文／王義智（資策會 MIC 產業服務中心主任）
我最近動手寫了一些程式，利用 AI 打造了一個「產業焦點評論產生器」和「高階智庫簡報小助手」，甚至還打造了一個幾乎完全由 AI 驅動的新世代產業情報網站。
有同事問我：「你這不是在砸自己的飯碗嗎？如果 AI 寫得比你快、比你好，那你的價值在哪裡？」
我的回答很簡單：「如果我的價值能輕易被 AI 寫出的幾行程式碼給取代，那這價值本來就留不住。」
與其坐在原地等著一波波 AI 裁員潮把我淹沒，我選擇主動開除現在的自己。這是這兩年觀察數位轉型與組織變革後，所得出最深刻的體悟：面對 AI，最該做的一件事，就是大膽讓 AI 取代自己。
隱性知識只有自己最懂
許多企業在導入 AI 時，最常犯的錯誤，就是老闆斥資買了昂貴的企業級 AI 系統，或者請 IT 部門開發了一套標準化的工具，期望員工明天就能大幅提升效率。然而，現實往往是員工用了幾次後就將其束之高閣，抱怨這 AI 根本不懂我們在做什麼。
為什麼會如此？《哈佛商業評論》（Harvard Business Review）在探討企業知識管理時，經常引用「隱性知識（Tacit Knowledge）」與「顯性知識（Explicit Knowledge）」的概念。SOP 手冊、公司規章是顯性知識；然而，真正讓工作順利推動的，往往是那些藏在員工腦袋裡、難以言傳的隱性知識。
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AI 就算擁有全世界的資料，卻完全不知道你日常業務的痛點在哪裡。它不知道你那挑剔的客戶最在意圖表上的哪一個細節，更不知道公司內部跨部門溝通時的潛規則與眉角。誰最清楚這些隱性知識？只有坐在那個位子上、被這些瑣事與流程磨練了十幾年的自己。
AI 要真正發揮價值，不在於用了多少先進的模型，而在於能否將自己腦袋裡的隱性知識，轉化為 AI 能理解的指令與流程。這就是為什麼，必須自己動手做 AI。
AI 取代的是任務，不是職業
麻省理工學院（MIT）知名經濟學家 Daron Acemoglu 與 David Autor 曾提出「任務模型（Task-Based Model）」。他們在多篇關於自動化與勞動市場的研究中指出：科技（包括 AI）取代的從來不是「職業（Jobs）」，而是職業底下的「任務（Tasks）」。
一個職位是由數十個甚至數百個任務所組成的。當我們把工作視為一個不可分割的整體時，面對 AI 當然會感到恐懼；但如果我們能把工作拆解成一個個細部流程，AI 就會從取代你的敵人，變成為你代勞的工具。
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當自己動手透過 AI 完成這些事情的時候，才驚覺，過去每天花 80% 時間處理的蒐集資料、起承轉合、咬文嚼字、調整格式，再三確認頁碼是否跑掉、字型是否維持一致、標題是否為結論式標題，其實都是低價值的重複勞動。
在專業的產業情報供應體系中，分析師努力收集數據與情報，製作加工成精美的報告，然後賣給客戶。現在，這條生產線已經大幅改變——AI 製作的速度是人類的萬倍。
從寫手到架構師
這是一個極其痛苦的進化過程。當發現過去引以為傲的技能，在 AI 面前如此笨拙時，那種挫敗感很真實。但唯有經歷過這種親手拆解自己的過程，才會明白 AI 無法取代的是什麼。
我認知到，價值正在轉移——我不再是一個寫報告的人，而是一個定義什麼是好情報的架構師。
讓 AI 成為我的員工，把瑣碎的流程自動化，把自己從繁重的工作中釋放出來，去研究那些 AI 觸碰不到的領域。如果不自己動手做，我只會是一個 AI 的受害者，無法真正成為 AI 的駕馭者。
成為 AI 難以取代的人
未來許多傳統職位將會消失。當一個系統能以更低成本完成同樣的事，企業沒有理由不轉向。那些敢於取代舊自我的員工，會成為企業內部的數位轉型種子。現在的會計師如果能打造出一套 AI 查帳系統來取代自己的日常工作，公司不但不會開除他，反而會高度認可他的價值。因為他擁有的不僅是會計知識，還有將專業知識 AI 化的能力。
很多企業領導者，現在看到的可能不只是轉型機會，更多是員工的恐懼與抵制。當員工擔心 AI 會搶走工作時，他們會選擇隱瞞自己的工作訣竅（Know-how），這會導致企業轉型停滯。企業應該公開宣示並實踐：凡是能利用 AI 將自己現有工作自動化的員工，應該獲得更多的鼓勵。
就像我自己動手做的產業情報網站一樣，只有親自參與，才能消除未知恐懼，深刻了解 AI 能力的邊界。不要怕 AI 取代你，要怕的是，連被 AI 取代的價值都沒有。現在就動手，開除那個每天重複勞動的自己——如此一來，你才能不斷進化，成為 AI 永遠難以取代的人。
(本文授權非營利轉載，請註明出處：CIO Taiwan)
