AI 也許有一天會成為解方,但不是今天!
AI是一把錘子,問題不會自己解決
放空了好一陣子,讓自己沈浸在"黑神話:悟空"和"戰神4:諸神黃昏"的世界,看著 DeepSeek 被吹捧、o3 mini 和 Gemini 2.0 flash 相繼推出...
抽離以第三者的角度來看,少了無謂的資訊焦慮,也慢慢地在想,到底該扮演什麼樣的角色。
實在是還沒有答案,但還想持續的喃喃自語,分享體悟和觀點。
看著先行者爭相測試新模型,但 AI 產生真正有價內容仍有限,更加確定——AI 真的不是解方,它只是個工具。
▋你以為的 AI,其實不是 AI
「AI 這麼強,能不能幫我搞定所有事?」
不能!因為你對 AI 有誤解!
現在大家說的 AI,其實是 AIGC(生成式人工智慧),例如 ChatGPT、Midjourney……這類工具透過「隨機接龍」來產生文字或圖片,但這不等於會思考的 AGI(通用人工智慧)。
但很多人搞不清這兩者的差異,導致了一堆迷思:
AIGC 不會思考,也不理解你的需求,它只是依據上下文在拼湊你想聽的話,不懂因果邏輯,更不會思考。
把 AIGC 當成 AGI 來用,就像你期待計算機幫你報稅,結果按出來的答案都沒驗證,直接交給國稅局
——這樣的操作,能不翻車嗎?
▋AI 的真正價值:幫你開外掛,而不是替你過關
AI 可以讓你變強,但它不是你的替身。
行銷人最常遇到的問題就是:
「我沒靈感,讓 AI 幫我想一個爆款貼文!」
結果它丟給你的東西爛得不像話,然後你又抱怨 AI 沒用,那其實問題不在 AI,而是你的問題太爛。
🛑 Garbage in, Garbage out(垃圾進,垃圾出) 🛑
好的 AI 結果,來自好的提問。
如果你只是丟一句:「幫我寫 Facebook 貼文」,AI 會給你千篇一律的廣告文。
但如果你這樣使用 AI:
✅ 產出 10 個文案方向,挑選最好的進一步優化
✅ 根據市場趨勢讓 AI 幫你整理數據,再由你來判斷
✅ 讓 AI 幫你改寫不同語氣、不同受眾的版本,進行 A/B 測試
那麼,AI 就成為你的加速器,而不是你的替身!
行銷決策,還是得靠你自己!
▋AI 最適合的應用場景
AI 適合做機器擅長的事情,而人類要負責機器做不到的事情。
📍適合 AI 做的事情:
✔ 重複性高、規則明確的工作(數據整理、翻譯、文案產生)
✔ 產生大量內容初稿(廣告標語、社群貼文)
✔ 數據分析與歸納(SEO 關鍵字分析、廣告投放數據整理)
✔ 創意發想輔助(從資料庫中提取案例,幫助靈感激發)
🚫 不適合 AI 做的事情:
❌ 真正的創意與創新(AI 只會拼湊,無法真正創造)
❌ 做出價值判斷(AI 無法分辨「對的」和「你想聽的」)
❌ 品牌定位與策略制定(AI 不知道你的品牌 DNA,只有你知道)
❌ 社群互動與情感共鳴(AI 無法真正理解「人」的需求)
與其害怕 AI 取代你,不如學會如何讓 AI 來提升你的能力,這才是正確的使用方式。
▋AI 不是偷懶的捷徑,它只是你的加速器
很多人期待 AI 幫他們「找到最省力的變現方式」,但這其實是個誤區。
記得「懶人運動機」嗎?
號稱只要綁在肚子上,每天坐在沙發上,它幫你震動,你就能變成六塊肌?
結果買了的人,最後還是繼續胖。
「線上課程」最近這幾年賣得很火!
結果買課的人都變強了嗎?
完課率超過30%就很了不起了,代表至少有70%以上人,買了仍沒有看。
AI 也是一樣的道理:
這就像給一個不會開車的人一輛超跑,他還是只能坐在座位上,動也不動。
AI 不能讓你變聰明,它只能讓「聰明的人變得更強」。
▋總結:與 AI 協作,而不是依賴它
AI 也許有一天會變成解方,但不是今天。
今天它還只是一個文字接龍、簡單用pythen的數據整理工具、什麼都會的學霸實習生。
正確的態度應該是:
✅ 別期待 AI 幫你「解決」所有問題,而是用它來提升你的能力。
✅ 與其花時間懷疑 AI,還不如學會怎麼讓 AI 幫你加速工作。
✅ 想變強,還是得靠自己,AI 只是幫你開外掛。
期待以後不用再回答「AI 到底能做什麼?」這個問題了! 🚀💡
你呢?開始和 AI 協作了嗎?
留言告訴我,你使用 AI 面臨的困境。
#ep01
#行銷工作者的專屬外掛
#本文由AI協作產生