提問力，決定你在AI時代的位置
你知道未來的職場競爭，或許不再是比拼「知道多少？」，而是「能問得多好？」。
在今天，我想大家都已經知道，無論是個人發展、組織運作，還是整個行業的未來，提問力的重要性都在不斷上升。或許你認為自己在面對AI等高科技工具時已經游刃有餘，但沒有提問力的支持，再高級的工具也無法發揮價值。這不僅是一個技能的問題，更是一場思維的革命。
一位在矽谷工作的HR高層曾在研討會上提到：「我們一直強調員工要熟練使用AI工具，但現在回頭看，真正缺乏的其實是提問力。當他們不知道該問什麼時，所有的努力都變得徒勞無功。」這場事件揭露了一個現實：我們正處於一個「資訊過剩，但提問匱乏」的時代，問題的重要性正在變得前所未有地突出。
提問力的本質：
洞察的深度，而非表面的問題
什麼是提問力？它的本質是對資訊的精準洞察與有效連結，而不僅僅是提出疑問。提問力的價值在於，它能幫助我們從資訊的海洋中抓住關鍵，並將看似無關的點串聯成線，最終啟發全新的行動方向。
人資工作中的提問力是一個不錯的例子。當面對高離職率的問題時，許多人會直接跳到「我們如何降低離職率？」這類表層問題。然而，一位有提問力的HR可能會問：「員工離職的真正原因是什麼？我們的文化是否讓員工缺乏歸屬感？組織是否在關鍵時刻支持了他們？」這些問題不僅更深入，還能提供更具行動力的答案。
提問力的三個層次
個人、組織與趨勢
提問力的應用可以從三個層次來分析：個人層次、組織層次以及對未來趨勢的理解。這三個層次構成了一個完整的提問框架。
第一層：理解個人
提問力的第一步在於了解自己與他人。例如，在職涯發展中，許多人常問的是：「我應該學什麼技能？」但這樣的問題未免太過表層。一個更具深度的問題可能是：「什麼樣的工作能真正激發我的潛力？」「我在哪些領域能創造最大的價值？」
在面試中，這層提問力的價值更加明顯。一位優秀的面試官不僅會問求職者「你有什麼專業技能」，還會追問：「你在過去的工作中，最具挑戰的一次經驗是什麼？你是如何克服的？」這些問題能更有效地挖掘候選人的思考模式、價值觀與解決問題的能力。
第二層：理解組織
當提問的範圍擴展到組織層面時，其影響力也成倍放大。例如，一家公司面對客戶流失時，管理層可能只會問：「如何增加銷售？」但一位有提問力的領導者會問：「我們是否真正了解客戶的需求？哪些產品或服務是客戶真正需要但我們未提供的？」這些問題能幫助組織挖掘未來的商機。
第三層：理解趨勢
最高層次的提問力是洞察未來的趨勢。這不僅要求我們對現狀有深刻的理解，還需要能預測可能的變化。例如，在AI逐步取代重複性工作的當下，提問者需要問：「未來哪些技能將成為核心競爭力？」「哪些行業會因技術變革而出現新的可能性？」這些問題的答案能決定企業是否能在未來的競爭中站穩腳跟。
提問力的演進：從數據到洞察
回顧AI的發展史，我們不難發現，早期的人工智慧注重「記住更多」，而現在的AI則強調「處理更快」。然而，人類的價值不在於數據的累積，而在於能從數據中找到真正的洞察力。某次國際會議上，一位來自亞洲的新創企業創辦人分享了他的故事。他們的團隊原本專注於蒐集消費者數據，卻遲遲無法找到突破。直到有一天，他們提出了一個關鍵問題：「這些數據中，有哪些反映了消費者未被滿足的需求？」從這一問題出發，他們成功設計了一款嶄新的產品，並在市場中脫穎而出。
再思考的力量
知名作家 亞當‧格蘭特（Adam Grant）在他的著作《Think Again》中強調：創新的核心是敢於質疑，而這一切的起點就是提問。他指出，許多組織之所以無法突破現狀，是因為過於依賴既有的假設，缺乏提問的勇氣與能力。而奧特曼則進一步強調，提問不僅是人類的技能，也是未來AI進一步進化的關鍵。
提問力的實例
實例一：從離職率到新商機
美國舊金山一家新創企業，就透過提問力改變了命運。創始團隊原本只是分析員工的離職率數據，然而他們進一步追問：「為什麼員工選擇離開？」這個問題讓他們挖掘出許多被忽略的原因，例如管理風格、工作環境與文化契合度等。這些洞察最終幫助他們開發出一套全新的HR分析工具，徹底顛覆市場。
實例二：英國脫口秀與AI的融合
英國一檔脫口秀節目，製作團隊原本只是用AI協助創作笑話腳本，但製作人突然靈光一現，問了這樣一個問題：「AI能否模擬英國人對脫歐的情感？」這個問題激發了團隊的創意，最終製作出了一整季以AI模擬脫歐為主題的節目，成功吸引了大批觀眾，並重新定義了脫口秀節目的邊界。
行動學習：提問力的最佳訓練場
提問力並非天生具備，而是一項可以透過實踐與學習逐步強化的能力。行動學習（Action Learning），作為一種以解決實際問題為導向的學習模式，正是培養提問力的最佳訓練場。行動學習不僅幫助參與者深入剖析問題的根源，還能透過反覆的提問與實踐，激發更深層次的思考與洞察力，最終讓問題成為行動的驅動力。
