AI Agent 可交辦的工作
他先提出三個條件:
1》經常重複、
2〉耗時但判斷含量低、
3》輸入輸出都是數位的,
才值得交給Agent。
#用AI_Agent自動化節省時間,才能保有追求價值或熱情事物的餘裕
用各種科學方法追求高效、又最會鞭打自己的修修 Shosho Chang 開課了!
還是用AI Agent 自動化工作流程的課,這堂課就是該由他來開,好期待!
一直很喜歡修修那種理工腦。他研究運動、睡眠、營養、生產力,總是很認真地把各種研究和方法拆開來看,自己實驗,再整理成一般人也聽得懂、跟得上,還能自己驗證的步驟。
有趣的是,他這麼努力研究如何提高效率,追求的卻是可以少工作一點,有更多時間過自己想要的生活。
這次他花了五個月,把自己的研究、信件管理、內容創作等工作重新設計成 AI Agent 流程,還特地去考了 Anthropic 官方的 Claude 架構師認證。
讓我很好奇,他到底把自己的工作改造成什麼樣子?
現在很多人都已經會用 AI 工具了。寫信、整理會議紀錄、分析資料、製作簡報,對不少職場工作者來說,應該已經是日常。
但想想你的一天。
早上打開 Email,看到主管交辦的工作,先到雲端硬碟找資料,丟進AI請它整理重點,再把結果複製到 Word。接著打開 Excel 更新進度,登入公司系統確認數字,最後回到 Email,向主管回報。
每個工具都很好用,AI 也確實幫上不少忙,但把這些介面串起來的,還是你自己。
我們以為自己在使用工具,其實每天都花了不少時間在「幫工具跑腿」、搬運結果。
我現在在做公司的數位發展計劃,教公司的數位大使用AI增進自己的效率,也自己找PM、帶PM,開發公司的系統與自動化流程,我一直在思考,做到怎麼樣大家才是真正「學會使用AI」?
如果今天要我判斷一個人使用 AI 的能力,我想我會看三個層次。
#第一層是會問。有問題就問 AI,得到答案,再自己接著做。
#第二層是會交辦。把重複的工作整理成固定步驟,讓 AI 可以重複完成,不必每次重新交代。
#第三層是會設計跨工具流程。讓 AI 在不同工具與工作步驟之間協作,知道什麼可以自己完成、什麼需要人來確認。
第一層讓你做得更快,第二層讓工作不必每次從頭做,第三層則開始讓整個流程不必每一步都靠你親自推進。
越往上走,需要的能力也越不一樣。
當 AI 只是回答問題,錯了就叫它再生成一次就好,但一旦它開始自己查資料、更新系統、寄送訊息,就得考慮成本、權限與風險。
哪些工作值得自動化?怎麼確保結果正確?哪些事情可以放心交出去,哪些必須保留人類審核?
(其實,這不就是主管每天在做的事嗎?
教會AI替你做事,你也開始學會了怎麼當主管。)
張修修的《AI Agent 訓練營》,就是在教你「第三層」怎麼做,而且我特別喜歡他會講「判斷條件」。
例如,挑選值得交給 Agent 的工作,他先提出三個條件:經常重複、耗時但判斷含量低、輸入輸出都是數位的,才值得交給Agent。
交出去之前,再用紅黃綠燈判斷風險:做錯容易挽回的,可以先交給 AI;需要確認的,保留人工審核;不可逆的操作,先不要放手。
企業要的是這種思考方式。企業需要的人,不會看到什麼工作都想自動化,而是知道什麼值得做、什麼不該做,以及如何確保成果可靠。
我覺得這些能力很值得學習,但這也讓我想到一個大家常會有疑慮的問題:如果我把自己的工作方法都教給 AI,都自動化了,那 #我會不會反而更容易被取代?
我倒是比較樂觀。
因為當一個人學會篩選任務、拆解流程、設定標準與管理風險,這些能力並不會隨著某項工作被自動化就消失。
今天能設計業務分析流程,明天也能把這套方法運用在客服、採購或產品研究。即使原本的工作不再需要自己執行,累積下來的能力依然可以帶著走。
我覺得這其實跟主管培養下屬有點像。#一個好主管不會因為把下屬教會就失去價值。他反而有機會從繁瑣的日常工作抽身,把心力放在自己真正重要、也更有趣的事情上。
當然,不是每個人都想管理更大的團隊,最重要的是,我們要有機會選擇用更輕鬆的方式,完成對自己來說更有價值的工作。
也許是把時間留給重要的決策、更有創造性的事情,或者只是希望每天能準時下班。
所以我覺得,學習 AI Agent 最值得投資的,不只是省下多少時間,重要的是讓自己的產出更有價值,同時,也更有選擇如何使用時間的自由。
如果你已經會用 ChatGPT 或 Claude,卻覺得自己每天還是在不同工具之間反覆操作、複製貼上,我很推薦看看張修修這堂課。
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