上週在一個聚會場合，旁邊坐著一個開設計公司的老闆。 他說：「我光是追AI工具就快跟不上了，每次剛學會一個，又有新的出來，感覺一直在原地跑。」 我問他：「那你現在手上，真正每天在用的是哪個？」 他想了一下說：「好像……只有一個。」 這就是問題所在。不是工具太多，是你還沒想清楚自己要什麼。 跟風學，是最貴的學法。 AI工具的世界，現在確實亂。每週都有新工具上線，每個人都在推薦，每個都說自己是最好的。但你的時間有限，你的注意力更有限。 如果你什麼都學，等於什麼都沒學。 我的做法是，在碰任何新工具之前，先問自己三個問題： 第一，我的預算底線在哪？ 免費工具不是不好，但通常有限制。付費工具不一定更好，但通常更穩定。先決定你願不願意花錢，會幫你過濾掉一半的選項。 第二，我要的是火力還是便利？ 有些工具功能很強，但學習曲線陡。有些工具很簡單，但做不了複雜的事。你要先知道自己的需求在哪個層級。 第三，這個需求的時效值是多少？ 這是最多人忽略的一點。 時效值的意思是：你現在要解決的這個問題，
上週有個朋友傳訊息給我，附了一篇文章，說「你要這樣逼 AI，它才會認真」。 我看了一下，大概就是用強硬語氣、給它壓力、威脅它說答案不好就不付錢之類的。 我試了幾次。 AI 還是那個 AI。 PUA 不是提示詞工程 我理解這個說法從哪來。有些情境下，給 AI 一個明確的角色設定，或是要求它「用最嚴格的標準審視自己的答案」，確實有效。 但那不是「逼」，那是給脈絡。 差別在哪？ 逼，是你希望 AI 因為你的情緒改變行為。 給脈絡，是你讓 AI 知道任務的邊界在哪、標準是什麼、你要的是什麼格式。 一個是在管 AI 的態度，一個是在管你自己的需求有沒有說清楚。 會讓 AI 輸出變差的，九成是你的 prompt 沒說清楚，不是 AI
上週有個朋友傳訊息給我，附了一篇文章，說「你要這樣逼 AI，它才會認真」。 我看了一下，大概就是用強硬語氣、給它壓力、威脅它說答案不好就不付錢之類的。 我試了幾次。 AI 還是那個 AI。 PUA 不是提示詞工程 我理解這個說法從哪來。有些情境下，給 AI 一個明確的角色設定，或是要求它「用最嚴格的標準審視自己的答案」，確實有效。 但那不是「逼」，那是給脈絡。 差別在哪？ 逼，是你希望 AI 因為你的情緒改變行為。 給脈絡，是你讓 AI 知道任務的邊界在哪、標準是什麼、你要的是什麼格式。 一個是在管 AI 的態度，一個是在管你自己的需求有沒有說清楚。 會讓 AI 輸出變差的，九成是你的 prompt 沒說清楚，不是 AI
跟一群老闆聊 AI 工具，有個人突然說：「我不敢用 agent，感覺很危險。」 我問他哪裡危險。 他說不知道，就是覺得讓 AI 自己跑、自己做決定，感覺很不安心。 我聽懂了。他不是怕 agent，他是怕「自己不知道發生了什麼」。 這個感覺，我完全理解。但我想跟你說，問題不在 agent 本身。 危險的從來不是工具，是你不知道給了他什麼 你請一個員工來公司，第一天你會把所有系統帳號、所有客戶資料、所有財務報表的存取權全部開給他嗎？ 不會。 你會先想，他這個職位需要用到什麼，然後只給那個部分。 家裡的鑰匙也一樣。你不會因為信任一個人，就把門鎖全部換成他的指紋。你會給他他需要進去的那扇門的鑰匙。 AI agent 也是這個道理。 它能做什麼，取決於你給了它什麼權限。你給它讀信箱的權限，它就只能讀信箱。你給它寄信的權限，它才能寄信。你給它修改資料庫的權限，它才能動你的資料。
