「只做一部分」還是「思考看看能不能全部交給它」
你好，我是前 Yahoo 工程師，現在擔任 PRUM 股份有限公司代表的岩本。
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如果被問到「你有在用 AI 嗎？」，我想現在大概大多數人都會回答「有」。
但我認為，AI 活用得好與不好的人之間的差距，不在於有沒有使用，而在於是不是有先從「能不能乾脆全部交給它」這個角度去思考。
拯救差距的人：只讓 AI 做一部分，其餘一切都跟以前一樣
假設你的工作可以拆成 1 到 10，然後你想：「啊，這個作業看起來可以交給 AI。」
這樣做也不是不好。至少比完全沒在用的人好得多。
但這樣只會改變 1。剩下的 2 到 10，還是維持原本的做法。
做得好的人：先從「1 到 10 能不能全部交給它」開始思考
善於活用 AI 的人，會先從「這份工作能不能從 1 到 10 全部用 AI 一個按鈕搞定？」這個方向開始想。
這樣一想，會發現其實「1 也許可以」、「2 可能人類還是比較難」、「3 竟然也能全部做完」之類的狀況，比原本想像的還要多。
當然，也不是說可以完全一股腦丟給 AI。沒有標準答案的判斷，或是需要思考策略的工作，最後還是要自己動腦。
但「一開始就只打算交給一部分」和「先想全部能不能交給它，再一步一步刪減」之間，最後到達的地方完全不同。
老實說，我自己也完全不是已經把這些都做到位了。人類才做得到的發想還是存在，而且需要思考的部分我也會用自己的腦袋處理。
但作為基本態度，「先以能不能把全部交給 AI 為前提來組織工作。」 我認為做得到這一點的人，在未來的時代會有壓倒性的優勢。
會議卡住時，來 5 分鐘 AI 時間
這是我實際在做的事：當會議討論卡住時，我會直接說「現在是 5 分鐘 AI 時間」，然後當場問 AI。
像是「我們現在在討論這件事，卡在這裡了，你覺得呢？」這樣丟給它，它通常都會成為很好的腦力激盪對象。我把它當成世界上最優秀的諮詢對象，沒有不拿來用的理由。
我也大量使用語音輸入。若要把現在的狀況全部打成文字，可能光這件事就得花上一小時，但只要直接說出來，瞬間就完成了。GPT 和 Claude 對語音的辨識都相當不錯，所以沒必要執著於打字。
即使如此，最後還是要自己判斷
不過，只問完 AI 就滿足然後結束，這樣可不行。
我覺得這就像籃球教練一樣。
教練就算給了再好的戰術，實際站在球場上、手上拿著球，最後要判斷是投籃還是傳球的，還是球員自己。比起只會照著教練說法行動的球員，能看局勢並自己判斷的球員，終究會更受信任。
AI 也是一樣。它會用世界頂尖的水準回覆你「這樣做或許比較好」之類的建議。說來慚愧，我自己也常常把判斷交給 AI。正因為這麼信任它，但最後決定要不要出手的還是自己。如果偷懶，變成只會照指示行動的人，那就和「照著別人說的做的人」沒兩樣了。那樣遲早既不被 AI 需要，也不被人需要。這一點一定要注意。
對於判斷，最後負責任的還是自己。
成為能夠駕馭 AI 的人的 3 個行動指針
✅ 從「全部」而不是「一部分」開始思考
把工作拆成 1 到 10，先懷疑看看能不能全部交給 AI。
✅ 先用語音說，再來打字
不要試圖把狀況全部用文字輸入，直接用嘴巴說給 AI 聽，速度會快上非常多。
✅ 不要只問完就結束，要自己決定並行動
拿到建議之後，要不要執行，請最後都由自己判斷來決定。
總結
- AI 活用的差異，不在於有沒有使用，而在於有沒有從「能不能全部交給它」開始思考
- 如果只想著交給一部分，改變的只會是極少部分
- 會議卡住時就來 5 分鐘 AI 時間，輸入用語音也可以
- 和 AI 討論之後，能不能自己判斷並採取行動，才是最後的分水嶺
最後
AI 已經是世界上最優秀的諮詢對象了。沒有理由不用它。
但接下來，是要依賴它到最後，成為「只會照著別人說的做的人」；還是能從它那裡再往前一步，用自己的頭腦決定並行動。這個差距，我認為未來只會越來越大。
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