「為什麼大家寫得都一樣？」一份內部提案作業，揭開主管最該警覺的危機

身在科技集團裡的行銷部門，AI 不僅是我們的產品同時也成為我們工作上不可缺失的一環。公司在近期針對管理層做了一次「AI 能力人才說明」的培訓，告訴經理們如何評估員工們是否有將AI融進生活提高效率。

針對非技術相關人才主要分為「AI Native 思維」及「AI Native 行為」，思維內包含：任務解構、Precise Prompting、優化閉環等，而行為則包含初版製作、模板框架打造等各式能力考核，在收到這個評估標準後，我也興沖沖地想看看團隊是否有具備這些能力。

「我們要將 XX 產品推廣到海外吸收天使用戶了，主要的場景為『AI Agent in 遠距辦公』，需要大家針對這個場景規畫合適的工作坊內容，三天後提交，我們一起review。」在近期的一次會議上，我指派了一項任務給團隊，剛好可作為觀察機會。

團隊的員工分別來自不同國家，我原本以為會看到很多不同角度的切入，有許多有趣的本地輸入。

但當我一份一份看下去的時候，開始有點愣住。發現大家的題目很像、架構很像、連用詞都很像。不是一兩份，而是幾乎全部。

我停下來問大家：「為什麼你們寫的東西都差不多？」

現場很安靜，大家面面相覷，沒有人回答。那一刻其實不用多說，我大概已經知道答案了。

我當場把我給大家的任務 briefing，原封不動地貼進公司裡的 AI 工具裡。幾秒鐘後，一份完整的企劃出來了。我把它跟大家交上來的版本對比——相似度大概 9 成以上，甚至連文案跟用詞也差不多。

我將這過程直接展示出來，團隊大家你看我、我看你，我說：「不用我多說了吧？有自己看過、改過的，舉手。」現場一片鴉雀無聲。

很多人會以為，所謂的 AI 能力，就是「可以用 AI 把事情做快做完」。但在我們的標準裡，一個真正的 AI 人才，第一件事情該知道的就是：人機協作中，哪些該人做，哪些該機做？

在此我想引用人稱「MIT 僧侶」的桑迪普．斯瓦迪亞（Sandeep Swadia）提出的「 DRAG 框架」 ，重申AI最能輔助人的適當場景：

D：Drafting（起草）｜解決空白頁問題

從 0 到 1 往往是最困難的。可以讓 AI 先產出一個「不完美的初稿」，幫助你開始突破這抓破腦袋的0。

R：Research（研究）｜蜘蛛網式搜尋法

AI 可以迅速並同時展開大量搜尋，就像蜘蛛一樣的爬網找資料，整理重點，並反覆檢查「還缺了什麼」，大量減少我們一個一個網站搜尋、閱讀的時間。

A：Analysis（分析）｜找出隱藏模式

將非結構化資料（例如會議記錄）、產品文檔、市場研究報告等交給 AI，協助找出人眼容易忽略的關聯與洞察。

G：Grunt Work（基本工作）｜機械並重複的任務

將重複性高、價值較低的工作交給 AI，例如格式整理、翻譯、Raw data清理、PPT製作、報銷、寫日報等這種「高消耗、低產出」的工作交出去。

但切記其中最容易被誤用的一點，就是 Drafting。AI可以幫你解決「不知道怎麼開始」的問題，但問題是，一旦你習慣讓AI幫你開始，你就很容易將後續的工作及整個主軸都交出去了（懶了）。這就像你走進健身房，卻把所有重量都交給教練去舉。你的大腦就像要定期去健身房鍛鍊的肌肉，當重訓外包時，你的大腦也會像不舉重的肌肉一樣萎縮。

學會用好 DRAG 框架，將自己的時間及精力聚焦於高價值的任務，如創造、判斷、反思、審美等，將合適的任務適時交付，就像帶領一個團隊一樣分工合作，這樣人機協作才能發揮各自所長。

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