很多老闆看到別人在用什麼工具，第一個念頭是「我們也需要這個」。 換了工具。結果還是一樣亂。 問題從來不是工具不夠好。 根本問題：沒有流程圖 流程圖不是什麼複雜的東西。 它只需要回答三個問題： 這件事是誰負責的？完成的標準是什麼？卡住了應該找誰？ 如果這三個問題說不清楚，換再多工具都沒有用。 因為工具只是載體。流程才是骨架。 沒有骨架，工具架在哪裡都站不穩。 畫流程圖，通常會發現意外 我幫企業主畫流程圖的時候，幾乎每次都會發現兩件事。 第一，有幾個環節其實可以直接省掉。「這步驟以前有原因，現在不知道還需不需要。」 第二，有些卡點不是流程問題，而是沒有人說清楚「這件事誰說了算」。 這兩件事，用任何工具都看不出來。只有把流程畫出來，才能看見。 不用畫得漂亮，畫得清楚就好 流程圖不需要用特定軟體，也不需要很正式。 一張白紙、幾個方框、幾條箭頭，就夠了。 重點是把它說出來、畫出來、讓大家對齊。 你們公司最模糊的那個環節，現在有流程圖嗎？ 本文與 AI
導入 AI，最常在這三個時間點失敗。 第一個，是還沒想清楚要解決什麼問題就開始的時候。 「大家都在用，我們也要用。」這是最危險的出發點。 第二個，是只有老闆在推動的時候。 工具最終是員工在用的。員工不理解為什麼要用、怎麼用，導入就會卡在人。 第三個，是沒有人負責後續維護的時候。 AI 工具不是裝了就好。它需要被調整、被確認、被整合進現有流程。 這三個時間點，很多企業都踩過至少一個。 你們最近在討論 AI 導入，哪一個點讓你最有感？ #AI導入 #數位轉型 #顧問觀察
有個朋友上個月跟我說，他要開始「工作生活平衡」。 昨天遇到他，他說：「算了，放著放著就放下了。」 我聽懂他的意思。 不是真的放下了，是累到沒力氣再糾結那個「平衡」的標準長什麼樣子。 其實我自己也走過這段。顧問、講師、工程師三個身份同時轉，花蓮、台北兩頭跑，有一段時間我很認真在「管理」自己的時間，設定幾點之後不看訊息，幾點之後不開電腦。 然後我發現這根本不是問題所在。 問題不是時間，是選擇權。 你今天能不能說「這件事我不接」，你今天能不能說「這個會我不開」，你今天能不能說「我要去花蓮陪我媽吃飯，其他事情明天再說」。 有選擇權，你隨時都可以平衡。 沒有選擇權，你把時間分配得再漂亮都是假的。 所以與其想「怎麼達到工作生活平衡」，不如先問自己：我現在手上有多少選擇權？
很多老闆用了幾次 AI，覺得「不夠聰明」就放棄了。 我通常會問一個問題：「你怎麼問它的？」「就直接問啊。」 這就是問題所在。 AI 工具不是魔法棒。你問模糊的問題，它給模糊的答案。你問清楚的問題，它給清楚的答案。工具是死的。問題的品質，決定答案的品質。 我最近在用 AI 建部落格、整理內容系統。進展很快。不是因為工具特別厲害，是因為我每次問問題都會說清楚三件事： 背景是什麼。目標是什麼。我已經知道什麼、卡在哪裡。 其實這不只是用 AI 的問題。很多老闆開會時也是這樣——說了很多現象，但說不清楚問題。 在導入任何工具之前，先練習這三件事： 說清楚背景——你的產業、規模、遇到什麼情境 說清楚目標——你想達到什麼、時間範圍是什麼 說清楚你已經知道什麼——試過什麼、卡在哪裡 這才是真正的 AI 導入能力。