行動學習的核心：從提問到行動
行動學習的核心在於兩個要素：問題的深挖與行動的落地。這並非單純的頭腦風暴，而是透過有結構的提問方式，引導參與者從表層問題進入本質分析，進而尋找具體解決方案。例如，在部門內或跨部門的研討會上，參與者針對企業的實際挑戰，先從「為什麼這是一個問題？」的提問開始，逐步深入到「有哪些解決方法？」「哪種方法最具可行性？」這樣的層層挖掘，既能讓問題的真相浮現，也能確保行動方向的準確性。
行動學習如何啟發提問力
在一次行動學習工作坊中，一位HR夥伴分享了他的經歷。他們的公司正面臨一個長期存在的問題：某個部門的作業流程過於繁瑣，員工經常抱怨效率低下，但始終未找到有效解決方案。
初始情境：抱怨背後的問題
這名員工在工作坊中提到：「這個流程實在太複雜，每次完成都得花比預期多兩倍的時間，讓我們疲於奔命！」這樣的抱怨原本只是一次情緒的抒發，但行動學習教練並未就此停留，而是進一步問道：「這個流程的設計初衷是什麼？」、「繁瑣的部分具體指的是哪些步驟？」
提問深入：找到關鍵環節
會後團隊開始重新審視這項流程，發現繁瑣的原因並非流程本身複雜，而是有多個環節缺乏統一標準，導致每位員工需要花時間自行判斷應該如何處理。進一步追問後，他們還發現這些問題的根源來自於部門間的資訊不對稱，而非流程設計本身。
行動落地：具體解決方案
在後續的討論過程中，團隊提出了具體的解決方案：設計一個簡化的模板，並將每個環節的負責人與標準程序清晰記錄於內，避免資訊落差。同時，他們還提議引入一個跨部門協作工具，確保資訊共享的即時性。這些方案經實驗後效果顯著，不僅將流程時間縮短了30%，還提升了員工的工作滿意度，最終為公司節省了數十萬的運營成本。
行動學習的價值
提問力帶來的深遠影響
上面這樣的案例並非個例，行動學習的模式讓我們看到提問力在問題解決中的關鍵作用。它的價值不僅僅是找到答案，更在於透過持續的提問與反思，帶動個人、團隊與組織整體的成長：
- 從情緒化到理性化：初期的抱怨往往帶有情緒，但行動學習的提問方法能將情緒化的抱怨轉化為理性化的分析，找到問題的真實根源。
- 從個人視角到系統視角：通過團隊的共同討論，提問的範圍逐漸從個人痛點延伸到組織層面，讓參與者看到更大的全貌。
- 從假設到驗證：提問的過程不僅揭示問題本質，更為實驗性解決方案提供了基礎。行動學習的循環模式確保每個方案都經過充分驗證，避免浪費資源。
行動學習～讓提問力變成行動力
行動學習並不是簡單的會議或討論，而是一種能讓問題解決落地的實踐工具。它不僅能鍛煉個人的提問能力，更能為組織創造實質性的價值。通過不斷的提問、反思與行動，行動學習讓參與者不再只是一個執行者，而成為深刻思考推動變革的創造者。
正如案例中提到的那位員工，他的初衷或許只是發泄不滿，但在行動學習的引導下，他的問題成為了改善流程的起點，最終為公司帶來了看得見的效益。在AI時代，提問力不僅是生存之道，更是前行的助推器，而行動學習正是那個將助推力轉化為實際行動的舞台。
知識堆疊與提問力的衝突：重塑職場文化
傳統的知識堆疊模式注重「我知道什麼」，而提問力則聚焦於「我還能做什麼」。這兩者之間看似矛盾，但實際上可以相輔相成。知識是提問的基礎，而提問則讓知識產生真正的價值。
在傳統職場文化中，知識堆疊被視為成功的象徵，但提問力卻打破了這種思維模式。前者著重於累積「已知」，後者則聚焦於探索「未知」。這兩者的衝突在於，知識堆疊容易讓人陷入自滿，而提問則需要不斷挑戰現狀。
我曾問過一位傳產企業的高層：「為什麼你們的創新能力停滯？」他坦言：「我們的員工都很聰明，但他們害怕問問題，因為提問常被視為質疑權威。」這段對話讓我更堅信，只有建立提問導向的文化，才能打破組織僵化的藩籬。所以企業需要重新設計其績效指標，將「提問的深度」納入評估範疇，從而鼓勵員工更多地探索未知。
提問力是AI時代的核心競爭力
在這個被海量資訊與智能技術包圍的時代，提問力是每個人不可或缺的技能。正如奧特曼所言：「問題才是AI時代的硬通貨。」如果我們無法提出好的問題，那麼再多的數據、工具與資源都無法發揮真正的價值。
最後，我想用蘇格拉底的名言作結：「The unexamined life is not worth living.」如果我們不敢提問，不願探索未知，就如同在黑暗中行走，永遠看不到未來的光明。AI時代的競爭，不是擁有最多知識，而是擁有最深刻問題的人。
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