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。
這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。
真正的 AI 導入能力，不是會用工具，是會問問題。
#AI導入 #中小企業 #數位轉型
很多公司都有 SOP。 但問起來，往往說不清楚上次看是什麼時候。 SOP 沒人用，通常不是員工的問題。 根本原因有三個： 第一，寫 SOP 的人不是真正在做這件事的人。 主管寫的 SOP，描述的是「理想上應該怎麼做」，不是「現場實際怎麼運作」。 員工看了，覺得跟自己的工作沒什麼關係，自然就放著不用。 第二，SOP 只告訴你「怎麼做」，沒有說「為什麼這樣做」。 少了「為什麼」，SOP 就只是一份操作說明書。 遇到例外狀況，員工不知道原則在哪，只能猜、問、等。 第三，沒有人負責更新。 SOP 寫完那天可能是對的，但三個月後流程改了，SOP 還是舊的。 員工照 SOP 做，反而出問題。久了就不信任文件了。 讓 SOP
很多導入失敗的案子，不是因為工具不好，也不是因為預算不夠， 是因為在錯的時間點做了決定。 什麼是錯的時間點？ 就是你還沒問過這三個問題的時候： 第一個：現在的流程，是誰在用、怎麼在用？ 很多人以為自己了解公司的流程，但真的問起來，每個人說的版本都不一樣。 導入之前，要先把現況說清楚。不是為了找人負責，是為了知道起點在哪裡。 第二個：哪個環節最常出問題，原因是什麼？ 新系統要解決的，應該是真實的痛點，不是假設的問題。 「我覺得這裡可以更好」和「這裡每個月都出問題，上次讓我們損失了兩天工時」，是完全不同的優先級。 第三個：導入之後，誰要負責維護？ 這個問題最常被跳過。 系統不是裝了就好，它需要有人持續管理、更新、跟現有流程整合。 如果沒有人負責，三個月後它就會變成另一個沒人用的工具。 問完這三個問題再動 這三個問題不是要把事情弄得複雜。 是要確認你導入的是解法，不是新的問題。 你們上一次導入新系統，問過這三個問題嗎？ 本文與 AI 夥伴[小貫]🦞共同完成
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，發現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