嗨！我是 Tim

這是《兩天入門就上手 AI-Agent》的第三封信。

今天我想跟你聊一個

我自己真正開始「相信 AI 不只是工具」的時刻：

「如果 AI 不是工具，那它可以怎麼成為我的夥伴？」

我還記得我開始使用 AI 的第一天。

那時的我，是福斯汽車集團在中國的一個智慧汽車網聯平台的創新專案負責人，

當時正在建立一套「場景價值評估系統」，供福斯集團所有汽車產品部門使用。

白話一點說就是：

系統要能判斷——

某一款智慧汽車的用戶場景值不值得開發、值不值得投入。

但這種判斷，不是單一專業能決定的。

我們理想中的做法，是整合很多跨領域專家的判斷能力。

包括：

汽車行銷專家、

汽車產品研發專家、

汽車設計專家、

汽車工程專家、

財務專家、

用戶服務專家。

當時做法「既傳統又正確」：

• 為每一種專家設計訪談架構

• 在相同情境下，引導他們給出專業判斷與評分

• 再把這些分數整合進系統，

  當成系統未來決策能力的一部分

但現實是殘酷的。

一週能訪談 3～4 位專家，

就已經非常吃力了。

因為不只是訪談本身，

還包含前期準備、訪後整理、分析與交叉比對。

而且我還得一直提醒自己一件事：

專家也是人。

當題目一多、時間一長，

再專業的人，也會疲憊、也會草率。

即便我們的團隊已經算是行業裡相對高效的，

這一整輪資料收集，

還是要花上將近兩週到數月以上。

就在那個時候，AI出現了，

我抱著一個「試試看也沒差」的實驗心態，

做了一件現在回頭看，真正改變了我很多認知的事情。

我把所有訪談綱要、題目結構、

還有對每一種專家的要求，作為對AI角色的期待，

全部整理成非常清楚的結構化文本，交給了 AI。

我請它，分別從不同專家的視角，

對每一個場景進行評估與給分。

結果很驚人。

我花了兩天時間，

完成了原本需要所有專家一起完成的工作。

而且不只是快，

在專業性、邏輯一致性、判斷理由上，

都非常合理。

如果你問我一句：

「那人工專家比較準，還是 AI 比較準？」

我其實很難給一個絕對答案。

但我隱約有一個感覺：AI 的判斷，反而更穩定，更科學。

因為我們找來的每一位專家，其實都帶著自己的「背景標籤」。

例如：來自哪一個品牌、服務過哪一群客戶、身處什麼樣的公司文化。

這些背景，都會在無形中影響他們的專業判斷。

不是對錯的問題，

而是人本來就活在關係與經驗裡。

而 AI，

在這個情境下，反而比較「中性」。

它沒有立場、沒有關係包袱，

只是在你定義好的專業框架內，

盡力把事情想清楚。

可能正是這個經驗，

讓我真正理解了 應用AI 的三個價值：

一、我們應用AI，是要去用這些科技公司重金投資邀請的無數個領域專家們的智慧。

不必先想要它去取代現在的誰，而是讓**我們可以隨時找到一個「比自己更專業、又能與自己互補的夥伴」。**而這個夥伴，但現在可以由我們自己來定義。

二、我們應用AI，要去解決的不是工程問題，而是設計問題。

每當我們想實現某件事情但碰壁的時候，我們缺的不在是工程技術，而是專業方法論的設計。

也因此，在後來的工作裡，

我越來越自然地把 ChatGPT 當成我的亦師亦友。

有時候，我會請它當我經營的品牌的行銷總監，甚至是某種「特定風格」的行銷專家，

跟我一起討論策略。我擅長品牌，但不擅長行銷，那我就讓它補上這一塊。

有時候，我甚至會請它反過來問我問題，從它的專業角度，幫我挖掘我自己其實還沒說清楚的品牌價值。透過它，我反而更認識了自己的想法。

三、當然，再進一步我就開始設計這些「專家朋友們」分工合作的方法論！

在那些時刻，我真的沒有把它們當工具。

比較像是一個願意陪我把事情想清楚的「團隊」。

這是我想跟你分享的第三個關鍵轉念，也是AI-Agent 真正有價值的地方。

所以我精心設計了一個兩天就能入門上手的工作坊。兩天顧名思義，就是希望在最短時間內授人以漁，有打造AIAgent團隊的能力。

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如果你對這段故事感興趣

下一封信，

我想跟你聊一個你可能也正在經歷的感受：

“為什麼很多人用了 AI，卻反而覺得自己更累了？”

如果你有過這種感覺，那你正在走在一條很重要的路上。

我們下一封信再聊。

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Tim