水電工阿水｜SoloAI AI 數位轉型顧問

昨天看到一位 AI 講師的貼文，大意是這樣：

庸才選職位，人才選產業，天才選分配規律。

職位會被 AI 抹平，產業會被降維打擊，只有看懂錢怎麼流、權力怎麼交接、技術怎麼重構價值的人，才是真正的贏家。

他還用了一個比喻：別當佃農，要有地主思維。田長不出莊稼，你要有能力把它改建成工廠。

聽起來很有道理。

但我反覆想了一個晚上，覺得這套框架缺了一塊很關鍵的東西。

漂亮的框架，解決不了明天的問題

「庸才、人才、天才」這個分類，本質上是旁觀者視角。

它在描述「誰比較聰明」，不是在解決任何具體問題。

你讀完這段話之後會怎樣？你會覺得「對，我要看懂分配規律」，然後呢？明天早上醒來，你的客戶還是在等你交東西，你的系統還是有 bug 要修。

這就是我對很多 AI 時代論述的感受：說得都對，但用不上。

我的版本：比選什麼更重要的，是你建了什麼

我是一個做了二十年水電的人，現在帶著六個 AI 跑一間公司。

如果你問我 AI 時代最重要的能力是什麼，我不會說是「看懂分配規律」。

我會說是建出一套系統。

什麼意思？

我的公司有七個成員，只有我一個是人類。CTO 是 Claude，策略研究交給 Gemini，UI 設計也是 Gemini（另一個帳號），程式碼交給 Claude Code，任務監督交給 Cowork，情報彙整交給 NotebookLM。

這不是在炫技。這是我每天實際在運作的工作流。

有人在討論 AI 會不會取代我們，我已經在跟 AI 一起出貨了。有人在爭論該選哪個產業，我的系統今天能做美容預約，明天就能改做寵物旅館。

這套系統不綁定任何一個產業。它綁定的是一種協作能力。

那個框架真正漏掉的事

「地主思維」聽起來很高級，但它漏掉一個前提：

你得先有東西可以分配。

你要當地主，得先有地。地從哪來？不是想通了「分配規律」它就會從天上掉下來。

地是一行一行程式碼寫出來的。是一個一個客戶服務出來的。是每天跟 AI 磨合、踩坑、修正、再出發累積出來的。

我前天寫了一篇文章叫「你跟 AI 說話的方式，從第一句就錯了」，裡面談的就是這件事。

很多人把 AI 當工具，輸入指令，等待輸出。但我的經驗是，當你開始把 AI 當成協作夥伴，給它角色、給它職責、讓它參與決策，整個生產力的天花板就不一樣了。

但這需要的不是「看懂分配規律」，而是日復一日地磨出一套能跑的系統。

PM 的真正工作

在我們的七人團隊裡，我的角色是 PM。

PM 做什麼？做決策。

聽起來很簡單，但這是 AI 做不了的事。

不是因為 AI 不夠聰明。我的 CTO 小C 可以給我十個方案、列出每個方案的風險和成本。它的分析能力比我強太多了。

但「就這個，做」這句話，只能我來說。

因為只有我要對後果負責。

AI 時代的 PM，真正的工作不是「把事情做對」，而是「做對的事」。先決定方向，再讓 AI 夥伴用最高效率把路鋪好。

這跟選職位無關，跟選產業也無關。這是一種判斷力，而判斷力只能從實戰中長出來。

農機，不是田

回到那個地主和佃農的比喻。

我覺得它的問題在於：不管是地主還是佃農，你的命運都綁在那塊田上面。

我追求的不是找到一塊最肥沃的田。

我追求的是造一台農機——走到哪塊田，都能耕。

我的七人制團隊就是這台農機。今天耕的是美容產業的田，明天可能是寵物產業，後天可能是完全不同的領域。系統不變，內容換就好。

這才是我理解的 AI 時代生存策略：

不要押注在某個產業不會被顛覆。

要建出一套系統，讓你在任何產業被顛覆的時候，都能快速重新部署。

寫在最後

我不是天才，連人才可能都算不上。

但我知道一件事：在大家忙著討論該當地主還是佃農的時候，我選擇去造農機。

而這台農機，是我和六個 AI 夥伴一起，一天一天打造出來的。

不靠看懂什麼規律，靠的是每天把手弄髒。

本文發佈於「水電工阿水的 AI 轉型日誌」沙龍｜AI 協作實戰

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