AI把一切都變簡單了，所以誰都能教？

最近和諮詢師夥伴聊天，巧的是，我們最近都接到了企業 AI 課程的邀約。背景分別是人資、就業輔導、行銷，還有我自己的 ESG 加空間規劃，沒有一個是資訊、資工或電機出身。我心裡的疑問是：「為什麼是我們？」

企業大可以請員工自己去看 YouTube 學習，不必付鐘點費請外部講師進來。願意付的那筆錢，買的顯然不是「接下來要按哪個按鈕」，對吧？

這讓我想到工業革命 2.0 時期，亨利福特帶來的一點啟發。

 

如果沒有流水線的工作分配，就仍停留在蒸汽時代

工業革命1.0（蒸汽時代）： 動力第一次不必靠人力、不必靠水車，工廠可以蓋在任何地方，是機械取代人力的開始。但所有機器必須緊鄰中央軸擺放。

工業革命2.0（電力時代）： 早期導入電力的工廠，把蒸汽機換成大馬達去推同一根軸，動力換了，格局沒換，效率自然沒有差多少。

直到終於有人想通了：既然每台機器都可以有自己的馬達，產線就不必再遷就中央軸；福特得以完全依照「生產製程的最優順序」來排列機器與輸送帶，大幅提升了工廠配置的自由度。

工業革命3.0（電腦時代）： 電腦大舉進入辦公室之後，很多公司剛開始做的只是把原本的紙本表格原封不動搬上螢幕，欄位一樣，甚至要求印下來一關一關簽核，只是換了一個載具，程序更複雜，但若實際進入自動化效率倍增。

其實換到工業革命4.0的AI時代也一樣，如果沒有人去重新排列人與流程，AI就是淪為純粹的聊天工具，但若基於成熟的工作流程再善加輔以代理模型，層次瞬間提升。

 

企業要的不是算力，是有人知道該往哪裡推

工程師可以告訴你模型能做什麼，但他未必知道那份這個月要公告的財務報表該長什麼樣；相對的，財務主管也未必知道，怎麼讓 AI 在合規的前提下，安全地接手其中流程。

懂技術的人不懂現場，懂現場的人不懂技術，空缺的嫁接就是機會所在。我們不一定要懂得比誰都多才能成為強者，但若能同時聽得懂多領域語言並進行溝通嫁接，就有人願意付錢請你來說。

回頭看我們幾個諮詢師的背景：人資、就業輔導、行銷、ESG、空間規劃，沒有一個跟資訊科技沾得上邊，但都是長期跟人和制度打交道的職業，把一套語言搬進另一套文化中、把一個人的經驗翻譯成另一個產業聽得懂的樣子、把一套制度翻譯成現場做得到的步驟，這就是我們每天在做的事。

 

不用擔心，機會是可以被創造的

如果你也在某個領域待了很久，卻覺得自己被這波浪潮排除在外，有3件事值得試試：

一、從盤點自己的現場知識開始，再決定怎麼學工具

你在一個領域待了10年，充分理解：哪些事最耗時、最重複、最沒有人想做。工具夠用就好，真正稀缺的是你知道問題在哪裡。

二、先在自己的場域做出一個真實的改善，再來談教學

我們不需要追逐 AI 所有最新技術，只需要具體地說明「我用它解決了我這份工作裡的哪一個麻煩、哪一個問題」，這比滿手 AI 學習證書有說服力。

三、把自己定位成翻譯者、技術嫁接者，而不是純然的技術權威

這是精準的職務定位。企業老闆缺的位置如果是翻譯者，你跑去搶工程師的位置，沒有勝算也走不長久。

也正因為定位要精準，界線也必須清楚：我們能教的是應用情境與流程重組，不是模型原理和資安架構細節。遇到後者，誠實轉介給真正懂的人。

 

AI來了，你還站在原地嗎？

聽到「AI來了」，我看到兩種反應。一種是站在原地不動，想說反正老闆也沒叫我學，先照原本的工作方式做吧；另一種是驚慌，卻不知道該往哪裡跑。

其實兩種反應都把它當成技術問題了。工具會自己迭代，真正難的始終是「人怎麼改變工作習慣」、「誰會因此覺得自己被取代」。所以，如果你以為自己被浪潮排除在外，也許正好相反，浪潮正在找的，就是那些在現場待過，足以知道痛點的人。

諮詢師夥伴們最近正密切討論著下一步，如果你也在自己的領域看見了那個稍微改變一點點就會大大不同的一瞬間，但具體需要有人陪同梳理，歡迎找我們聊聊。

 

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