Microsoft 前人力資源副總裁、現任領導力顧問 Chris Williams 分享了 3 種職場 AI 用法：要求 AI 提供第二意見、摘要冗長內容，以及整理電郵和檔案。他同時劃下界線：不讓 AI 自動發出電郵、短訊或文件，發送及刪除等重要動作都要由人作最後決定。管理層可借鑑這套個人做法，把團隊的 AI 使用規則寫進具體工作及審批步驟。
第二意見要挑錯，而非代人立論
據 Business Insider 報道，Williams 本身試用過多種 AI 系統，亦鼓勵高層客戶試用，但他自己的用法重在檢查既有想法。他會先提出論點，再要求 AI 找出遺漏、指出錯處，甚至刻意提出反駁，讓自己在與同事或上司討論前看清弱點。AI 負責協助評估論點，立論仍由他自己完成。
這種用法需要主動要求批評。他提醒 AI 容易附和用戶，強化用戶原有假設；明確要求系統挑錯可紓緩這個問題，但仍不保證評估獨立或準確。因此 AI 表示同意，也不能直接當作論點已獲驗證。
摘要只用來找重點，細節要回查原文
面對同事冗長的訊息，或 AI 自己生成的長篇回覆，他會先用 AI 濃縮重點，再回到原文核對依據與細節。摘要的用途是找出主要論點，幫助他決定哪些部分值得細讀。
他強調摘要不能當作完整內容，因為濃縮過程可能漏掉條件、背景或重要例外。先看摘要可以減少閱讀負擔，但要掌握一項建議在甚麼情況下適用，仍要查閱原文。
整理交給 AI，發送刪除由人決定
除了協助閱讀，他認為排序、篩選及分類這類規則較清晰的重複工作，也是 AI 目前的強項。例如收件匣積了 8,000 封電郵，或資料夾累積大量檔案時，可先讓 AI 協助檢視整體情況。他分享個人換電腦的經驗時表示，自己曾用 AI 檢視以 GB 計的程式、檔案及設定，最後剔除了約 9 成原本準備轉移的資料。
不過由整理結果到執行動作，他仍保留人手審閱。他不讓 AI 自動發出電郵、短訊或文件；涉及發送、刪除等重要動作，都要先仔細看過 AI 整理的結果，再由人決定。
在他看來，AI 的價值在於提供另一個角度、過濾過量資訊及處理繁瑣整理工作，而非取代人的判斷。他認為 AI 在寫作或生成圖像等創作工作上的成果往往流於一般，但在檢視已有論點時則較有用。
管理層可為團隊劃清 AI 審批界線
管理層可參考這套分法，按工作性質訂立規則：容許員工用 AI 提出反駁、製作摘要及分類整理，但發送電郵、短訊、文件或刪除資料前，須由人手審閱及確認。採用可自動執行動作的 AI 工具時，也可先檢查發送及刪除功能能否設定為必須經人手確認，令使用界線成為操作流程的一部分。
審核內容也可寫得更具體：摘要只作導讀，涉及決策或對外回覆時，須回查原文的條件及例外；用 AI 檢查論點時，應明確要求批評，並由員工判斷反駁是否成立。這樣團隊才有清楚步驟可跟，而非只收到一句籠統的「使用 AI 後要檢查」。
