Dear
最近，我跟工作夥伴 Eva 錄了第一集 Podcast。
她是「真人 Eva」。
之所以要特別加上真人，是因為過去這一年，我們身邊多了一整群也叫 Eva 的 AI 助理。當初開始打造 AI agent 時，我用 Eva 的名字替它命名，是想對這位合作多年的夥伴表達一個深深的敬意。
後來，一個 Eva 變成 Eva+，再慢慢變成一支 AI 團隊。
所以這一集，我想請站在最前線使用它的真人 Eva，一起回答一個我自己也想了很久的問題：
AI 真的有幫到我們嗎？
好像很方便，但那就是有幫助嗎？
AI 可以做簡報、寫文案、整理資料，也可以幫我們快速學習一個新的知識。這些事情看起來都變快了。
可是，事業營收真的有成長嗎？
客戶有變得更開心嗎？
我們自己有更輕鬆、花更少時間嗎？
如果沒有，那個「很快」到底幫到了什麼？
這是我這一年越用 AI，越常回來問自己的問題。
因為老實說，剛開始研究 AI 之後，我花在事業上的時間反而變多了。以前有些事情，我自己寫完交給 Eva 就結束了。後來變成要把資料從一個軟體貼到另一個 AI，再貼到另一個地方，最後才交出去。
腦力可能省了一點，時間卻沒有真的省下來。
而且因為 AI 很方便，我們會不小心想多做一點。可以多寫一篇，就多寫一篇；可以多設計一個流程，就再加一個流程。
最後 AI 變快了，我們卻變得更忙。
目標不清楚時，AI 放大的可能不是成果，而是忙碌。
AI 自己蓋的城堡
Eva 說，早期跟 AI 工作，很像重新認識一個人。
她得先知道它做了什麼、資料放在哪裡、下次會不會照同一條路走。前期花了很多時間溝通、確認，也來回 debug 很多次。
我那時想到一個很貼切的畫面。
我們像是蓋了一座城堡，希望 AI 在城堡裡走來走去，幫忙搬運東西。
可是有趣的是，這座城堡也是 AI 蓋的。
所以有時候我們只是請它做一件事，它會直接把原本的城堡打掉，再蓋一座新的。
事情一樣完成了，資料卻可能換了一個地方，紀錄也換了一種方式。久了以後，後面就出現很多座不知道還有沒有在使用的城堡。
很好笑，也真的很困擾。
這段經歷讓我們慢慢發現，並不是每件事都需要先做成固定的自動化流程。有些工作本來就充滿變化，太早把它固定下來，之後每一次例外，反而都要花更多時間補救。
先簡化，再自動化
我以前就常講，一件事情要自動化或規模化之前，要先簡化到只剩下真正必要的東西。
但輪到自己做 AI 系統時，我也掉進同一個陷阱好幾次 XD
有些事情根本不用做，我們卻一直把它流程化、系統化、自動化。
把一件不重要的事情系統化，不會讓它變重要。
它可能下個月就不做了，也可能隨著客戶的需要一直調整。這時候，花很多力氣把它變成一條完美流程，只是讓修改變得更麻煩。
所以現在，我反而覺得 AI 越快，人要越慢一點。
它什麼都可以做，我們更要看清楚：哪些事情其實可以不要做？
真的有幫到的地方
那麼，AI 到底有沒有真的幫到我們？
有。
Eva 分享了一個很實際的例子，就是客服。
以前客戶來詢問時，她不一定記得每一位學員。第一步要先確認這是新客戶還是舊客戶、買過哪些課程、之前聊過什麼，再回到不同系統裡，用 email 搜尋資格、開通狀態與相關連結。
查完背景，才有辦法好好回答眼前的問題。
現在 AI 可以很快調出這位客戶過去的脈絡：參加過什麼、問過什麼、發生過什麼、擁有哪些課程。
它也會先擬好回覆草稿，找到需要的教室或活動連結。Eva 再看一次，補上人真正會在意的語氣與判斷，就能回覆客戶。
這一段，是真的省時，也省力。
不是因為 AI 取代了 Eva，而是它把原本散落在不同地方的資料先找回來，讓 Eva 可以把注意力放在理解客戶與回應客戶上。
我覺得這也是 AI 比較適合的位置。
它慢慢退到看不見的地方，負責搜尋、整理、記錄與準備；真正面對客戶、感受對方、做出最後判斷的，仍然是人。
AI 是輔助，不是主導。
但輔助也不代表每一步都要被人盯著。
我們仍然要告訴它：為什麼做、要做到什麼結果，以及不能跨過哪些安全邊界。至於怎麼做到，有些部分可以留給它自己判斷。
這個人與 AI 的平衡，我們也還在學。
這集的幾個重點時間
- 00:00:00 AI 真的有幫到我們嗎？從「變快」回到真正的結果
- 00:06:40 AI 自己蓋的城堡：完成任務，卻把整套系統重蓋
- 00:17:00 先簡化，再自動化：不是每件事都值得流程化
- 00:30:17 客服現場：AI 真正省下時間與力氣的地方
- 00:44:30 當 AI 一直請示，人反而成為事業裡唯一的障礙
- 00:53:12 工具越有生產力，「做少得多」反而越重要
最後，問題還是回到人
這一年，AI 的能力變強很多。
有些以前困擾我們很久的問題，甚至不是我們解決的，只是它後來自己變厲害了。
但工具越有生產力，「做少得多」反而越重要。
因為當 AI 可以一次完成更多任務、提出更多方案、要求我們做更多決定時，我們也可能成為整個事業裡唯一的障礙。
所以，答案不是把所有事情都交給 AI，也不是什麼都自己來。
而是保持清楚：我們真正想創造的結果是什麼？哪些地方需要人的感受與判斷？哪些重複工作，可以放心讓 AI 接住？
如果 AI 今天離開了，你最先想念的，會是哪一個真正替你省下時間的地方？又有哪些事情，其實只是因為 AI 做得到，你才多做了？
如果你想看看我們現在這套 Eva+ AI 團隊怎麼運作，7／22（三）中午有一場免費線上說明會，可以從這裡看看：
不急著把一切交出去。
也許可以先看清楚，什麼值得留下，什麼其實可以不做。