重點摘要
- AI 可以執行，但甚麼值得做，仍然要由人決定。
- 善用 AI 的人，會把業務問題拆解成清晰、可核對的任務。
- 聘請實施人才時，應看重定義問題的能力和業務觸覺，而不只是技術能力。
愈來愈多企業領袖和科技創辦人提出同一個觀點：當 AI 能夠快速完成大部分工作，人的優勢就在於知道要求甚麼。在企業內，這並不抽象，它決定了 AI 是幫公司省錢，還是只產生看似厲害、實際無用的結果。
在工作上，「問對問題」是甚麼意思
就是把「改善客戶服務」變成具體、可核對的任務：把收到的查詢分成八類；按公司政策文件，為四類例行查詢草擬回覆；其餘的在十分鐘內轉交同事。第二個版本才可以建立、測試和量度。
善用 AI 的人有三個習慣
- 由結果出發：哪個數字應該改變、改變多少？
- 提供背景：相關政策、例子、格式、讀者對象。
- 核對輸出：知道好答案是甚麼樣子，並能發現錯誤。
對招聘的啟示
企業招聘 AI 職位時，往往以程式編寫或數據科學作篩選。但對實施工作而言，更重要的是理解業務流程、拆解問題、寫出清晰指示及判斷結果的能力。不少出色的 AI 實施人才，來自營運、財務或顧問背景，而不是電腦科學。
對培訓的啟示
以同事自己工作上的例子，教他們寫出清晰的要求，並以批判角度檢查輸出。這比一般的 AI 認知講座，更快建立實際能力。