【公司內部通知】關於 AI 時代工作方式的分享

透過這篇文章，大家應該多少能理解，我們團隊現在可能正面臨哪些煩惱，以及我自己對這些事情抱持著什麼樣的想法。

我也覺得，這是一個很好的機會，可以稍微偷看一下其他公司是怎麼和 AI 相處的。

不要讓「不懂」永遠停留在「不懂」

在訓練的過程中，我常常看到有人因為覺得身邊的人進步得太快，而開始陷入「現在到底發生了什麼我完全看不懂」的狀態😫

然後因為看不懂，就乾脆放棄，等到有人可以問之前，就先做一些自己能做的事或雜務…😁
之後即使真的去問了別人，最後還是沒有完全消化理解，當天的 workshop 也在一種半懂不懂的狀態下結束。這樣的情況每週累積下來，等回過神時，自己已經落後一大截了。

是不是其實已經有這種狀況正在發生了呢？

但沒關係。
這並不只有你一個人🫡

就連我自己，最近其實也比較少直接參與第一線的實務工作，所以有時候在聽 AI 課程時，也會老實說搞不太清楚到底發生了什麼。

如果從那些真正很會用 AI 的人來看，我其實也只是 AI 新手中的新手。

說到底，我自己使用 AI 的範圍其實非常有限。
像影片剪輯這類的，我多少還理解 AI 的應用方式，但只要超出這個範圍，其實我也會很吃力。

如果你即使不擅長使用 AI，也能在其他領域做出成果，那其實不一定非得強迫自己去做。

就像足球選手 Messi 不會用 AI，也沒有人會責怪他。因為他在其他領域已經有壓倒性的影響力了。

但如果你不是那樣的人，那未來 AI 幾乎會變成工作上的必備技能，所以只能硬著頭皮去學。

而且，如果沒辦法把訓練內容真正變成自己的東西，人是不可能一直升級的。

這就像你不可能在還沒學會新單字之前，就突然能夠自然地把它用出來。

所以我覺得現在大家真正卡住的點，其實是：

「我知道 AI 對工作很重要，但 AI 的新知識有時真的跟不上。一旦有一次沒跟上，下一次就更痛苦。」

如果是這樣，那不如先直接問 AI：

「我到底是哪裡不懂？為什麼我會不懂？」

例如前幾天有一場 Codex 的 training。
我想應該不少人在導入 Codex skill 的階段就已經卡住了。

如果是我，我會先把講者事前分享的資料丟給 AI 看，然後這樣問：

「我是 AI 超級新手，請用連小學生都能懂的方式，幫我解釋這份資料。」

先提前預習。

或者，如果是在課程途中卡住了，我可能會這樣問 AI：

「我現在正在上一堂關於〇〇的課，但我有點聽不進去。請根據過去的對話紀錄分析我的人格特質，推測我為什麼會聽不懂〇〇，並幫我提出改善方法。」

在 training 的過程中，請真的認真地和 AI 對話，先整理自己到底哪裡不懂，再把問題好好傳達給 AI。

甚至，如果你連「該怎麼問 AI 才能幫自己釐清不懂的地方」都不知道，那就連這件事本身都可以直接問 AI。

如果這些事情你都還沒做過，那其實現在才是起點。

把「不懂／沒有」這件事拆解開來

看不懂數字、不懂數位行銷、做不出客戶成果、沒錢、沒有餘裕。

對於這些「沒有〇〇」的狀態，其實很少有人會認真去拆解，為什麼自己會「沒有〇〇」（畢竟大家都很忙嘛..😁）。

其中「沒錢」這個例子最容易理解，我們就拿它來說明。

很多人都會說自己沒錢，但真的有人認真想過：

「到底要有多少錢，才算足夠？」

嗎？

其實幾乎沒有人真正定義過，「多少錢才算夠」（我自己其實也沒有完全定義好）。

假設你原本認為：「只要每個月收入有100萬日圓就夠了。」
結果真的達到後，又覺得「還是不夠」，那其實代表你根本沒有真正定義清楚。

那如果你說：「每月收入1000萬日圓才夠。」
那答案就是1000萬。

重點不是100萬還是1000萬，而是你有沒有客觀地理解：

「到底多少才算足夠。」

只要定義清楚，至少你就會開始知道，為了達成那個收入，需要做哪些事情（至於做不做得到是另一回事）。

AI 也是一樣。

「我不懂 AI」、「我不知道怎麼自動化」、「我試著做自動化但一直失敗」——

對於這種很模糊的「〇〇不行」，請試著一個一個去拆解：

為什麼不懂？
為什麼做不好？
到底卡在哪？

我猜，真正有在這樣拆解的人其實非常少。

不要想一次把所有 AI 都學懂，而是把問題一個一個解掉。

為什麼現在公司會變成「先大量使用 AI」

我想應該不少人都會有這種感覺：

「現在公司好像變成把『使用 AI』本身當成目的了…」

這種想法其實非常合理，我自己也有同感。

