最近公司開始大量導入 AI workflow。
大家開始學 VS Code、Codex、Shopify HTML 編輯、FAQ 生成。 整個團隊都很忙，也很有「我們正在 AI 轉型」的氛圍。
但這幾天，我開始有一種很奇怪的感覺。
很像坐在戲院裡，看著台上的人很投入地演戲，而我突然開始看見舞台後面的機械結構。
那天，我們在處理 411 個產品頁面的 FAQ。
第一次 AI 一次性生成後，主管覺得「太像 AI」。
於是流程改成：
- 每次只做 15 個產品
- 必須 hand writing
- 六個人一起人工調整
但真正讓我困惑的不是工作量。
而是整個過程裡，始終沒有人定義：
到底什麼叫「不像 AI」？
沒有標準。沒有範例。沒有 QA 規則。沒有明確的驗收條件。
只有一句：「感覺太 AI。」
我突然發現，很多公司導入 AI 後，真正增加的不是效率，而是集體焦慮。
大家開始：
- 大量生成
- 大量修改
- 大量 review
- 大量追蹤進度
看起來很忙，很數位化，很 AI。
但 workflow 的本質其實沒變。
以前是人工複製貼上。現在變成 AI 生成後再人工修補。
我腦中一直浮現一個比喻。
如果今天我要做一道好吃的糖醋排骨，我不會只是：
做一盤 → 吃一口 → 覺得不對 → 再重做。
我會先定義：
- 糖的比例
- 醋的酸度
- 口感、顏色
- 哪種算成功
- 哪種算失敗
甚至我會給「好吃」與「不好吃」的範例。
因為沒有規格，就沒有穩定品質。
或許有人會說：反覆調整也是一種學習過程。
沒錯。如果你只做一盤。
但今天是 20,000 盤。 你需要的不是更多的試吃。 你需要的是一份食譜。
可以被複製的、可以被驗證的、可以被任何人執行的食譜。
對話是個人學習的方式。 規格是組織規模化的方式。 兩者不能互換。
我後來才意識到：
問題很多時候根本不是 AI 不夠強。
而是組織還停留在舊時代的工作方式。
我們以為自己在做 AI transformation。 但很多時候，只是把舊流程外面包上一層 AI 的外殼。
最有趣的是，我其實不是不相信 AI。剛好相反。
因為我越相信 AI 的能力，我越會看見：
- 哪些事情其實可以被定義
- 哪些問題其實是 specification 問題
- 哪些流程只是用人工在掩蓋系統缺陷
我後來想通了一件事。
戲外人不是冷漠。 是因為看得太清楚，反而沒辦法只是跟著入戲。
如果你也開始有這種感覺——
也許不是你跟不上轉型的節奏。 而是你已經開始用不同的方式思考問題了。
