前陣子看到微軟發布的《AI Diffusion Report 2025》數據時，我覺得蠻訝異的，因為微軟的報告裡寫到，到了 2025 年下半年，全球生成式 AI 的使用率只有約 16.3%，這跟我的體感完全不同，我身邊的朋友明明幾乎都有在用 AI啊！
而我們身為那 16.3% 先跑的人，好像應該要感到慶幸，甚至覺得自己掌握了某種職場超能力，但就我觀察的真實情況卻是——我們好像變得更忙了。
你以為你在使用AI，其實你在不知不覺之中淪為了 AI 工具之間的「資料搬運工」。
相信大家在企業內很常看到這樣的情況，就是在導入了新系統之後，卻依然維持舊有的工作習慣，導致這個變革沒有達到原本預期的成效。
而如今在 AI 的使用上也發生了一樣的問題，例如我們用 A 工具生成文案，複製貼上到 B 工具做圖，再把圖文整理到 C 工具排版。
AI 確實幫我們省了「產出」的時間，但我們卻多出了一大堆原本沒有的工作，整天忙著確認與資料轉移。
工具是新的，但工作流程卻還是舊的；這就像是我有了一台法拉利，卻還是堅持把它開在牛車的軌道上。
這也是為什麼，這次天下學習邀請我體驗黃琇琳老師的《AI Agent 零基礎打造個人工作流｜數位員工 ✕ AI 工具整合 ✕ Agent 生態串接》課程，當我看完課程的內容之後，有一種被徹底打通任督二脈的感覺。
打掉重練！新的時代，流程設計大於工具焦慮
在我過去歷練過各部門的經驗中，了解到企業導入新系統最常失敗的原因，並非是系統不夠好，而是流程與工作習慣沒跟著改。
把這個道理套用在我們學習 AI 這件事上，完全是一模一樣的情況。
現在市面上可用的 AI 應用多到讓人眼花撩亂，大家一窩蜂去學，深怕錯過了最新的科技。
這堂課最打動我的一點，就是它不急著塞給你滿滿的工具清單，而是教你先停下來，好好審視並重新設計工作流程；我們在動手之前，應該先判斷手邊工作任務的類型到底是一次性、一個問答就能解決的簡單任務？還是需要多步驟、跨系統協作的複雜專案？
我過去分享過的斯多葛哲學裡有一個很重要的觀念：區分可控與不可控。
日新月異的 AI 迭代，那是我們無法掌握的(不可控)；但搭配新的技術，去調整、優化工作流程、建立全新的工作習慣，這絕對是掌握在我們自己手裡的(可控）。
新的時代，建立新的工作流程，遠比你焦慮地去學無限多的新工具還要重要得多。
別只把 AI 當工具，把它當成你的專案夥伴
以前我在工廠帶研發專案的時候，最怕遇到的主管或是 PM，就是什麼事都想自己抓著做，結果不僅累死自己，專案進度還是卡住沒進展；這個毛病到了 AI 時代，很多人也是常常在犯。
課程裡給了我一個很棒的啟發：「每一個 APP 功能，都是一位專業的夥伴。」我們在做的，應該是針對每一項預期的工作成果，指派給正確的 AI 夥伴來執行。
這我無法再同意更多了！
我們確實不應該只是把 AI 當作一個單向的文字生產器，而是要把它升級成智慧代理人，利用課程中教我們的設定與串接，讓 AI 能夠自動去調用它需要的外部功能。
那我們就不需要再像個無頭蒼蠅一樣，同時好幾個視窗之間頻繁切換、複製貼上；明確任務並正確指派讓 AI 去跑腿，這才是真正有效率的專案分工。
而我們只需要坐在專案經理的位置上，做好最終的品質把關。
這堂課到底解決了什麼問題？
很多人至今還沒踏入 AI 領域，最大的煩惱其實不是學不會使用AI，而是根本不知道可以用在什麼情境；因此這堂課沒有塞滿高深莫測的演算法理論，而是直接從我們每天都會遇到的痛點切入。
- 它不教你盲目追逐新軟體，而是教你先拆解任務類型，再將 AI 無縫融入你重新設計過的工作階段中。
- 手把手教你如何找出 AI 支援的 APP 應用，讓 AI 從單純的對話框，變成能自動調用功能、跨介面協作的專業團隊成員。
- 傳授如何正確建立專案資料夾與資料庫歸檔，讓 AI 產出真正符合你需求的精準內容，不再浪費時間幫 AI 擦屁股。
- 課程中利用大量的實際案例，搭配實機操作，讓還不知道應用情境的新手照表操課，把相關理論轉化為真實的肌肉記憶。
黃琇琳老師擁有超過 8 年跨國軟體研發經驗，曾任職於 IBM、Digital River 等國際企業，並在 FinTech 新創擔任創始成員帶領研發團隊；而且她已成功輔導超過 200 家企業實現 AI 轉型，並帶領團隊成為台灣極少數獲得官方認可的 「OpenAI Service Partner」，技術實力獲得 OpenAI 原廠的高度肯定。
由她來親授這堂課程，絕對會讓學員在AI的學習與應用上事半功倍。
如果你也是微軟報告中那超過 80% 還在觀望的人，或者你雖然用了 AI，卻覺得自己好像越用越忙，這堂課會是一個極佳的轉捩點。
在這個時代，比別人早一步建立起專屬的 AI 工作系統，你省下的不只是作業時間，更是你最寶貴的注意力與心力。
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