AI 應用 / 零基礎入門

我上課不教 AI 工具,因為工具是 AI 該操作的

學工具的人,會一直是那個坐在電腦前面操作的人。學 AI 的人,可以叫 AI 去操作那些工具,自己退到指揮的位置。

這篇在講什麼

我上課的時候不教 AI 工具,只教 AI。

聽起來像在玩文字遊戲,但這兩件事會把你帶到完全不同的位置。學工具的人,會一直是那個坐在電腦前面操作的人。學 AI 的人,可以叫 AI 去操作那些工具,自己退到指揮的位置。

差別在下班之後才會顯現。同樣完成一件事,前者花的是自己的時間,而且一次只能做一件;後者可以同時派三件出去。

這篇分三段:

  1. 第一到第二節:課堂上的一個實例,以及學工具為什麼會把你綁在原地
  2. 第三到第四節:兩種位置的實際差別,以及怎麼判斷你現在學的是哪一種
  3. 第五到第六節:怎麼開始換位置,以及哪些工具還是得自己會
適合誰
  • 你覺得 AI 工具太多學不完,每出一個新的就焦慮一次
  • 你已經上過好幾堂 AI 工具課,但工作沒有真的變輕鬆
  • 你負責帶團隊或帶課,在猶豫要教工具還是教觀念
  • 你想知道為什麼有些人用 AI 之後產能差距那麼大
你可以帶走什麼
  • 判斷你正在學的是工具還是 AI 的三個問題
  • 把「我來操作」換成「我來交辦」的具體做法
  • 哪些工具還是得自己動手,這條線劃在哪

一、想要用 Canva 的舉手

前陣子我在台中帶一堂課,學員是中高齡二度就業婦女,年紀從四十歲到七十歲,有幾位六十幾、七十幾。

課堂中間我提到 Canva,就是那個做排版的工具。我沒有打開它的介面,也沒有教任何一個功能鍵在哪裡。我只是講了一下它大概能做什麼,然後直接讓 ChatGPT 去生排版。

生出來的東西大家都看到了,接著我問:想要用 Canva 的舉手。

現場沒有人舉手。

Canva 很好用,這點沒有疑問。我想講的是:如果目的是拿到一張好看的排版,那學會怎麼操作 Canva,只是達成目的的其中一條路,而且是比較費力的那一條。

那堂課的年齡層其實是最容易被工具擋在門外的一群。他們對介面陌生、對術語陌生,你要他學會拉圖層、調對齊、設定尺寸,那是一堂課的量。但你讓他直接跟 AI 講他要什麼,他當場就拿到成品。

二、學會操作工具,你就成為操作工具的那個人

這句話有點繞,但它是這篇的核心,我拆開來講。

工具是需要人去操作的東西。Excel 的函數、剪輯軟體的時間軸、設計軟體的圖層,你不會用就做不出東西。所以學工具的邏輯是:把操作方法裝進自己腦袋,需要的時候自己動手。

這條路走下去,你會變成一個很熟練的操作者。熟練是好事,但它有一個結構性的限制:你的產能上限,等於你自己能坐在電腦前面的時數。

工具再進步也一樣。工具從十個步驟簡化成三個步驟,你還是那個按那三個步驟的人。

AI 跟工具不一樣的地方在於,它可以接受交辦。你把要做的事講清楚,它自己拆解、自己執行、自己交回來。中間怎麼做到的,你不用每一步都會。

所以如果你花時間學的是「怎麼操作 AI 工具」,你其實是把 AI 當成一個比較聰明的工具在用。你還是那個操作的人,位置沒有變。

而學 AI,然後叫 AI 去操作工具,你的位置就變了。你變成交辦的那個人。

三、位置換了之後,變化在數量

換位置最直接的好處在數量,省力還在其次。

自己操作的時候,你一次只能做一件事。做完 A 才能做 B,這是身體的限制,跟你多熟練沒有關係。

交辦之後,你可以同時派出去好幾件。一個 AI 在整理資料,另一個在寫初稿,第三個在查資料,你在中間看進度、給方向、驗收。

我常講的是:可以叫一個、也可以叫十個、也可以叫一百個。數字只是講法,這裡真正的變化在於你的產能不再等於你的工時

這一步跨過去之後,你需要的能力也跟著換了。原本要練的是手速跟熟練度,現在要練的是把事情講清楚、把任務拆得夠小、驗收的時候看得出問題。這些其實就是帶人的能力。

我自己的體感是,能不能設計出這種流程,比會用幾個工具重要得多。把自己的工作模組化、步驟化、變成一份 SOP,這件事做得越好,能交出去的部分就越多。

四、判斷你現在學的是哪一種

不用問別人,問自己三個問題就好。

第一個問題:這堂課教你的東西,換一個軟體還能用嗎?

如果教的是「這個按鈕在哪、這個選單怎麼點」,換一個軟體就要重學一次。如果教的是「怎麼把需求講清楚、怎麼判斷它做得對不對」,換什麼都能用。

第二個問題:學完之後,做這件事的人是你還是 AI?

還是你在做,只是做得比較快,那你學的是工具。變成 AI 在做、你在檢查,那你學的是 AI。

第三個問題:這件事你能同時做三份嗎?

不能,就表示你還在自己操作。能,就表示你已經在交辦。

三題裡面有兩題以上答「還是我在做」,那你目前累積的是操作熟練度。這不是壞事,但它不會隨著時間放大。

五、怎麼開始換位置

不用一次全換,從一件事開始就好。

第一步:挑一件你每週都要做、而且很花時間的例行事。例行的最好,因為它會重複發生,改進的效益會一直累積。

第二步:不要問「AI 有沒有工具可以做這個」,改問「這件事怎麼交辦」。這兩個問法會帶你到不同的地方。前者會找到一堆要你自己學的工具,後者會逼你把事情講清楚。

第三步:把交辦的內容寫下來,不要每次重講。你交辦的內容如果每次都要重打一遍,那還是在耗你的時間。寫成一份固定的說明,下次貼上去就好。這份東西累積起來,就是你的技能包。

第四步:驗收,然後把改的地方寫回那份說明。第一次交出來的東西通常不會到位,你改的地方就是它下次要注意的事。改個幾輪,這件事就真的離開你的手了。

這四步跑完一次,你會知道那個位置的感覺。第二件事就快了。

六、哪些工具還是得自己會

講到這裡要誠實一點,不然這篇會變成一句好聽話。

你要驗收的東西,你得看得懂。AI 幫你做出一份財報分析,你不懂財報,就不知道它錯在哪。這裡缺的是這個領域的判斷力,而判斷力沒有辦法外包。
你要交辦的工具,你得知道它做得到什麼。我在課堂上沒有教 Canva 的介面,但我講了它能做什麼。不知道一個工具的能力範圍,你連交辦都不知道要交辦什麼。所以「知道有這個東西、知道它大概能幹嘛」還是需要,只是不用練到會操作。
有些工具的價值就在手感。攝影、手繪、樂器,這類東西的價值有一部分就在人自己動手的過程。這種不要外包,外包掉就沒了。

所以這篇要說的是:你的時間有限,把它花在判斷力跟交辦能力上,回報比較大;工具的操作細節,能交給 AI 的就交出去。該學的還是要學,只是要挑對地方學。

延伸閱讀

給讀者的下一步

想一件你這週做過、花超過一小時的事。如果重來一次,你會怎麼把它講給一個新來的助理聽,讓他幫你做完?

把那段話打開 AI 貼進去,就是你的第一次交辦。