大家都在用 AI，但輸出差很多，差在哪？ 同一個專案，三個人都有用 AI，但我一個人做超過一半。 不是我比較拼啦，是我問 AI 的問題、用法跟他們不一樣。
關於「產出效率、質」的分水嶺
先說那個專案。三個人共編一份 PPT，分工很清楚。
我負責市場調查、人物 IP 發想、整體策略、主要切角、負評處理。
另外兩個同事負責回文和社群生態研究。
大多數人怎麼用 AI？問題出在「內容沒深度」
大多數人怎麼用 AI？通常只是簡單地丟出一句： 「幫我研究這個產業。」
沒有錯，但太普通了。
出來的東西就是一份產業概況，有競爭對手、有市場規模、有現況整理。
拿這個去做提案，跟別人拿同樣東西做出來的，差距不會很大。
這就是提問的差距，導致產出缺乏獨特的觀察與靈魂。
「質」的關鍵：導入投資人的總經思考邏輯
我平常有在做投資，會看總經。 做提案時就想到一件很矛盾的事——亞馬遜一直在裁員，非農就業數字也很難看，但股價還是一直漲，美股整體也是強到不行(雖然亞股更強哈哈)。
這到底在說什麼？ 市場定價的不是「現在有多少人在工作」，是「未來可以用多少人做多少事」。裁員反而是效率提升的信號，市場買單。
我看到這個，腦袋直接跳到：這個邏輯放到我要做的這個產業，會是什麼狀況？
從大到小的收斂：決定產出的論述高度
從這裡往下收斂： 全球龍頭有沒有在走這條路？AI 自動化滲透率到哪了？那些裁員完用自動化補上去的公司，現在效率跟估值怎麼樣？
再往下：我要提案的這個品牌，有沒有在跟上這個趨勢？跟上了可以宣傳，沒跟上可以講改革方向。
你看到了嗎——我還沒有問 AI 任何東西，我已經知道我要找的答案長什麼樣子了。這種思考深度，就是「質」的來源。
有了質感方向，才去撰寫 ai 指令
這時候，我下的ai提問 不是「告訴我這個產業的現況」。 而是結合了預判與邏輯的精準指令：
「從全球龍頭的 AI 自動化趨勢跟裁員數據的關係，找出這個品牌在這波趨勢裡的位置，還有可以宣傳的利基點。」
前者給你零散資料，後者給你嚴謹論述。 然後用 Gemini Deep Research跑一遍，幾十個來源，中英文都有，出來的報告結構很清楚。我拿這個當原始資料，組成提案的論述。 老闆說沒問題，高度也夠。這就是專業ai行銷 與一般操作者的差異。
這份「精準提問力」是從哪裡養出來的？
是做投資養出來的。 做投資分析你不會直接問「這家公司好不好」，你會先看世界在幹嘛、再看產業、再看這個標的的位置。一層一層往下分析。
用在行銷提案上是一樣的邏輯，只是換了一個場景。
差距在於：你帶著什麼東西進去問
所以差距到底在哪？ 不在工具，大家都有 AI，這沒什麼好說。 差別是你帶著什麼內容觀點去提問。
你平常在看什麼、在想什麼、在觀察什麼，會直接影響你問出來的問題。
提問力的品質決定輸出的品質，輸出的品質決定最後那份提案有沒有料、夠不夠有「高度」。
我的行銷背景讓我知道受眾要看什麼，投資習慣讓我知道怎麼從大找切角，這兩件事加在一起才是真正的差距。 AI 只是讓這個差距更明顯而已。
給你的實戰練習：如何同時兼顧效率與質量？
如果你也想在職場上展現這種「一人抵三人」的質感產出，試著練習：
- 先思考，再開機：在輸入ai指令前，先問自己：「我想證明的論點是什麼？」
- 擴大你的輸入源：跨領域的觀察（如投資、科技趨勢）能讓你的ai提問更具獨特性。
- 善用深度工具：當需要扎實的數據支撐時，活用 Gemini Deep Research 獲取全球化的論據，而非僅依賴表面搜尋。
你平常有在練習從大看到小嗎？有的話很想聽你說說怎麼做的。
你也覺得有時候 AI 的產出有時候太「普通」嗎？
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