AI時代的關鍵職能:『提問力』 ~ 以行動學習為起點

更新於 發佈於 閱讀時間約 11 分鐘

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?」。


在這個知識隨手可得、AI工具無所不在的時代,提問力將不僅是個人能力的展現,更是驅動組織與社會進步的核心引擎。OpenAI執行長奧特曼(Sam Altman)在最近的一個專訪中一語道破:「在AI時代,問對問題才是關鍵。」 這句話背後蘊藏的啟示,值得每個人深思。


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:

  1. 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。
  2. 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。
  3. 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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