專案終於結束，主管卻問：「這次為什麼延期？下次怎麼避免？」如果只回答「溝通需要加強」「時間安排不夠好」，通常很難真正改善問題。
這時可以利用 ChatGPT 進行專案復盤（Project Retrospective），把分散在會議紀錄、工作進度表與問題清單中的資訊，整理成具體的檢討報告。
你不需要具備專業的專案管理背景。只要準備基本資料，就能請 ChatGPT 協助找出值得調查的問題、整理改善方向，並建立後續追蹤表。
不過，AI 提出的原因不一定是真正原因。專案復盤最重要的是區分「有證據的事實」與「尚待確認的推測」。
以下以公司行銷活動專案為例，示範完整做法。
專案復盤是什麼？和一般結案報告有什麼不同？
專案復盤是指在專案完成或重要階段結束後，回頭檢查原本的目標、實際成果與執行過程，找出可以保留的做法，以及下一次需要改善的地方。
例如，公司原本計畫用四週完成新品行銷活動，最後卻花了六週。
一般結案報告可能只記錄「活動已上線，專案延後兩週」。
復盤則會繼續追問：
- 原本預計四週的依據是什麼？
- 哪些工作實際花費最多時間？
- 延期是否來自需求修改、審核等待或人力不足？
- 哪些問題原本可以提前發現？
- 下次應調整哪個流程，才能減少相同問題？
兩者的差別如下：
| 比較項目 | 結案報告 | 專案復盤 |
| 核心目的 | 記錄專案成果與完成狀態 | 從執行經驗找出改善方法 |
| 主要資料 | 成果、預算、進度、交付紀錄 | 目標差異、問題經過、原因與經驗 |
| 主要問題 | 做完了什麼？ | 為什麼發生？下次如何改善？ |
| 最終產出 | 結案文件 | 改善措施與追蹤計畫 |
如果專案還在執行，想知道任務是否延期，可以先參考ChatGPT 專案進度追蹤教學。
而本篇聚焦的是：專案完成後，如何把經驗轉成下一次可執行的改善行動。
如何用 ChatGPT 做專案復盤？5 步驟教學
步驟 1：準備專案目標與實際執行資料
開始前，先收集能反映專案執行情況的資料。
例如，一個新品行銷活動專案，可以準備以下資訊：
| 項目 | 原定計畫 | 實際結果 |
| 專案完成時間 | 4 週 | 6 週 |
| 活動頁面交付 | 第 2 週 | 第 3 週 |
| 廣告素材完成 | 第 3 週 | 第 5 週 |
| 活動上線 | 第 4 週 | 第 6 週 |
| 專案預算 | 20 萬元 | 22 萬元 |
以上為教學用模擬資料，非海豚 AI 學院實際專案成果。
除了數字，最好也準備會議紀錄、需求變更紀錄，以及團隊實際遇到的問題。
例如：
「第 2 週產品定位重新調整，設計團隊因此修改廣告素材。」
這類紀錄能幫助 AI 理解事件發生的時間與背景。
如果資料儲存在 Excel、CSV、PDF 或 Word 文件中，可以視帳號功能直接上傳 ChatGPT。根據 OpenAI 官方文件，ChatGPT 支援分析常見文件與試算表，但實際處理能力會受到檔案內容、方案及使用環境影響。
上傳前，也應先移除不必要的客戶個資、合約機密及敏感商業資訊，並遵守公司的 AI 使用規範。
步驟 2：請 ChatGPT 整理計畫與實際結果的差異
不要一開始就問：「請告訴我專案為什麼失敗。」
因為缺乏完整背景時，AI 可能自行推測原因。
比較有效的方法，是先請 ChatGPT 整理客觀差異。
可直接複製的提示詞：
你是一位專案管理分析助理。
請根據我提供的專案計畫與實際執行資料，整理專案復盤所需的事實。
請建立比較表，包含：
- 工作項目
- 原定目標
- 實際結果
- 差異數值或天數
- 對應資料來源
請先不要判斷問題原因。
若資料不足或紀錄互相矛盾，請標示「待確認」，不要補造數據。
完成後，檢查 ChatGPT 是否正確辨識日期、預算與工作項目。
特別注意：專案總共延後兩週，不代表每一項工作的延誤天數都能直接相加。部分任務可能同時進行，必須依照真實工作時程判斷。
步驟 3：分析專案問題，區分事實與可能原因
找到差異後，才進入原因分析。
例如，ChatGPT 發現廣告素材比原計畫晚兩週完成。
如果專案紀錄顯示「產品定位修改後，團隊重新製作三款素材」，這可能是值得調查的原因。
但不能直接認定所有延期都由需求變更造成。
可以輸入以下提示詞：
請分析這份專案執行紀錄中，哪些事件可能影響原定時程。
請將結果分成三類：
- 已確認事實：有原始紀錄支持的事件。
- 可能原因：根據現有資料提出，但尚未證實的解釋。
- 待釐清問題：需要訪談負責人或查閱其他資料才能確認。
每項分析請附上對應證據，不要把時間上先後發生的事件直接當成因果關係。
例如：
| 發現 | 分析結果 | 下一步 |
| 第 2 週修改產品定位 | 已確認事實 | 查閱需求變更紀錄 |
| 設計交付延後兩週 | 已確認事實 | 核對任務時間表 |
| 定位修改造成全部延期 | 可能原因 | 訪談設計與行銷負責人 |
| 審核流程是否過長 | 待釐清問題 | 統計各次審核等待時間 |
這種分析方式能避免復盤會議變成憑印象指責特定同事。
真正有價值的問題是：「流程中的哪個環節需要改善？」
步驟 4：建立具體可執行的改善措施
完成原因分析後，最常見的錯誤是只寫下：
「加強溝通。」
這句話沒有明確行動，下一次專案很難知道該如何落實。
建議改成：
「專案啟動前，由產品負責人確認核心訊息；正式製作素材後，如需變更需求，必須記錄影響範圍並重新確認交付時間。」
