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2024年微軟《工作趨勢指數》報告顯示,在31個國家中,從20歲到60多歲的工作者,自主使用AI工具的比例相當高,幾乎不受年齡差異影響。從這個數據可以發現,AI 工具已經開始融入各個年齡層的職場,改變許多人的工作方式。
AI 的強大之處在於其「快速產出」的能力,無論是內容生成、數據分析還是流程優化,AI 的效率為許多職場工作者帶來了很顯著的便利。不過,這種變化也不禁讓人在思考:當AI能輕鬆完成過去需要多年經驗累積才能達成的任務後,我們還需要花時間「慢慢累積」嗎?
在這篇文章中,想來聊這個議題,AI時代累積的價值以及如何重新定義它。
AI 的強大之處在於高效處理大量重複性或知識密集的任務,明顯幫我們節省了大量時間。具體來說:
■ 內容生成
這些我們正在使用的大型語言模型(LLM)解決了自然語言處理(NLP)問題,能夠理解人類的語言,了解需求後,AI 工具進而自動生成結構完整的文案、報告甚至簡報草稿,幾分鐘內完成過去可能需要數小時才能達成的工作。
■ 數據分析
同理,AI 也可藉此快速彙整大量數據,找出數據脈絡,再加上檢索增強生成(RAG)的能力,能夠進一步透過開發人員提供給他的客製化資料庫,改善生成結果的品質,當然同樣後續能夠協助快速產出圖表,整體來說能夠大幅提高不同領域的數據解讀精確度,進而加快數據決策的速度。
舉個例子,AI 簡報工具能夠根據輸入內容生成簡報,減少原先耗時的內容整理、設計與排版過程。這樣的便利性,縮短了「從零到一」的過程,讓即便是缺乏相關經驗的人,也能輕鬆完成任務。
AI 的快速產出能力也對傳統的經驗累積模式造成了衝擊。過去需要多年專業訓練才能掌握一項技能,並在職場中逐步積累影響力。
而現在,AI 工具看起來好像會取代這種漸進式的過程,直接快速達到「完成任務」的階段。這種轉變,也讓資深工作者不得不重新思考:長期累積的價值是否正在被稀釋?
前面提到很多次「快速」,雖然AI能高效生成結果,但它並不具備人類的「系統二」深層思維理解能力。例如:
■ 簡報設計
當你將會議簡報的需求提供給AI時,它或許能快速生成符合格式的內容,但這些內容可能缺乏對受眾需求的準確把握,甚至即便客製化RAG,局限性也更加明顯,很仰賴你提供的資料品質,依然需要你進一步根據生成結果做後續的調整,甚至你依然還是決定重新撰寫。
■ 數據分析
同理,AI生成的分析報告看似專業,但如果缺乏對業務背景的深入了解,是很有可能拿著錯誤的數據洞察結果,做出錯誤的決策。
也正因為這點,你可以說AI的產出更像是一種「半成品」,是非常需要人類的判斷與調整才能真正轉化為可用的成果。
此外,AI 的工作邏輯主要基於既定的框架與模式,而人類的創新能力來自於打破框架、重新定義問題。
舉例來說,在跨部門協作或商業策略規劃中,真正的價值不僅在於執行既有的方案,更在於提出新穎的視角與解決方法。
這些能力,正是每個人具備的洞察力與創造力,也是AI目前尚無法取代的核心價值。
即使在AI輔助下,我們還是需要培養策略思維、判斷力與溝通協作能力。例如,工作中可以利用AI簡化數據分析流程,但最終的決策與應用依然會仰賴你對業務背景的理解,這事實上也需要更多的溝通能力。
AI 工具的普及,使得跨領域知識的重要性更加顯著。過去,我們好像只需專注於某一專業領域,但現在,綜合能力的價值會更加明顯,這也讓我們不得不涉足更多相關領域,例如結合數據分析與商業策略。
跨領域不單單只侷限在知識、技術層面,合作才是關鍵,需要更多的包容、理解與溝通的軟實力,同樣的,這些正是AI難以取代的優勢。
在AI時代,我們需要從使用工具的人轉變為駕馭工具的人。
■ 把AI當成小助手
利用它處理那些重複性任務,解放更多時間專注於更高價值的工作,這些工作往往會有更多系統二的深層思維及理解能力。
■ 理解AI的局限性
對生成的結果保持懷疑,運用累積的經驗進行檢視,確實做好後續更多的需求釐清,進行調整,確保最終的成果符合實際需求。
AI 工具的普及改變了我們累積知識與技能的方式,不過這並不代表過去的累積已經毫無價值。
相反的,這樣反而提醒了我們,累積不應只停留在「經驗的堆疊」,而需要轉向更多的深度思考、創新能力與綜合能力的提升。
慢慢累積依然重要,但更重要的是多一步的思考要累積什麼、如何累積以及為什麼想要累積這些方面的經驗,多多提醒自己以終為始的想想這些問題。
當我們能將AI的力量與自身累積的深度相互結合,相信能夠逐漸在職場中累積更多獨特不可取代的價值,提高競爭力。