AI時代不恐慌！這10%的工作，人類永遠比不過機器？

最近跟一位資深銀行家聊天，他問了我一個很棒的問題：「人工智慧的能力越來越強，以驚人的速度進步，我們應該專注在哪些工作內容上？這些是人工智慧永遠無法取代的，讓我們能保持競爭優勢？」這個問題讓我思考了很多。它提醒我，在這個快速變動的時代，技能的提升固然重要，但更重要的是心態的轉變。

咖啡店老闆的困境

想像一下，你經營一間小小的咖啡店，生意還不錯。有一天，一家全自動咖啡機進到店裡，它能快速、精準地製作各種花樣咖啡，而且成本比人工低很多。顧客開始好奇，紛紛想試試看這台機器做的咖啡。你發現，原本靠手藝和經驗做出來的拿鐵，現在被機器以更快的速度、更一致的品質呈現。你的員工有些開始擔心，覺得自己的工作可能不保。
你會怎麼辦？是跟著潮流，把所有的事情都交給這台咖啡機嗎？還是堅持用自己的手藝和經驗，繼續為顧客提供獨一無二的體驗？
答案並不是那麼簡單。全自動咖啡機確實能提高效率、降低成本，但它也失去了人情味和創造力。顧客需要的，不只是完美的咖啡，還有一個充滿溫暖和故事的地方。

心態轉變：從技能到價值

這個銀行家的問題，就像是咖啡店老闆的困境一樣。人工智慧正在改變各行各業的工作模式，它能處理大量的數據、執行重複性的任務，甚至可以生成文本和圖像。這意味著，一些原本由人類完成的工作，現在可以被機器取代。
但這並不代表我們應該恐慌。相反地，這是一個機會，讓我們重新思考自己的價值所在。重點不是學會哪些技能，而是培養什麼樣的心態。
就像咖啡店老闆一樣，我們需要找到自己獨特的優勢，這些是人工智慧無法輕易複製的。這不一定是某項特定的技術，而是一種看待問題的方式、一種與人互動的能力、一種創造價值的能力。

「那10%」的工作內容

銀行家的問題問得很好：「什麼是我的工作中的那 10%，人工智慧永遠無法做到的？」這 10% 並不是指某項特定的技能，而是指那些需要人類獨特的能力才能完成的工作。
例如：

• 同理心和人際關係： 人工智慧可以分析數據、預測行為，但它無法真正理解顧客的情緒和需求。一個好的銀行家，不僅要提供專業的金融建議，更要建立信任關係，了解顧客的個人情況，並給予適當的支持。
• 創造力和創新： 人工智慧可以根據既定的規則生成內容，但它缺乏真正的創造力。一個優秀的銀行家，需要不斷思考新的產品和服務，以滿足顧客不斷變化的需求。
• 批判性思維和決策能力： 人工智慧可以處理大量的信息，但它無法獨立做出判斷。一個成熟的銀行家，需要在複雜的情況下做出明智的決策，並承擔相應的責任。
• 領導力和團隊合作： 人工智慧可以協同工作，但它缺乏真正的領導力。一個成功的銀行家，需要激勵團隊成員、建立共同目標，並在壓力下保持冷靜。

這些能力是人工智慧很難複製的，因為它們涉及到人類的情感、價值觀和經驗。它們需要長期的學習和實踐，更需要一顆開放的心。

從「取代」到「協作」

我們不應該把人工智慧看作是威脅，而應該把它看作是一個工具。就像咖啡店老闆可以利用全自動咖啡機來提高效率、降低成本一樣，我們可以利用人工智慧來輔助我們的工作，讓我們能夠更專注於那些需要人類獨特能力的工作。
例如：

• 數據分析： 人工智慧可以快速處理大量的金融數據，幫助銀行家發現潛在的風險和機會。
• 客戶服務： 聊天機器人可以回答常見的問題，釋放銀行家的時間，讓他們能夠更專注於複雜的客戶需求。
• 產品開發： 人工智慧可以分析市場趨勢，幫助銀行家設計出更符合顧客需求的金融產品。

這是一種「協作」的關係，人類和人工智慧互相配合，共同創造更大的價值。

擁抱變化，持續學習

時代在不斷變遷，我們需要保持開放的心態，擁抱變化，持續學習。就像咖啡店老闆需要不斷嘗試新的口味、新的服務一樣，我們也需要不斷提升自己的能力，適應新的工作模式。
這不僅僅是學會新的技能，更重要的是培養一種「學習」的能力。我們要能夠快速吸收新知識、解決新問題，並在變化中找到機會。
例如：

• 參加培訓課程： 學習人工智慧的基本概念和應用，了解它如何影響金融行業。
• 閱讀相關書籍和文章： 關注最新的科技趨勢，了解人工智慧的發展方向。
• 與同行交流經驗： 分享自己的見解，學習他人的成功經驗。

只有不斷學習，才能在快速變化的時代保持競爭力。

重新定義「價值」

人工智慧的崛起，讓我們有機會重新思考什麼是「價值」。不再僅僅是完成任務的速度和效率，而是創造獨特體驗的能力、建立信任關係的能力、以及解決複雜問題的能力。
就像咖啡店老闆需要用心經營自己的店，讓顧客感受到溫暖和故事一樣，我們也需要在工作中注入更多的人情味和創意。
這不僅僅是為了保持競爭力，更是為了創造一個更美好的未來。

原文

標題：To Thrive Alongside AI, Focus on Mindset—Not Skillset
網址：https://hbr.org/2026/06/to-thrive-alongside-ai-focus-on-mindset-not-skillset