AI 給廢答案，不是 AI 的問題，是問法有問題。這篇拆解問清楚背景、目標、現況三件事，讓 AI 真正幫上忙。 先說一個我常看到的現象。 很多人試過 AI 之後說「沒用」。我問他們怎麼用，答案幾乎都一樣：「我叫他幫我寫東西，他寫出來的不是我要的。」 我問：「你怎麼跟他說的？」 「我就叫他幫我寫一篇文章啊。」 問題找到了。不是 AI 沒用，是你的問法讓他沒辦法好好幫你。 把 AI 想成剛到職的員工 叫一個剛入職第一天的外場人員「幫我處理客訴」，你會得到什麼？ 可能是態度普通、不知道店裡規矩、重點也抓不到的回應。這不是他不夠聰明，是你給的資訊不夠。 AI 也是同樣的道理。他的能力很強，但他需要你給方向。你給的方向越清楚，他幫你做的事越準確。 提示詞的核心：溝通，不是咒語 很多人以為提示詞是神秘技巧，
有個朋友上個月跟我說，他要開始「工作生活平衡」。 我說：「好啊，怎麼平？」 他說：「早上 7 點起床，9 點到公司，5 點下班，晚上就是我自己的時間。」 我聽著聽著，就想起了一句話：「所謂平衡不是分配時間，而是你有沒有辦法選擇。」 時間表漂亮，但執行起來全是痛 大多數老闆和員工在講工作生活平衡時，其實都犯了同一個錯誤：把時間看成可以任意分割的單位。 他們想的是：「我把一天分成兩塊，一塊給工作，一塊給自己。」 但現實是，你的工作往往不會在 5 點準時結束。客戶有問題、緊急訂單、臨時會議……這些事情不會看你的日程。 而真正的問題更深：如果你晚上還在想著工作，那「下班後」就不是你的時間。 平衡的真相：你有多少選擇權？ 我發現，所謂「工作生活平衡」根本不是時間分配的問題。 真正的問題是：你有沒有辦法選擇？ 如果流程沒建起來，
花蓮下午的光，很適合想事情。 不是因為這裡特別安靜，而是因為這裡讓人有理由放慢。 忙的時候看不見的事，坐著才能看見 很多事情，在忙碌的節奏裡根本不會被注意到。 哪些工作其實一直在重複，只是沒有人認出它是個模式。 哪些決定其實每次都長一樣，只是每次都重新想一遍。 哪些步驟存在是有歷史原因的，但歷史原因早就消失了。 這些東西，在忙的時候看不見。坐下來，才開始浮現。 能被預測的，就讓系統處理 自動化不是為了只是放懶。 是要把判斷力留給真正需要判斷的事情。 如果一件事每次的流程都一樣，那就讓它自動走。 如果一個決定有清楚的條件，就讓規則去做、去執行。 這樣，當真正需要我們去想的事情出現，就還有餘力。 時間放回對的地方 我最近一直在做一件事：把自己的工作流程整理清楚，看哪些可以自動化，哪些需要保留人工判斷。 不是為了做得更多，而是為了做對的事。 你上一次坐下來，認真看自己的工作流程，是什麼時候？ 本文與 AI 夥伴小貫🦞共同完成
你以為你在跟 AI 互動，其實你在跟自己心裡的「它」互動。 有一件事在討論 AI 的時候常常被忽略。 用戶跟 AI 互動，並不是在跟「模型」互動，是在跟自己心裡建立好的那個 AI 形象互動。就像你跟朋友說話，你心裡有一個「你認識的他」。你跟那個形象說話，不是跟抽象的真實在說話。 AI 也一樣。 所以當 AI 出現功能錯誤，用戶的反應是「哦，它出錯了」。但當 AI 的人格飄掉，感覺完全不同。 不是「出錯了」。 是「這不是我認識的那個它」。 這種感覺很難說清楚，卻比功能出錯更讓人不舒服。信任感，就是這樣慢慢崩掉的。 對中小企業來說，這件事特別值得注意。你的客戶或員工跟你部署的 AI 互動幾次後，會在心裡建立一個「它的樣子」