EP1301 - 轉角遇見你 ：AI 正在改變工作的速度，也重新定義人與工作的關係 ft.Andy

「AI 正在改變工作的速度，也重新定義人與工作的關係」 過去，一名工程師處理 Bug，可能要花數小時甚至數天查資料、追程式碼、反覆測試；現在，AI 能快速找出錯誤、提出修正方向，甚至直接產出程式碼。對企業而言，這場變化帶來的影響，已從效率提升走向工作方法的重組。 巷導科技創辦人 Andy 觀察，公司導入 AI 後，工程開發效率約提升五倍，部分工作甚至可達五到十倍。原本一週才能完成的進度，如今可能幾天內完成。產品推版頻率也大幅增加，團隊一天更新一到兩次，最高曾一天推版四次。 更值得注意的是，工作內容也開始重新分配。 巷導科技成立 AI Team，希望打造「AI 員工」，其中一項應用，就是讓 AI 協助處理耗時的 Debug 工作。目前 AI 工程師已實際投入工作，一個月內處理超過百件 Bug。 團隊也從實作中發現：AI 執行速度很快，成果品質高度取決於「問題是否說清楚」。 所以，如果 Bug 描述模糊，AI 很容易朝錯誤方向修正。於是團隊進一步設計 AI PM，先協助釐清問題，再把任務交給 AI 工程師。 AI PM 釐清問題、AI 工程師執行、人類 QA 驗證。這套流程呈現出 AI 時代的重要轉變： 如果「把事情做出來」愈來愈快，「知道該做什麼」就愈來愈重要。 這個概念也適用於一般工作者，寫簡報、整理會議紀錄、搜尋資料、製作表格，許多過去耗費大量時間的工作，都能透過 AI 加速。重複性工作逐漸交給機器，人可以把更多時間放在判斷、選擇、創意與理解問題。 指揮 AI，還是依賴 AI？ Andy 將 AI 使用者區分為兩種狀態： 第一種是「指揮 AI」。 自己理解問題、知道方向，也有能力判斷答案，AI 負責加速執行。就像一名經驗豐富的主管，把工作交給速度極快的助理。 第二種是「依賴 AI」。 遇到問題便請 AI 提供方向，再依照答案執行，自己的專業判斷逐漸減少。 所有人都能使用相同的 AI 工具，拉開差距的將是經驗、知識、提問能力與判斷力。 這也帶出另一個值得關注的現象：AI 加快工作的同時，也縮短了學習發生的過程。 過去工程師花兩天解一個 Bug，過程中查資料、測試、失敗、重來，經驗因此累積。現在 AI 幾分鐘便能提出答案，人很快完成任務，也更需要主動理解背後原理。 因此，Andy 特別強調「刻意學習」。 未來，一名工作十年的資深員工與剛畢業的新人，都可能使用相同的 AI。資深者真正的優勢，來自十年間累積的專業深度，以及知道什麼該做、什麼不該做的判斷。 這種能力愈來愈接近「管理者能力」，而管理者的價值，在於設定方向、拆解問題、分配資源、判斷成果。未來，每個人都可能成為某種形式的 AI Manager，身邊有 AI 幫忙寫文字、整理資料、分析資訊、寫程式，而人負責決定方向與確認品質。 AI 讓工作的瓶頸移動了 巷導科技導入 AI 後，出現一個有趣現象：工程師開始主動詢問主管，「接下來還有什麼可以做？」 原本規劃一季的工作提前完成，壓力開始轉移到產品規劃與管理端。開發速度提高後，決策、規劃與組織流程也必須同步加快。 工作的瓶頸因此移動了，過去可能卡在執行，未來更容易卡在決策；過去花時間搜尋資料，未來更需要判斷資料；過去工程師忙著寫程式，未來更重要的是理解使用者需要什麼，這也讓「理解人」成為科技公司愈來愈重要的能力。 Andy 對好產品有一個想像：使用者還沒開口，系統就已經理解他可能需要什麼。 例如，我們在街上打開房屋 App，很可能想知道附近房價與物件。巷導會依照所在地直接呈現周邊資訊，省去一連串搜尋與設定。 背後真正困難的，是判斷使用者此刻的意圖。他為什麼打開 App？想買房、租房，還是單純想了解附近行情？系統猜錯時，又該如何讓使用者快速找到真正需要的資訊？ AI 可以快速執行已經明確的需求，而產品團隊則把更多時間放在理解人的需求與情境。所以科技愈進步，理解人的能力愈珍貴。 從網路原生、手機原生，到 AI 原生 這場變化也正在進入家庭，身為三個孩子的父親，Andy 很早便讓孩子接觸手機與 AI，希望在孩子仍願意接受父母引導的階段，陪他們建立使用習慣與判斷能力。 從網路原生、手機原生到 AI 原生，每一代孩子都有屬於自己的科技環境。未來的 AI 助理，很可能像今天的手機一樣自然地存在於生活中。 孩子需要學習的，也將從「怎麼使用工具」進一步走向「怎麼與 AI 相處」：哪些事情可以交給 AI、哪些答案需要查證、哪些資料應該保護，以及哪些決定需要自己負責。 企業面對的課題其實相似，Andy 認為，目前正處於 AI 的「彎道超車期」。就像電腦、網路與智慧型手機剛普及時，率先掌握新工具的人曾取得一段時間的優勢；但是當工具全面普及，使用能力就會成為基本門檻。 所以能持續累積的，仍然是人的專業、經驗與判斷。 AI 替我們省下時間之後呢？ AI 帶來五倍、十倍的效率，也帶來另一個更值得思考的問題： 省下來的時間，最後去了哪裡？ 如果一天原本完成五件事，AI 讓我們可以完成二十五件事，人可能因此承擔更多工作。巷導科技的員工也出現另一種壓力：當工具變快，開始覺得自己應該「更快、更好、做更多」。 這正是 AI 時代新的生活課題，科技可以幫工程師減少 Debug 的時間，讓 PM 更專注理解使用者，讓工作者少做重複性的事。這些被釋放出來的時間，能否重新投入學習、創造、思考、陪伴與生活，決定了效率提升最終帶來的意義。 程式裡的 Bug，可以找到錯誤的那一行；人生的卡頓，往往需要重新檢視自己的選擇。 AI 說： 「怎麼做得更快？」 而我們更該思考： 「快下來之後，我們想把時間留給什麼？」 #鄭依桓 Andy #巷導科技團隊 #侯信恩 Simon #主持人 #楊心怡 #製作人 #文章撰寫 #轉角遇見你 #幸福小書籤 #不只是科技 #怡然心語 #轉角幸福科技島 #AI #人工智慧 #AI時代 #生成式AI #AI協作 #AI員工 #AIManager #職場轉型 #工作效率 #數位轉型 #刻意學習 #未來工作 #職場競爭力 巷導