2026 年的生產力悖論：在 AI 時代，我們是否忘了那些「準備工作」？
還記得沒有ChatGPT的日子嗎？當時的我們若需要一份報告、簡報或提案，總得有人坐下來埋頭苦幹才行。
正因為製作的時間成本高昂，我們會優先重視準備工作：先思考、規劃並達成共識，尤其是跟跟客戶有關的議題時更是如此。
那個年代，我們盡全力避免因為沒有溝通清楚而導致的反覆修改。
但生成式 AI 重寫了這個劇本。
現在，「產出」變得廉價。但問題來了：我們還有在做這些「準備工作」嗎？
雖然我們製造了更多的內容，但許多團隊已經感覺自己被埋在一座「AI 垃圾山（AI Slop）」之下：這些看起來有模有樣、篇幅宏大的內容，大體上或許沒錯，但如果不經過人類確認與修改，很難真的馬上拿來用。
今天，任何人都能在客戶確認問題核心之前，就用 AI 生出一份華麗的 20 頁策略報告。但隨之而來的風險是：客戶很可能讀不到第一頁就對你失去了信任，因為他們嗅出了「AI 味」。
當人們僅以「產出量」來定義生產力時，那幾乎可以稱作是生產力的幻覺（The Illusion of Productivity）。因為真正的生產力，應該考慮每小時工作所創造的「價值」。然而AI 生成的半成品未必帶來價值；這些「乍看完美」的草稿，更多的時候引來的是無止盡的重寫、微調、編輯，以及重新對齊目標。
AI 不是魔法
只是，太多團隊至今仍把 AI 當成魔法咒語：甚至期望 AI 聰明到能讀懂那些你沒有說出口的想法（所以才是魔法？）。
但真相是，AI 時代最關鍵的工作，發生在你按下「生成（Generate）」按鈕之前。那就是當你在思考、規劃並達成共識後，為 AI 準備輸入資料的時刻。
試著把 AI 想像成一位黑白大廚(誤)：如果你只是把一袋隨機的食材倒在流理台上，你確實會得到一道菜，但可能不會是你心中想要的那道。
人們不再有動力「深究」
更有甚者，在 2026 年這個以高流動率和持續重組為特徵的職場環境中，人才在不同公司間跳槽的速度比以往任何時候都快。而我不得不擔憂這種模式將引發結構性的後果。
因為缺乏記錄 AI 工作背後「準備過程」的誘因，員工多半只專注於最終的成果（或者說，老闆可能也只在乎成果？）。
這意味著，那些輸入給 AI 的關鍵背景資訊從未被保存下來。這導致了企業知識的侵蝕和長期競爭力的下降。當沒有人能解釋為什麼某個工作流程存在，或者為什麼做出了某個決定時，企業戰略就會變得脆弱，適應變化的能力也會變慢。
Agentic AI 的現實檢驗
面對這個問題，許多團隊將希望寄託在「AI 代理人（AI Agents）」上，期待它成為下一個「魔法」解方。畢竟各種新聞充斥著各類Agent的新訊息，號稱服務垂直領域的 Agent ，也標榜或承諾只要極少的設定就能「自行運作」。
但這裡有一個殘酷的現實檢驗：假設這些垂直領域agent真的如預期，如果你所在的行業中，每個人都在使用同一套 Agent，你的競爭優勢在哪裡？
我們還是相信，真正的價值在於「為什麼（The Why）」——也就是隱藏在你特定工作流程背後的機構知識，甚至包括為什麼選擇某Agent。當沒有了這些，就算是agent也很可能會成為過去的 RPA（機器人流程自動化）腳本的翻版：數年後成為一個沒人敢去動的黑盒子（因為當初建構的人早就不在了）。
最後的護城河：結構化語境層（The Structured Context Layer）
那，組織到底該怎麼做？我們認為，答案是守住商業現實中的最後一道護城河：營運數據、產業知識以及獨特的地方性實務經驗（Know-how）。
這些專屬於企業的「靈魂」，必須被轉化為一種「人和AI皆可讀」的格式，讓員工能夠存取、重用並加以強化。在 AI 架構中，我們稱之為「結構化語境層（Structured Context Layer）」。
有了語境層，員工可以將高精度的資訊直接輸入給 AI。這能產生高品質的協助，消除「AI 垃圾」的產生。更重要的是，Agentic 工作流將獲得必要的指引，精準且有效率地執行每一步驟。
重建缺失的那一層
團隊現在必須有意識地重建過去在「前 AI 時代」透過手動工作隱性強制執行的流程：執行前的準備。這需要工具和實踐來支援「預生成階段（Pre-generation stage）」，在這個階段，意圖和延伸的背景資訊被組裝並納入任務輸入中。
這個階段至少應涵蓋三個領域：
- 語境組裝（Context Assembly）： 不要把所有東西都塞進冗長的提示詞（Prompt）裡。團隊應該像堆積木一樣，從研究資料、數據和過往決策等模組化元素中組裝語境。當這些組件被結構化並相互連接時，AI 就能直接解讀它們之間的關係，而不是從模糊的文字中猜測意圖。
- 協作護欄（Collaborative Guardrails）： 有效的 AI 應用依賴於共享的約束條件。團隊需要一個可視化的空間來定義語氣、必要的來源、邊界和不可協商的底線。對齊（Alignment）應該發生在生成之前，而不是在生成後的編輯階段。
- 語境強化（Context Reinforcement）： 高品質的產出不應在交付後就消失。它們應該回流到語境層以進行強化。這使得組織知識得以積累，而不是隨著每個新專案的開始而歸零重來。
如果您目前的工具只是幫您製造更多內容，那它們可能正在加速您試圖解決的問題。下一代的 AI 工具，必須是協作型的，能幫助您和您的團隊在 AI 行動之前，完成語境的組裝、對齊與保存。
否則，我們只會在這個加速的世界裡越跑越快，卻不知道自己究竟正衝向何方。
