是賦能還是搶工作？使用AI導入工作的要會的3個必備技能

前陣子看了很尊敬的大神程世嘉的影片：打造 AI 職場力。裡面的論點我很喜歡，所以我又看了另一部：【2023.5.20趨勢論壇】AI時代下的教育方向（專題對談：葉芷娟、曲博、程世嘉），雖然TA與主題都略有不同，不過大抵跟我自己運用 AI 工作的心得十分相似。這篇文章就來總結一下自己與 AI 協作的感想。 

當然了，AI 還在飛快的發展，相信隨著新版推出心得也會不斷改變。到時候我們再回頭來看看。 

AI 在工作上為我帶來的價值 

1. 需求分析和工時預估：chatGPT 
2. 文章寫作chatGPT：上週我辦了場活動，活動後就要立刻給媒體補稿。但我手上還有一堆工作同時壓過來，怎麼辦呢？我設定了一些條件讓 chatGPT 寫，再行潤飾和調整文章元素，很快地就完成了稿件。《延伸閱讀：善用 chatGPT 撰寫長文的5個訣竅》 
3. 資料總結claude：我最近拿到了幾百個的2024 趨勢報告。都是原文 PDF，每個 PDF 有百頁。如果我全部自己看，可能 2025 我都還解析不完。所以我索性全部丟上 claude 並請他總結給我，如果有看到有趣的項目，我才會打開原文來對照。 
4. 外文翻譯Google Bard ：只有這一項我沒有請 chatGPT 做，因為它翻譯出來的東西實在太詭異了。我常需要與英文系和日文系合作對象聯繫，若說 chatGPT 的英文寫作只是略生硬，日文寫作有時候就是亂掰了。但這點不知為何在 bard 上就好多，明明兩個都是 openAI 體系的產品。bard 會幫我寫幾個版本，事後校稿的 loading 也明顯沒那麼繁重。 
5. 《延伸閱讀：亞洲新媒體峰會AI翻譯出包 曝資料庫1缺點》 

總結 AI 對我工作上貢獻的： 

• 縮短從 0 到 60 分的路程 
• 給我可能的選項幫助我動腦 
• 減少苦工 

AI 時代工作者的3個必備技能 

更扎實的專業 

AI 不是設計來回答精確的問題，這點大家都知道。所以使用它的人＝我是決策責任者。我必須花更多時間在校閱上，也更考驗我在特定領域的專業知識。我還是常常會跟同事討論他給出來的結果，挑選適合我們的選項。 千萬別叫 AI 做重要決策。一個好的商業決策必然包含對市場的理解，而潛藏在市場深處的是對「人」這種複雜生物的掌握。如果用 AI 做重要決策，失敗了後面的科技巨頭可不會幫你負責。 

更好的提問力 

我從事 "connection" 的工作，連結人與組織、連結組織與組織，AI 雖能幫我把「苦工類」的工作減少，但是為了不要讓它產出派不上用場的答案，我必須更有邏輯地去規劃自己提問的方式。 像是我現在每次寫文章都會 AI SEO 關鍵字工具跑一下主題關鍵字，可是如果不夠精確，AI 就會抓錯方向。我想這不只是下 prompt 的能力，更是一種「提問力」。我要對自己、對客戶、對事情提出好的疑問，AI 才能真正幫上忙。 

更細緻的溝通力 

少了些繁雜工作，我就多了時間去思考如何做更好的溝通與觀察。人很複雜，每個決策都包含了邏輯與感性。我花更多時間在學習平衡兩者，並且試著讓自己在這兩塊上的綜合能力提升得更好。這也呼應到前面所說的「專業」與「提問」。 

總結 

我認為 AI 目前為止並沒有真的讓誰沒工作，但是它的確分擔了很多苦工類型的作業，譬如消化大量資料、重複的行動等等。但AI或多或少都成為「我們必須讓自己更成長」的推手，因為以前「做苦工」算是一種職場貢獻，畢竟事情就是得有人做，可現在也許不是了，而且苦工方面你拼不過它。 回到我開頭分享的兩段影片。我非常贊同講者 Sega 所說的，分擔掉雜事後，人類的價值是回來投注更多心力在面對面的關係。

過去這或許是一種選項，隨著AI導入的成本降低，這成為我們一種不得不學習的技能。 總得來說，我不覺得 AI 會取代我，但我會很小心的在我身為人類可努力的領域更加努力，不要讓總價值輸給它。