我這兩年最大的一塊工作，是把公司裡四百多個不寫程式的同事帶進 AI 時代。
財務、法務、業務、行銷、人資——這些部門的共同點是：他們沒有一個人是來上班寫程式的。
這件事做到現在，我學到的東西跟我一開始的預期差很多。這篇想寫三個最違反直覺的。
不寫成功案例，因為成功案例網路上很多，而且大部分都是包裝過的。我寫那些讓我改變想法的。
一、最保守的部門，收穫最大
我一開始的預期很單純：行銷會最快，因為他們本來就在玩各種工具、對新東西接受度高。法務會最慢，因為法務的天職就是說不。
結果完全相反。
行銷確實用得很多——寫文案、生圖、做提案。但那些應用的效益雖然有，卻很分散，難以量化。
效益最高的是法務做的合約審閱工具。每個人每週省下四到五個小時。
四到五個小時。一個部門加起來，一年是好幾百個工作天。
我後來想通了原因，而且這個原因我認為可以推廣。
法務之所以能做出最有價值的東西，是因為他們比任何人都清楚哪一種合約條款最容易出事。
那個知識 AI 沒有。AI 可以讀完一千份合約，但它不知道哪一條在我們公司踩過雷、哪一種寫法我們的業務最常誤解、哪一個客戶類型特別需要盯。
而行銷的工作比較沒有這種「只有我們知道」的積累。寫文案這件事，通用模型本來就會，所以你能得到的增益是均值等級的。
所以我後來修正了推廣的順序。我不再從「接受度高的部門」開始，我從「有很多隱性知識、而且那些知識目前綁在少數人腦子裡」的部門開始。
那些部門看起來最抗拒，因為他們的工作最需要判斷。但也正因為如此，他們一旦動起來，做出來的東西別人抄不走。
二、教工具沒有用，要教怎麼問
我一開始的做法很標準：辦教育訓練，教大家這個工具怎麼用、那個功能在哪裡、prompt 怎麼寫比較好。
我甚至整理了一份 prompt 範例集，讓大家可以直接抄。
用了一陣子之後我發現一件事：同一個 prompt，有些人拿去用效果很好，有些人拿去用什麼都沒發生。
差別不在 prompt。差別在他們拿它去解什麼問題。
我後來在內部分享會上講了一個框架，效果比教工具好得多。
對 AI 下指令可以停在三個抽象層次：
What——你要什麼具體產出。「生成一個公式，根據 A 欄位查找 B 欄位。」
How——你要用什麼方法。「用 A 表格搭配 B 表格做市佔率分析。」
Why——你要達成什麼目的。「請給我 insight。」
而反直覺的地方在於：層次愈高，你需要的技術知識愈少，拿到的東西愈多。
停在 What 的人，得先知道答案長什麼樣，才問得出來。所以他永遠只能得到自己已經想得到的東西。
能講 Why 的人，只需要知道自己想幹嘛。
我用五個不同領域把這個階梯重講了五遍——Excel、內部系統、賺錢、寫程式、做影片。每一組的結構都一樣，而每一組裡最強的指令都是最不需要技術的那一個。
講完之後我下的結論是：現在做一個數位工具真的是前所未有的簡單。你只要能描述 Why 就好了。這件事不需要工程師才做得到。
如果這句話成立，那 IT 部門的角色就變了。
我們不再是「幫你做」的人。我們是「教你講 Why」，加上「確保你做的東西是安全的」。
三、推油門跟踩煞車，必須是同一個人
這是我認為最重要、也最容易被做錯的一件事。
我同時負責兩件看起來矛盾的事：
一邊是推廣。開課、辦分享會、開放工具、降低門檻，讓愈多人用愈好。
另一邊是設限。做資安評估、寫部署指引、審查權限、擋掉不該上線的東西。
很多公司會把這兩件事分給兩個單位。推廣歸數位轉型辦公室，管制歸資安。
我認為那是個錯誤，而且錯得很有代價。
因為一旦分開，推廣的人會覺得資安在擋路，資安的人會覺得推廣的人不負責任。兩邊都有道理，於是永遠吵不完，而中間的員工學會了一件事：不要問，做了再說。
那才是真正的資安災難。
同一個人做這兩件事，才會有真實的權衡。當我知道擋下一個專案的代價是那個部門三個月的進度，我就不會隨便擋。當我知道放行一個專案的風險是什麼，我就不會隨便放。
所以我在分享會上會花一半的時間講「為什麼一定要給資安審查」。
有人覺得很奇怪：你不是應該鼓勵大家多用嗎？
我的想法是：我要的不是使用率，是可持續的使用率。
出一次大事，整個組織對 AI 的信任會倒退兩年。而信任這種東西，建立起來要兩年，毀掉只要一天。
幾個沒有解決的問題
我不想把這篇寫成一份成果報告，所以也講幾個到現在還卡著的。
第一，語言。
我們的內部支援以中文為主。海外據點接不上。
這件事我從去年就知道，到現在還沒有好答案。翻譯材料只解決表面——真正的問題是分享會、陪跑、線上問答這些高互動的部分沒辦法用翻譯解決。
第二，開通率不等於使用深度。
我們的帳號開通率過半，這個數字對外好看。但我很清楚它是覆蓋指標，不是深度指標。
一個人開了帳號、用過三次、然後回去用原本的做法——他在統計上跟每天用的人一樣。
我後來設計了一個五級的成熟度模型來取代這個數字，但老實說還在磨。
第三，我們培養的是使用者，還是依賴者？
這一條我還沒想清楚。
我讓大家用 AI 做原本要花很多時間的事。省下來的時間，有些人拿去做更有價值的事，有些人拿去做更多同樣的事。
前者是我要的。後者只是把跑步機調快。
而我目前沒有辦法分辨這兩種人，也不確定那是不是我該管的事。
一個我不太好意思講的收穫
最後講一件很個人的。
做這件事之前，我對「非技術人員」是有一點隱性的優越感的。我當過人資，我知道那個位置是什麼樣子，我以為我很懂他們。
做了兩年之後，我發現我不懂。
我不懂法務為什麼看一份合約要看那麼久——直到有人跟我解釋，他在看的不是這份合約寫了什麼，是這份合約沒有寫什麼。
我不懂業務為什麼不肯用我們做的工具——直到有人跟我說，那個工具每次要多點三下，而他一天要用四十次。
這些事情不會出現在需求訪談裡。因為對他們來說太理所當然了，理所當然到不覺得需要講。
我以為我在教他們用 AI。實際上他們在教我他們的工作到底是什麼。
而這件事，剛好就是我一直在講的那個心法：把自己變成小白。
我以為那是我教學的方法。原來它同時也是我學習的方法，只是我這次坐在另一邊。