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別再付AI智商稅了！一個公司主管的殘酷實測：沒有這項能力，你就是下個被淘汰的人

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近來關於AI將取代人類的言論甚囂塵上，許多人陷入焦慮。但根據我在高壓工作現場的實測，我想提出一個反直覺的觀點：單純訂閱AI，不僅無法提升效率，反而會加速淘汰那些不懂得「整合」的人。 這不是危言聳聽，而是我第一線的觀察與結論。 延伸閱讀： 別只當個 AI 使用者，用「治具」思維成為流程創造者 AI是否真的會搶走人類的工作？(這篇有實際使用中的職場案例可以解惑) 一場來自調度主管的AI大規模實測 這一切，源於我擔任市公車調度主管後的一場大規模實測。我原先計劃將AI深度導入日常工作，卻立刻發現自己陷入了幾個無效的循環：「反覆驗證提示詞」、「漫長的等待生成」、以及「為了新問題再構思新提示詞」。 我的調度工作分秒必爭， 如果完全依賴這種與AI來回溝通的模式，工作效率反而會大幅降低，甚至永遠做不完。 這樣的AI，真的能取代人類嗎？ 答案不言而喻。這也證明，我們不該盲目聽信社群上那些過於樂觀的片面之詞。 AI篩掉的，是沒有產出價值的「舊工作模式」 我的公車調度工作，只是整個職場的一個縮影。它揭示了一個更殘酷的真相：AI真正淘汰的，從來就不是「不會用AI的人」，而是「無法為公司創造價值的人」。 當一名員工將大部分時間耗費在與AI的低效溝通、等待不確定的結果時，他不僅沒有創造價值，反而成了團隊的瓶頸。從營運者角度看，這種工作模式對公司的長遠發展幾乎沒有貢獻。 我的實測結論很直接：如果一個使用者缺乏自身領域的知識、不懂得整合既有技能、不具備斜槓跨領域的實務經驗， 只是盲目訂閱那些跑分數字很漂亮的AI工具，那麼他不僅無法提升自己，反而會成為企業優先淘汰的對象。 畢竟，AI對這些族群來說，就僅是一個時下最新流行話題、用來維持日常社交行為般的存在，而不是能直接使用在職場工作上、有效縮短工作時間的生產力工具。 在AI時代，你真正的護城河是什麼？ 所以，與其焦慮被AI取代，不如問自己一個更現實的問題：「如果公司決定縮編，我該如何自保，成為那個不可或缺的人？」 1.盤點價值： 在我目前的工作中，最核心、最不可取代的價值究竟是什麼？（是溝通協調？是危機處理？還是策略規劃？） 2.打造治具： 我能否將AI打造成一個高效的「個人化治具」，讓它來自動化處理那些重複、耗時的低價值環節？ 3.價值升級： 我該如何利用AI節省下來的時間與精力，去創造過去無法企及的更高價值？ 當你開始認真思考並實踐這些問題時，你...
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別只當個 AI 使用者，用「治具」思維成為流程創造者

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本文同步發表於： 別只當個 AI 使用者，用「治具」思維成為流程創造者 - 巴哈姆特小屋   來源： AI 引領職場改革：迎接「大壓縮」時代吧 (圖片來源：Google Gemini生成) 許多人對 AI 的浪潮抱持一個天真的期望：以為它能讓「不會的人」一夕之間變「會」。然而，現實是，新科技往往只會讓「原本就會的人」如虎添翼，體驗到效率的喜悅；而缺乏核心思維的人，再好的工具也難以施展，甚至只會凸顯其短處。 這個決定性的核心思維，我稱之為**「治具」思維**。 什麼是「治具」？它為何是駕馭 AI 的關鍵？ 「治具」是工業自動化的基礎，其精髓並非創造一個「更厲害的工具」，而是[b]將複雜、依賴經驗的流程，拆解並重塑為標準化、可複製的步驟，從而根本性地降低執行門檻[/b]。若不理解這點，無論你接觸的是 RPA、n8n 還是最新的 AI 模型，思考都很容易打結。因為你會看不懂如何將這些強大的工具「嵌入」到自己的實際工作流程中，自然無法體會何謂「降低門檻」。這也解釋了，為何當 Google Gemini 問世時，我能立即將其應用於中國象棋對弈和優化職場工作流程，將其視為一個萬用的「治具」來縮減時間成本；而多數人卻仍停留在寫程式、寫文案、情緒價值等有限的場景中。 延伸閱讀： AI是否真的會搶走人類的工作？(這篇有實際使用中的職場案例可以解惑) 從章魚燒影片，洞見思維的巨大差異 這個思維差異，可以從一個簡單的章魚燒影片中清晰體現。影片中，師傅使用特製的模具快速製作章魚燒。 多數人（使用者思維）看到的： 「哇，那模具好方便！」、「老闆好厲害！」 具備治具思維（創造者思維）看到的： 一個絕佳的「治具條件」與巨大的商業潛力。這個模具將烹飪技巧「標準化」了，意味著整個流程可以被量化、改良、甚至發展成一套自動化的商品。最終，你可以賣出一整套「不會做章魚燒，也能開店當老闆」的解決方案。 這就是創造力的體現。AI 或許能分析出影片是「半自動化流程」，但它無法洞察其背後「商品化」的商業價值——這正是人類大腦獨一無二的地方。 (圖片來源： Instagram ) 結論：培養你的「治具」腦，成為 AI 時代的創造者 回看李開復老師曾強調的「創造力、好奇心、同理心」，其本質與「治具」思維不謀而合。它們都在指引我們去觀察、解構問題，並創造出一套能規模化的解決方案。AI 的浪潮並不是要填平所有能力...
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AI模型的「智慧」瓶頸：為何它仍無法參透職場的「觀落陰」式難題？

