AI 讓我一天做十件事，但真正的工作是決定哪八件不該做

同事看我用 AI 一天交付十個功能，開始覺得 AI 無所不能。我沒告訴他們的是：我砍掉了八個需求，那才是真正花時間的地方。

20 3月 2026 • 4 min read

同事看我用 AI 一天交付十個功能，開始覺得 AI 無所不能。

我沒告訴他們的是：我砍掉了八個需求，那才是真正花時間的地方。

效率幻覺

最近半年，我用多個 AI Agent 協作處理日常工作。從程式碼到文件、從分析到部署，產出速度確實快了好幾倍。

同事的反應很一致：「哇，AI 好強。」

但他們看到的是結果，不是過程。

真正的過程是這樣的：十個需求進來，我花最多時間做的事不是「用 AI 生成」，而是「決定哪些不做」。砍需求、評估可行性、判斷維護成本、考慮三個月後誰來接手——這些才是一天裡最重要的工作。

AI 只是加速了「做」的部分。但「該不該做」這個問題，AI 回答不了你。

這不只是我的個人體感。

Harvard Business Review 今年二月的研究指出：AI 並沒有減少工作量，而是加劇了工作強度。Upwork 的調查更直接——96% 的主管期待 AI 提升生產力，但 77% 的員工說工作量反而增加了。

更反直覺的是，一項針對工程師的實測發現：使用 AI 工具做維護任務的工程師，完成時間反而比不用 AI 的慢了 19%。

為什麼？因為 AI 產出的東西需要你審查、修改、確認。如果你的 domain knowledge 不夠深，你連「這裡有問題」都看不出來。你以為自己在加速，其實只是在更快地累積技術債。

我觀察到一個現象：當團隊看到某個人用 AI 做出成果，第一個反應是「我也要用一樣的工具」。

但工具只是冰山水面上的部分。

水面下是什麼？是你對業務的理解、對技術邊界的認知、對「什麼時候該停」的直覺。這些東西是十年、二十年的經驗累積出來的，不是安裝一個工具就能取得的。

給你 Photoshop 不等於你是設計師。給你 AI coding assistant 不等於你是架構師。

我每天用 AI 做的最重要的事，不是「讓 AI 幫我寫 code」，而是：

這三個問題，AI 一個都回答不了。

「反正 AI 很快」是最危險的一句話。

因為它會讓需求無限膨脹。既然做一個功能只要十分鐘，那就十個都做吧？但每個功能都有維護成本、有認知負擔、有跟其他功能的交互影響。

做十個半成品，不如做兩個完成品。

真正的效率不是「做得多」，而是「用最少的動作達到目的」。AI 讓你有能力做更多事，但也讓你更容易掉進「做太多事」的陷阱。

如果你看到某個同事或某篇文章的 AI workflow 很厲害，想直接抄過來用，我建議你先問自己三個問題：

如果三個問題你都沒有明確的答案，那你加速的可能不是正確的事。

AI 是油門，不是方向盤。踩油門之前，先確定你的方向是對的。

我是江中喬，一位具有 TPM 與產品管理背景的 AI 系統建構者，目前專注於 AI 認知增強系統與多 Agent 協作架構的設計與實踐。