现代人依赖 AI 做的事情不胜枚举：整理表格、生成分析报告、做 PPT、甚至润饰信件，这些使用场景很典型，都是把 AI 当成高效的“数位助理”，下指令、等答案、复制贴上。

然而，凯捷管理实验室副总裁艾丽莎．法瑞（Elisa Farri）认为，这种使用方式可能让管理者错失 AI 最强大的潜力。

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一个问题检验：你到底有没有用对 AI？

法瑞是 2023 年全球 50 大思想家（Thinkers 50）雷达组成员 （注） ，专精于 AI 驱动的管理转型研究。她与合作伙伴透过大规模调查发现，尽管 2/3 的管理者认为 AI 有潜力成为思考伙伴，但实际上仅有 15% 的管理者每天使用 AI 进行工作，不难体会企业界的知行落差。

注：该名单列出刚崭露头角、其思想将对未来的管理思维产生重要影响的思想家。

“主要盲点是他们困在‘问 AI’而不是‘与 AI 对话’。”法瑞观察到管理者普遍陷入 3 种陷阱：

1. 首先是“问”与“谈”的迷思，只会下指令却不懂互动
2. 其次是“旁观者陷阱”，采用丢指令、被动等待、接收答案的线性模式，错失 AI 最强大的对话特性
3. 第三则是被 AI 的快速回应迷惑，以为“快”就等于“对”，跳过了深度思考的过程

法瑞提供一个简单的检测方式，来判断管理者是否落入陷阱：“检视最近与 AI 的对话记录，看看自己输入了多少文字。”

“有时候只有一、两个字：‘喜欢’、‘不行’、‘重写’、‘再给我一个例子’。这不是双向互动，这只是按按钮，就期待魔法发生。”

最大的差异在于是否线性单向的使用 AI，如果只是问问题、等答案、再问下一个，这就不是互动。法瑞说，不是“你问问题，我给答案”，而是：

我反问你另一个问题，你阐述、详细说明、挑战我的想法。

有实质性的对话来往，才能创造更深刻的讨论空间。

聪明的管理者应该要让 AI“升官”，从助理转为思考伙伴

因此，法瑞在她的新作《职场人的生成式 AI 工作法》中提出 2 种 AI 互动模式：数位助理跟思考伙伴。

Co-pilot（数位助理）模式聚焦于个人生产力的提升，适合处理时间管理、电子邮件撰写、文件摘要整理、会议记录等相对标准化的任务。这类工作的特征是有明确的输入与输出，AI 能够快速执行并产出结果。

然而，Co-thinker（思考伙伴）模式则将 AI 推向了管理者真正需要的深度应用领域：反省领导风格、寻求多角度回馈、演讲准备、面试准备，以及各种需要模拟辩论的复杂情境，

任务和决策愈复杂，方法就应该愈对话化。

法瑞指出，也有一套使用逻辑是交互使用 2 个模式：先跟 AI 共同思考架构，再把它当成助手代劳。

一位管理者曾和她分享，自己与员工沟通困难时，会与 AI 进行对话，但并未要求 AI 直接告诉他解决方案或对错判断。相反地，这位管理者让 AI 扮演提问者的角色，透过一系列问题帮助自己反思整个过程。让 AI 从情境模拟、最佳实务案例分享，以及可能触发的问题，引导管理者得出结论。

法瑞在书中提供了 35 种应用架构，涵盖从根本原因分析到策略制定的各种管理任务。但她强调“这从来都不是在卖提示词（prompts），而是提供实验的起点，”

例如她曾收到某高管回馈，面对团队紧张的气氛，会试著将书中的框架套用到实际遭遇的困境，与 AI 展开讨论，这位高管从来就没有奢望可以从提示词得到答案，却因为心中有跟 AI 互动的框架，更懂得运用现有工具解决问题。一如现在百花齐放的 AI 应用，我们往往都是先看到一个应用场景，再思考如果导入到自己的工作流，可以如何改良。

问 AI 意见，但它一直想讨好该怎么办？

然而，许多使用者都发现，由于训练方式，AI 模型倾向给出迎合使用者的回应，这对于需要客观分析和批判思考的管理者来说，可能是致命的弱点。

首先是明确要求挑战。 法瑞举例，可以输入“请扮演魔鬼代言人，挑战这个假设”。另一个是指定专家角色，要求 AI 扮演“资深顾问”或“产业专家”，避免 AI 只用迎合使用者的语气回答。

更进阶的做法是区分“流程挑战”与“内容挑战”。 法瑞以法拉利的专案经理为例，“他处理汽车产业的复杂技术问题时，会让 AI 扮演方法论专家，专注于根本原因的分析流程。AI 挑战的是他解决问题的步骤和方法，而不是技术内容，因为他才是真正拥有产业知识和专业经验的人。”

法瑞认为，管理者不该把 AI 当作高级搜寻引擎，不只要挑战 AI，也要主动要求 AI 扮演挑战者的角色。她比喻：

我们人类必须先成为巫师，因为当你不是巫师，即使有了魔法棒，也不知道如何使用它。

在这个 AI 重塑管理方式的时代，如何有效率地与 AI 对话，正是现代管理者最需要掌握的新技能。

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