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本文同步發表於： AI模型的「智慧」瓶頸：為何它仍無法參透職場的「觀落陰」式難題？ - 巴哈姆特小屋 AI模型的「智慧」瓶頸：為何它仍無法參透職場的「觀落陰」式難題？ - Mobile01 前言 當前的AI模型，如ChatGPT，在處理具體、有明確邊界的問題時表現卓越。然而，一旦面臨真實世界中那些高度抽象、脈絡模糊的挑戰，人們往往會下意識地選擇迴避使用AI。這並非出於偏見，而是源於一個根本性的限制：目前的AI，缺乏如人腦般針對問題進行「自主動態調整」的核心機制。當提問者自己都無法定義抽象問題的標準答案時，自然也難以下達精準的「提示詞」來引導模型。 職場的真實考驗：「觀落陰」式的需求解讀 職場流傳一句笑話：「出來工作，就是要自己學會如何觀落陰。」這句話戲謔地揭示了一個深刻的現實：真實世界的需求與問題，往往是以極度抽象、不具體的形態出現。無論是客戶的一個模糊想法，還是主管的一句方向性指導，都仰賴執行者自行「意會」，從混沌中洞察出具體的問題核心與需求細節。 這種從模糊到清晰的過程，恰恰是驗證高階智慧的試金石。它不僅僅是文字接龍或訊息檢索，而是涵蓋了推理、決策與規劃的綜合能力——這正是當前AI模型最顯著的短板。 人類的不可替代性：信任的最後一哩路 試想一個常見情境：一位接案者面對長期合作的客戶，卻始終無法完全理解對方拋出的新需求。在這種高風險、高信任度的互動中，他會選擇求助於一個語言模型，還是尋求經驗豐富的人類同儕或導師？答案不言而喻。 多數專業人士，儘管口頭上可能稱讚「某某模型很聰明」，但在攸關成敗的關鍵時刻，其言行舉止早已「背道而馳」。他們寧可相信人類顧問的分析、決策與推理能力，因為人類能夠理解弦外之音、共情對方處境，並從零散的資訊中拼湊出完整的策略藍圖。與一個只會進行「文字接龍」的模型進行雞同鴨講，不僅無益，更可能錯失良機。 結論：真正的「智慧」，是解決未知與模糊的能力 從職場的專案挑戰到複雜的人際關係，推理、決策與規劃的能力無處不在，它定義了我們應對日常挑戰的智慧。 當一個模型在面對抽象問題時，仍需要反過來要求使用者「再次確認」、「拆解問題」，這本質上是將認知負擔重新拋回給人類。這證明了它尚未達到多數人廣泛認同的「智慧」標準。 一個真正稱得上「聰明」或「睿智」的AI模型，不應僅僅是知識的儲存庫或指令的執行者。它必須具備從抽象中提煉具體、在模糊中找到方向的能力。在此...
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Google Gemini 2.5 Flash + Gem管理工具：車輛調度實戰測試

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實際的案例問題： 遇到司機剛好在鬧離職、突然面臨隔日其中一條路線，整天沒人跑車的情況下，我選擇直接使用Google Gemini 2 .5 Flash + gem管理工具，進行公車跨路線支援、調整既有班次的策略，一共22張截圖，結果後續被主管勸回來跑車，並通知不用調整了。(但我還是已經調整好了) 調整班次訴求： 除了必須合理維持每一班的尖峰、離峰發車時間、避免乘客久候多時外，同時還要預測評估每一位司機在發前一班的時間後，下一班的發車時間是否也能順利銜接上去準時發車？ 一、本次的測試班表時間長這樣，兩條完全不同的發車路線： 循環線 23路線 二、以下為Google Gemini 2.5 Flash + Gem管理工具的車輛調度過程： (不想看漫長的推理、決策、規劃的過程，可以直接往下拉到底，就能直接看到結果。) 三、驗證推理、決策、規劃成果： 來看Google Gemini 2.5 Flash + Gem管理工具的推理、決策、規劃結果： 原始的循環線班次 Google Gemini 2.5 Flash + Gem管理工具調整的版本1 Google Gemini 2.5 Flash + Gem管理工具調整的版本2 最後，我也使用Google Gemini 2.5 Flash + Gem管理工具重現我主管的調度思維流程： 四、那麼，經過Google Gemini 2.5 Flash + Gem管理工具組合下，所調整後的班次時間又會跑去哪裡呢？當然就是出現在，由各位自行在手機應用商店中，下載安裝所謂的任何一款公車動態App上，因為APP動態推播的到站時間，都是直接使用同一個api與資料庫來源。 效果影片：
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