【當擁有一個完全聽話的AI下屬:考驗的卻是管理能力?】
2026-08-17
吳振興 Jeff
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以前大家會說,隔行如隔山、術業有專攻,尤其是那些專業的前輩,往往都有很多江湖一點訣,但在AI的加入後其實這個界限越來越模糊,與其說是怕一個大家都有,大家每天都有在用的APP,倒不如說我們真的怕的應該是,被那些很會用AI的人,做到技術彎道超車,甚至是剛到職的人,工作能力狠狠甩自己幾條街,就因為自己還不太會用AI。
以前在工作時,曾經期望要是我有個能力很強的下屬,一定可以事事輕輕鬆鬆遊刃有餘,而隨著AI的出現及大量的被應用,其實也進入了這個全民用AI的環境,但在這一兩年開始大量使用AI之後,我自己有一個很深的感受。
以前遇到問題,第一個反應通常是自己想,接著找資料、問同事、跟主管討論,最後慢慢整理出一個方向。
但現在很多時候,第一個反應變成:「不管3721先問AI看看。」
我問了一個問題、AI給了一個很合邏輯的回覆,然後我接受。因為職場很多事情,本來就沒有標準答案。但這樣的用法就是正確的嗎?
【如果AI是你的下屬,一個AI就能包山包海?】
相信很多人用AI會出現一種方式,不管怎樣的需求,都是用一個AI硬扛,然後開始覺得是AI沒有想像的聰明厲害,又或是覺得自己Prompt下不好,開始研究如何把它變成全能,但其實不同的AI工具,在研究、文字、分析、程式、圖片、資料整理等工作上,本來就各有所長。
只用一個AI雖然很方便,但也會受AI的能力限制,先了解這次的工作類型特性,選擇合適的AI,有時候同樣的Prompt就可以創造出,更驚人的工作效果。
就像今天公司裡有幾個下屬。
一個很會分析數據。
一個很會寫報告。
一個很會做簡報。
一個很會整理大量資料。
有的主管想要簡單方便,選擇全部讓其中一個員工做到死,然後怪他能力不足要改進,有個主管會開始選擇切工作分給不同的同仁,最後結果再由一個員工進行整合,就算都是用AI,相同的時間產出的品質也可能天差地遠。
【不要期待你隨便的一句Prompt,就得到100分的答案】
另外一個很有趣的地方是,很多人研究AI時,會很在意Prompt。一個好的Prompt確實重要,尤其是AI需要您的訊息才能夠繼續往下做
但很多主管這時就會開始擺起架子,給了一個模糊粗糙的Prompt後,又開始怪AI怎麼連簡單的問題都回答不了,但哪有一個下屬第一次聽主管交代工作,就可以完全知道主管心裡想要什麼?
通常都是主管先講需求-->AI先做-->主管看了之後說哪裡不對-->AI再調整做第二次-->透過一段時間的持續磨合,才能慢慢知道彼此的工作方式及默契。
第一次產出的結果不好,有時候是自己沒有把背景講清楚。又或是目標沒有講清楚。更別說有時候甚至連自己,真正想要什麼都還沒有想清楚。
所以與其一直追求一個「完美神級AI+萬用Prompt」,我反而比較建議把AI當成一個需要磨合的工作夥伴。當你越了解它的習慣,它同時也越了解你的工作方式。
這個過程,其實跟主管帶人非常像。
【最危險的不是AI給錯資料,而是「自己看不出哪裡有錯」】
這是我目前自己使用AI後,最需要提醒自己的地方。因為AI現在產出的東西,很多時候已經邏輯完整到讓人很容易相信。
文章完整+架構清楚+分析有條理+甚至引經據典、數字都有憑有據。
但問題就在這裡。AI做的越好,越容易讓人忘記它還需要被檢查。如果今天你是一個主管,當一個新人把報告交給你,通常都會再看一次。那麼AI交出來的東西,是不是反而更應該再確認幾次?
因為AI可以幫忙整理資訊,但它不一定知道公司細部的執行情況,也不一定理解這個決策背後真正的風險。這樣的報告是有很大的資訊風險。
所以我會把AI產出的內容分成兩個階段,先讓AI幫忙產出,然後自己要負責跟AI一起確認驗收。尤其是重要的報告、數據、管理決策,更不能因為內容看起來很專業,就直接丟給主管。
畢竟最後如果老闆問一句:「這個數字是怎麼來的?」
總不能回答:「是AI通靈後告訴我的。」
【最容易發生的事情,是我們開始把「思考」也交出去】
這可能是主管真正最需要小心的地方。
以前不知道答案,會找資料、會跟同事討論,或是自己去想。在錯誤中得到經驗,累積的這些成為自己成長的養分。
現在不知道答案,問AI。
如果問AI得不到想要的答案,那就請朋友問他的AI。
只要最後AI能給出答案,我就不用再想了,AI到底給了什麼也不是那麼重要,就讓老闆去確認。
可是在職場很多時候,很多問題關鍵的並不是「哪個答案看起來很正確」。因為那些答案都是建立在特定的環境及下的Prompt完整性下。
老闆往往問的是這個方案的風險是什麼?如果換一個角度呢?對不同的人,會產生什麼影響?
當你只是轉述AI下屬給的答案,自己其實是很難有想法的。
【AI下屬可以幫你做事,但不能替你負責】
今天下屬把資料整理錯了,主管不能跟老闆說:「這是我的下屬做的。」
因為最後報告負責的人還是主管。
AI也是一樣。
你可以請AI幫忙找資料。
你可以請AI整理數據。
你可以請AI分析。
你可以請AI提出好幾個不同方案。
你可以讓AI用不同角度邏輯打臉自己
甚至最後要不要採用,也都是自己的決定。所以決定了之後,責任當然也是在自己身上。
所以真正好的AI管理方式,是「我知道哪些事情可以交給AI,哪些事情一定要自己判斷,因為最後跟老闆報告的人是我,AI只是我的幫手。」這個界線越清楚,AI才越容易真正成為自己的助力。
【為何有些人會擔心被AI取代】
以前大家會說,隔行如隔山、術業有專攻,尤其是那些專業的前輩,往往都有很多江湖一點訣,但在AI的加入後其實這個界限越來越模糊,與其說是怕一個大家都有,大家每天都有在用的APP,倒不如說我們真的怕的應該是,被那些很會用AI的人,做到技術彎道超車,甚至是剛到職的人,工作能力狠狠甩自己幾條街,就因為自己還不太會用AI。
在這個AI時代,我們真正需要提升的是「AI管理能力」,把AI當成下屬,
選擇哪個AI,是專業分工。
怎麼下指令,是任務溝通。
來回做修正,是作法磨合。
檢查其結果,是成果負責。
最後決定權,是主管責任。
這跟管理一個團隊,其實好像也差不了太多。
當人在使用AI的過程裡,開始習慣:
不想了。
不查了。
不懷疑了。
AI說什麼,那我就接受什麼。
這時候覺得真正需要去擔心的,並不是「AI會不會取代人」。
「AI是不是已經開始在取代你了」
AI可以是很好的下屬,但好的主管,永遠要知道什麼事情可以交出去,什麼事情不能。所以我覺得AI真正帶給職場人的挑戰,不只是「會不會使用AI」。而是當工具的能力越來越強,我們還能不能保有自己的專業及判斷力?
不要讓AI變成自己的主要大腦,然後遇到什麼事都無腦全A
要讓它成為自己的智能幫手,才能達到人機協作管理能力