從一次 CES 2026 趨勢整理的實際經驗談起
當 AI 已經能快速整理資料、生成段落、甚至產出看似完整的分析時，我們究竟該在什麼地方停下來，確認那仍然是「我們的判斷」，而不是一個邏輯通順、卻未必值得相信的版本？
在過去十多年的設計與產品開發工作中，我幾乎每年都會整理 CES 趨勢，作為檢視產業方向是否仍站得住腳的參考。今年，我第一次對這個過程產生猶豫：如果大量資訊整理可以交給 AI，那麼判斷本身，是否也會在不知不覺中被推著往前走？
很快就意識到，真正困難的從來不是資訊不足，而是在彼此矛盾、快速變動的訊號之中，我們是否還能清楚知道：哪些內容值得被相信，哪些只是「看起來合理」。這正是多數 PM、設計師與產品決策者，近年普遍存在、卻不太容易說出口的焦慮。
為什麼 CES 趨勢越來越難判斷
消費性電子產品早已不只是單一裝置的競爭。多數產品被設計成嵌入於由技術、平台、服務與使用行為構成的系統之中，影響不再來自某一個功能，而是來自整體結構的改變。
也因此，過去慣用的分析方式——例如以競爭對手或單一產品線為中心——開始顯得不夠用了。它們容易讓我們忽略更大的背景變化，例如使用行為如何被重新塑形、風險如何被轉移，進而讓組織在做決策時，始終缺乏真正的信心。
AI 協作整理趨勢：它幫助了什麼，又卡在哪裡
正是在這樣的背景下，我開始嘗試與 AI 工具協作進行趨勢整理。這並不是為了證明 AI 好或不好，而是想弄清楚：它在研究流程中，真正能扮演的角色邊界是什麼。
以下是我在實際使用過程中的幾個關鍵觀察：
- 在資訊高度混亂的初期，AI 確實能幫助「啟動」。
它能快速指出可能的方向與關鍵字，但同時也會混雜過時資訊，即使已加上時效限制。這意味著，你不能把它的輸出當成結論，而必須持續查證與修正。好的一面是，它通常願意承認錯誤；壞的一面是，大量重述與換句話說，容易產生語意模糊或無效內容。 - 交叉比對反而拉長了時間。
我使用兩套 AI 工具反覆修正提問、比對輸出，逐步排除盲點。這個階段所花的時間，幾乎與過去手動整理一份完整報告相當（每天約 2–3 小時，持續 5 天），但整體輪廓仍然不夠清楚。 - AI 的價值，出現在「我已經知道自己在找什麼」之後。
在完成基本事實驗證後，進入歸納與結構整理階段，AI 才開始真正有幫助。它不是在創造觀點，而是在大量對話中，協助我快速排除不想要的內容，反覆確認那些我其實仍感到困惑、卻尚未說清楚的問題，並產出可持續修正的中介版本。 - 在長內容整理上，效率提升非常明顯。
面對論壇討論與長時數影片，AI 的摘要與脈絡整理能力，大幅縮短了資訊處理時間，讓我能以更廣的視角進行對照，而不是陷在單一觀點裡。 - 最後的敘事與結構，仍然必須由人完成。
無論是用字、節奏或版面，AI 雖然能快速給出「看起來舒服」的結果，但整體敘事往往過於鬆散，不適合用來承載需要被判斷的資訊。這一段，仍然需要人工介入，才能形成真正可用的結構。
整體來說，與 AI 協作並沒有讓我省下太多時間，但它確實迫使我更清楚地站在自己的立場上。你必須不斷確認「哪些是我真正相信的」，否則很容易被推著往前走。這樣的過程，讓趨勢理解從單純的現況描述，提升到能支撐判斷的層次。
當資訊被整理完，真正的問題才開始
當 AI 協助處理完大量資訊後，一個更困難的問題隨之浮現：
- 在這些看似進步的技術背後，哪些方向正在被加速？又有哪些關鍵問題，正在被集體延後？
- 這些尚未被說清楚的部分，構成了我對 CES 2026 的整體觀察，也成為下一篇整理的起點。
如果你只是想理解 AI 在研究流程中的實際角色，這篇文章到此已足夠。如果你需要的是一套能支撐產品與策略判斷的結構，下一篇會更適合你。