可以請 ChatGPT 將討論結果整理成改善表：
請根據已確認的問題原因，提出下一次專案可以採取的改善措施。
每項措施請包含：
- 對應問題
- 具體改善行動
- 建議負責角色
- 執行時機
- 可以檢查是否落實的指標
尚未證實原因的問題，請先提出驗證方法，不要直接列為確定的改善結論。
例如：
| 問題 | 改善措施 | 檢查方式 |
| 需求多次修改 | 設定需求確認與變更紀錄程序 | 每次變更都有核准紀錄 |
| 審核等待過久 | 提前安排審核時段 | 記錄實際審核等待天數 |
| 任務交接不清楚 | 指定每項任務的主要負責人 | 任務表不出現無負責人項目 |
AI 可以建議改善措施，但正式負責人、期限與資源安排仍應由團隊共同決定。
步驟 5：產出專案復盤報告與追蹤清單
最後，將整理好的差異、原因與改善措施交給 ChatGPT，產生一份方便主管及團隊閱讀的報告。
專案復盤報告提示詞：
請將以下已確認的專案資料整理成正式的專案復盤報告。
報告包含：
- 專案背景與原定目標
- 實際成果及主要差異
- 執行順利、值得保留的做法
- 主要問題與證據
- 已確認原因及尚待驗證的假設
- 下次專案的改善建議
- 改善事項追蹤表
請用主管容易理解的繁體中文撰寫，避免空泛評論。
不要自行編造參與人員、預算、績效或會議結論。缺少資訊的地方請明確標示。
報告產出後，建議由專案經理與實際執行人員共同核對。
復盤報告完成並不代表改善已經發生。你還需要把改善事項放進下一次專案的工作清單，定期檢查是否落實。
ChatGPT 專案復盤有哪些常見錯誤？
只有問題清單，卻沒有保留成功經驗
專案復盤不應只檢討做不好的地方。
例如，本次活動雖然延期，但團隊可能建立了有效的素材命名方式，讓各部門更容易找到正確版本。
這種成功做法也值得記錄，並延續到後續專案。
AI 推測的原因，被當成已確認結論
ChatGPT 可以整理資料並提出可能的解釋，但它未必知道團隊當時的實際狀況。
例如，設計任務延期可能涉及需求變更、審核排程、交接問題，或其他未記錄的因素。
沒有足夠證據時，應將原因標示為假設，再透過紀錄與人員訪談確認。
改善措施太多，反而無法執行
一次復盤可能提出十幾個改善想法，但團隊不一定有足夠資源全部執行。
可以先選擇影響大、容易落實，而且有明確負責人的項目。
例如，先建立需求變更紀錄，比同時導入多套新管理工具更容易驗證成效。
常見問題 FAQ
ChatGPT 可以直接分析 Excel 專案資料嗎？
可以。ChatGPT 支援分析常見試算表格式，可協助整理任務完成時間、預算差異及工作狀態。
建議每一列代表一筆任務紀錄，並提供明確欄位名稱。涉及重要數字時，應要求 AI 列出計算依據，再與原始資料核對。
沒有完整專案紀錄，也能進行復盤嗎？
可以，但分析深度會受到限制。
你可以先整理專案目標、重要事件、已知問題及團隊回饋，再請 ChatGPT 協助建立訪談問題。
缺少資料的部分應保留為待確認項目，不能因為 AI 產生了完整報告，就認為所有原因都已查明。
專案復盤一定要等專案結束才做嗎？
不一定。
執行時間較長的專案，可以在重要里程碑或階段交付後進行小型復盤，提前調整工作方式。
例如，為期三個月的活動專案，可以在企劃確認、素材完成及活動上線後分階段檢討，不必等到所有工作結束。
ChatGPT 能取代專案檢討會議嗎？
不能完全取代。
ChatGPT 適合在會前整理資訊、提出討論問題，以及會後產生紀錄。
但涉及團隊共識、責任分工與流程調整時，仍需要相關人員確認。AI 不應替代團隊對事實的核對及正式決策。
從一次專案復盤，建立下一次更好的工作流程
第一次使用 ChatGPT 做專案復盤，不必追求很複雜的分析。
可以先選一個剛完成的小型專案，準備原定目標、實際成果與三個主要問題，再依照本文的五個步驟整理。
復盤完成後，至少確認三件事：
- 重要結論是否有資料或人員確認作為依據？
- 每項改善措施是否有明確的執行方式？
- 下次專案是否有安排追蹤與驗證？
如果想進一步學習 ChatGPT 的文件整理、資料分析及工作應用，可以參考海豚 AI 學院免費試看課程，從適合自己的主題開始練習。
專案復盤真正的成果，不只是完成一份檢討報告，而是讓團隊下一次遇到相似問題時，有更清楚的判斷依據與處理方法。
資料來源
- OpenAI｜Data analysis with ChatGPT
- https://help.openai.com/en/articles/8437071-data-analysis-with-chatgpt
- OpenAI｜Uploading files and audio to ChatGPT
- https://help.openai.com/en/articles/8555545-uploading-files-and-audio-to-chatgpt
- OpenAI｜Projects in ChatGPT
- https://help.openai.com/en/articles/10169521-projects-in-chatgpt
- 海豚 AI 學院｜ChatGPT 專案驗收清單怎麼做？5 步驟建立驗收標準、檢查交付成果與追蹤缺失
- https://www.dolphlearn.com/blog/chatgpt-project-acceptance-checklist
