定的地方，就用語感「瞎掰」亂補。
有了RAG後：它像在「開卷考試」，會先查閱你提供的文件（如：過往報告、場地規則、嘉賓資料），再根據這些資料生成內容。

對活動管理來說，真正值錢的資訊從來都不在公眾網絡，而是在你自己的寶貴檔案裡：過往活動報告、場地規則、供應商名單、贊助方案、公司流程、嘉賓資料等等。

如果只讓AI憑一般知識回答，它很容易泛泛而談；但如果讓它先去「讀」過你檔案裡的專屬資料，再來幫你寫方案、整理建議、回答流程問題，內容通常精準得多，也更貼近你自己的工作場景。

說白了，RAG就是讓AI少講空話，多看檔案。

除以上提及的概念之外，導師還介紹了知識圖譜、技能（Skill）、代理（Agent）等概念。

AI如何重塑活動管理？先從流程開始

當AI真正落地到活動管理的四個階段，你會發現，過去容易「打結」的流程瞬間順暢了：

📌策劃階段：靈感發電機 X 資料整理員

策劃初期最痛苦的往往是「不知從何下手」。AI可以先幫你整理資訊、發散主題，並快速草擬出A/B/C幾個方向，先把幾個版本擺到眼前。團隊再也不用對著空白文件發呆，直接進入「挑選、修正與聚焦」的進階環節。

📌籌備與宣傳階段：不會喊累的行政助理

名單整理、資料格式統一、文案初稿、批量產出不同平台多個版本的宣傳素材……這些最「偷時間」的細碎工序，AI都能一一扛下，讓你游刃有餘地處理多渠道的營銷戰。

📌執行與評估階段：即時反應的現場大管家

到了現場，它甚至可以化身為大管家，協助數碼化簽到、整理回收資料並進行初步分析，讓活動現場的資訊快速回流。過去，很多事情要等活動完了，大家才能慢慢整理；現在部分工作可以「邊做邊看」。這對活動管理極為關鍵——畢竟，比發生問題更可怕的，是問題它發生了你卻太遲看到。

📌活動總結：拯救靈魂的結案助理

報名資料、互動數據、滿意度問卷、社群留言……海量資訊堆在一起，足以讓人清澈透亮的眼神瞬間失焦。AI能替你完成初步的數據清理、提取關鍵字並歸納重點，幫你在千頭萬緒中理出清晰的線頭。它未必直接給你最終洞察，但至少先完成最費時的「數據搬運」的工作。

為甚麼我們仍然需要「人在迴路中」（HITL，Human-in-the-Loop）？

AI為甚麼在活動管理領域普及得這麼快？因為它解決的都是「現場的麻煩」。

隨著AI應用層出不窮，甚至呈現「井噴式」的不斷迭代，新技術的普及已經打破了傳統那種由上而下，先由專家、機構、精英群體掌握，再慢慢向大眾推廣的模式；轉而直接在第一線的工作現場爆發。

很多人根本等不及搞懂術語以及背後的技術理論，就已經先拿它來寫邀請函、整理名單、做會議記錄了。這種「工作先來，理論慢一步跟上」的非線性學習，正是AI時代的常態，也在活動管理領域尤其明顯。

活動工作本來就有大量即時、零碎、重複的任務，而這正是AI的強項。

資訊摘要、創意發想、文案起草、結構化數據整理、多語言翻譯與潤色。AI的每一項能力，幾乎都直接對應活動流程中的實際痛點。

前期需要靈感，中期需要整理，後期需要分析。哪裡重複、哪裡瑣碎、哪裡時間緊，它就容易先落地。然而，AI也有跨不過的檻，恰好是活動管理最不能鬆手的地方：

它能寫客氣的回應，卻未必真正懂得社區溝通、嘉賓關係和現場情緒。
它能產出精美的方案，卻無法預判暴雨或設備故障，更不會替你走到現場處理。
它能整理數據，卻無法替你做出承擔責任的決策，關鍵數字和政策條件仍需人工核實。

換句話說，AI之所以在活動管理裡普及得快，是因為它極其適合接手流程性的工作，實現部分工序自動化；而它之所以不能取代人，也正是因為活動管理到最後，終究是一門極其仰賴判斷和人情味的專業。

因此，HITL在活動管理裡尤其重要：

活動方案是否可行，要看現場脈絡。
回應投訴是否得體，要看對象關係。
數據是否可信，要靠人核實。
突發情況怎樣處理，更是臨場判斷的問題。

以上種種，並非單靠「把答案寫得通順」就能解決的問題。HITL絕非空泛的技術口號，它代表著一條很實際的工作原則：AI負責加速，人負責掌舵；AI先做八成草稿，人完成最後兩成判斷。這兩成看起來少，實際上往往最值錢。因為一場活動最後讓人記住的，通常與表格多整齊無關，關鍵在於事情發生時，你處理得有沒有分寸。

🎯課堂最後，AI即場示範了一次「問卷救援」

每個策劃、執行活動的人都知道，評估工作理論上很重要，實際上卻最容易被拖延。活動一結束，團隊往往早已精疲力竭，問卷還沒出，數據還沒整，報告的死線卻已近在咫尺。

導師在現場示範了一次「問卷救援」：從根據活動主題和評估目標生成問卷，到整理回收滿意度數據，再到產出初步分析報告，全程由AI輔助完成。這讓從設計、回收到分析的整段流程變得極其順暢。當然，AI負責的是「加速」，人負責的是「把關」——題目問得是否精準、數據解讀是否深刻，最終仍需仰賴活動人的專業判斷。

這也是整堂課真正想傳達的意思：

AI重塑活動管理，它開始接手最容易耗掉人力、卻又不得不做的工作。當重複勞動被可靠的「超級副手」分擔出去，活動人終於能把力氣留給真正重要的事：理解人、理解場景、理解節奏，然後在需要判斷的時候，優雅地由「人」來出手。

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