但另一方面，對那些已經大量使用 AI 的人來說，在瘋狂使用之後，真的會看到完全不同的世界。

雖然這個比喻不一定最精準，但就像一個練習量不足的足球少年說：

「這種練法效率太差了，應該還有更好的方法吧。」

職業選手大概不會理他。

因為不管是足球還是 AI，只要你真的大量練習、瘋狂使用之後，會進入完全不同的次元。

所以現在的重點其實很簡單：

先大量去碰。

我和 Eric 想傳達給大家的訊息也是一樣——
先壓倒性地大量使用。

等你真的用到某個程度之後，才會開始進入：

「AI 到底該怎麼當成工具使用？」

這種更高層次的討論。

就連我自己，也還在拼命追 AI 每週變化的資訊。
應該說，我其實根本追不上😅

但我現在的感覺是，想真正消化 AI，最快的方法還是：

先用。

而且用了之後，我開始發現一件事。

那就是，當你真的大量使用 AI 之後，會開始下意識地想：

「這件事如果交給 AI，可以怎麼解決？」

現在甚至連「該怎麼問問題」，我都開始直接問 AI。

之前我把 Claude 跟 Slack 串接，然後直接從 Slack chat 畫面對 Claude 下指令完成影片剪輯，這種想法也是因為平常一直在用 AI 才會自然冒出來。

之前河野先生分享說，可以直接透過 Claude 修改 Figma，我也是看到後立刻就去試了。

而且，當 AI 開始真的能幫你解決問題之後，接下來人就會開始進入：

「我要怎麼把更多工作丟給 AI，讓自己可以偷懶？」

這種思維。

如果你現在還沒有這種想法，那我反而希望你開始培養「如何偷懶」的 mindset 👍
我真的很希望大家可以越來越會偷懶，然後把時間拿去做自己真正擅長的事情。

用 AI 放大自己的強項

例如，有一位很擅長溝通的同事，他最厲害的是簡報。

人本來就是專注在自己擅長的事情上，成果才會最好。

所以如果是我，我會去思考：

「怎麼讓他有更多時間做簡報、準備簡報？」

如果他靠簡報持續做出成果、持續被公司稱讚，說不定最後甚至能拿到像「Evangelist」那樣的位置。

但很多人一定會想：

「話是這樣說，可是我還有〇〇工作要做啊…工作又不是只有簡報…」

以前真的就是這樣。
平常工作太忙，忙到幾乎沒辦法去做自己真正擅長或想做的事情。

但現在不同了。因為有 AI。

只要善用 AI，就能把自己不擅長、或很花時間的工作交給 AI。
所以我希望大家之後能開始有這種意識：

「把不擅長的事情交給 AI，自己專注在擅長的事情上。」

而為了做到這件事，你首先必須知道：

自己到底擅長什麼、不擅長什麼。
甚至連這件事，都可以請 AI 根據平常的對話紀錄幫你分析。

例如，有位員工很擅長 PM 工作，但很不擅長在人前簡報。
那就可以請 AI 從過去的會議紀錄或聊天記錄中，分析簡報對象的特徵，然後提前整理：

「這個人可能會從哪裡挑問題？」
「他可能會用什麼角度提問？」

只要能先準備好這些，就算原本不擅長簡報，也會更有自信。

在沒有 AI 的時代，我以前光是為了應付比較嚴格的窗口準備簡報，就花兩個小時以上是很正常的事，因此導致其他工作卡住也是家常便飯。

但現在，大概不用花那麼久了。再說一次。

請先定義自己不擅長的 task，然後思考：

「這件事有沒有辦法交給 AI？」

如果你很容易因為粗心而犯錯，那就和 AI 徹底討論：

「怎麼做才能避免？」

重點是要有：

「不擅長的事情就盡量丟給 AI 做。」

這種 mindset。

盡量先問 AI，再問人

最後，我想說的是：

在問人之前，先徹底做到「先問 AI」。
當然，我不是叫大家不要問人😅

真正重要的是：

你在問之前，有沒有先自己做過預習？
以及，你在提問時，有沒有好好顧慮對方的感受與時間？

偶爾一時衝動直接去問別人當然沒關係，但如果一直這樣，久了對方心裡就會想：

「這不是 Drive/document 裡面就有寫嗎…你至少先問一下 AI 吧。」

這種不滿累積久了，長期下來，對方會越來越不想回答你的問題。
甚至在你需要協助的時候，也可能不太願意幫你。

所以除非真的急著立刻得到答案，不然請先克制一下衝動，盡量先透過 AI 查過。
順便一提，當你要請別人幫忙時，也請思考：

「怎麼傳達，對方會比較容易理解？」

你是不是常常直接把 AI 生成的內容整段複製貼上，讓對方看超長文章？
對方願意讀長文，就代表你正在大量消耗對方的時間。

現在開始注意這些，其實完全還來得及！