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
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。