從工具到思維：AI世代的關鍵能力，不是使用工具，而是問對問題

本文整理自7月25日於台北 IEAT 會議中心舉行的【AI DAO 賦能工作坊】。這場實作型課程不談模板、不教炫技，而是聚焦一個核心命題：在 AI 浪潮中，關鍵不在於用什麼工具，而在於你如何升級看世界的邏輯。以下摘要陳來助老師於現場分享的部份內容，主要是關於：為什麼會問問題，才是 AI 時代真正的超能力。

過去的數位工作流程，是一場關於效率與標準答案的競賽。從 Excel 到 ERP、從CRM到數位表單，所有工具設計的邏輯，都是圍繞「將已知問題結構化並快速回覆」。但在生成式AI普及的當下，這種「填空式工作模型」正快速退場，取而代之的是「對話式邏輯架構」。

AI時代的本質，不在於如何查找知識，而在於能否提出具邏輯性與策略意圖的問題。工具可以處理輸入與輸出，但唯有人能定義「為何要問」與「問了要幹嘛」。這意味著，提問能力不再只是一種溝通技巧，而是決定AI價值能否被釋放的核心變數。

會問問題，才是真正的AI能力；不是工具，而是你怎麼用。

工具不會取代人，但「會用AI的人」將重新定義組織結構

生成式AI的門檻正持續下降，許多企業已將ChatGPT、Gemini、NotebookLM等工具作為日常操作的一部分。然而，能夠問出有層次、有推論目標的問題者依然稀少。

這帶來一項關鍵洞察：

工具的民主化不會帶來結果的公平化，因為問題的品質決定了解答的價值。

未來組織的核心能力，將從「標準化流程執行力」轉為「問題設計與轉譯力」。具備AI對話能力的個體，將扮演資訊調度者、跨域轉換者、任務優化者的角色，逐步取代過往依賴SOP與表單的人力系統。

「數位時代」與「AI時代」的關鍵差異：

思維轉換	數位時代	AI時代
工具目的	找出標準答案	協助提問與推演
工作重點	完整填寫表單、執行程序	抽象建模、轉譯邏輯
決策流程	依照KPI與SOP反覆執行	提問 → 生成 → 驗證 → 優化
組織學習重點	教會大家怎麼用某個工具	教會大家如何思考與使用AI
成為關鍵人才的條件	熟悉流程與細節	能設計問題與運用AI流程者

實戰示例：當活動客服遇上AI對話系統

在大型論壇與活動中，參與者常會詢問重複性問題：講者資訊、地點時間、語言支援、交通建議等。傳統處理方式是靠人力在社群或信箱中反覆回應，不僅耗時，也容易遺漏細節。

導入AI對話系統後，整個服務架構改變：

功能面向	傳統作法	AI導入後的轉變
資訊輸入	客服人工統整回答	LINE → ChatGPT API 串接 → 即時資料回應
語言支援	中文為主、外語需額外人力支援	可直接支援中英日對話，並根據語言自動切換回應語氣與內容
系統維護	修改資料需進後台／設計對話邏輯	改變知識結構即可快速更新內容，自動學習回答模式
使用體驗	被動等待回應	主動對話互動，可進一步追問與展開行動建議

這個案例說明，當AI被視為對話夥伴，而非查詢機器，其設計邏輯、服務體驗與組織工作流程都會根本轉變。

從「找答案」到「設問題」：工作本質的五大轉變

AI帶來的不只是工具替代，而是一場橫跨組織邏輯、人才定義與決策習慣的轉型：

項目	傳統工作邏輯	AI時代的邏輯重構
工作起點	明確任務指令，執行即可	定義模糊問題與意圖，設計prompt
成功標準	完成指派工作、符合SOP	問對問題、產出可行推演、能自我優化
工具角色	執行輔助、報表輸出	對話、分析、共創、假設生成與決策模擬
人才價值	執行精準、熟悉工具與流程	懂邏輯結構、會提問、能整合資料與模型
管理範式	任務分派與KPI導向	任務生成與目標推演導向

DAO 啟動模型：不是導入工具，而是設計會用AI的人才生態

組織若要真正進入AI運作週期，關鍵不是建立資料倉儲或上線一套RAG，而是設計出能「理解問題 → 轉譯問題 → 提問並驗證答案」的團隊結構：

階段	能力核心	對應任務或行為
D：問道	能拆解問題本質，提出具邏輯架構的Prompt	制定AI任務提問、推論路徑設計、交叉檢查生成內容
A：知道	理解數據結構、模型特性與回應邏輯	結合企業資料倉與API工具、評估AI產出可信度、判斷語意偏差
O：悟道	能自動優化問題設計與模型應用策略	建立Prompt迭代機制、自主建立知識庫、設計AI內部應用場景

這不只是人才模型，更是一種思維架構，用於指導從HR教育訓練到專案流程重構。

DAO人才模型，重新定義AI時代的組織結構與學習方法。

結語：AI不是問題的解方，而是思維進化的推手

真正與AI共事的未來，不是人類發問、AI回應這種簡單互動，而是人類不斷優化問題、驗證思維、共創決策場景的過程。能設計問題的個體，將比能執行任務的個體更具價值。

下一波組織競爭力，來自一群能「問出AI也想不到的問題」的人。

當AI普及成為常態，組織競爭力將不再建立在執行效率，而在於提問深度與推理能力。從個人到團隊，若能設計出AI也無法預測的問題，我們才真正開始與AI共創未來。現在，是時候開始問「更好」的問題。