我不太在意自己用了幾個 AI 平台，也不會因為某個工具突然很紅就一定要跟著用。真正會留下來的，通常都是那些可以直接進入原本工作流程、減少不必要步驟的工具。

很多人開始使用 AI 之後，第一件事是增加工具。但如果原本一件事情只需要三個步驟，導入 AI 之後反而變成登入平台、複製內容、下指令、等待結果、重新整理格式，最後再自己修改，那其實只是把工作換了一種方式做。

效率沒有真的提升。

AI 應該減少流程，而不是增加流程

我現在判斷一個 AI 工具值不值得留下，第一個問題很簡單：

它有沒有讓原本的流程變短？

例如原本需要花二十分鐘整理的資料，現在五分鐘可以完成；原本每次都要重新整理的格式，可以直接自動完成；原本需要來回搜尋、分類的資訊，可以先被整理成可判斷的內容。

這些才是我認為比較實際的 AI 應用。

相反地，如果一個工具需要大量設定、需要一直切換平台，甚至還要花時間維護它，我通常不會因為它功能很多就留下來。

工具本身不是目的。

真正要解決的是原本工作裡那些重複、耗時，又沒有太多判斷價值的步驟。

我會先找重複出現的工作

如果一件事情只會做一次，我通常不會特別花很多時間去自動化。

但如果它每天、每週，甚至每個月都會重複出現，那就很值得處理。

例如資料整理、文字初稿、資訊摘要、格式轉換、分類、固定回覆、內容整理，這些工作看起來都不難，但累積起來會吃掉很多時間。

這也是我最常把 AI 放進去的地方。

不是因為這些工作做不到，而是因為沒有必要每次都從零開始。

當 AI 可以先完成第一輪整理，我就可以把時間放在最後的判斷、修改與決策。

我不會把最後的判斷交出去

AI 很適合整理資訊，也很適合提供不同選項。

但我不會把最後的判斷完全交給它。

因為 AI 可以幫我找出可能性，卻不知道我真正所在的情境、限制、風險與優先順序。

所以我目前比較習慣的方式是：

讓 AI 處理大量資訊。

讓 AI 協助整理結構。

讓 AI 提供可能的方向。

但最後決定什麼留下、什麼刪掉、什麼值得執行，仍然由自己完成。

我反而認為，AI 普及之後，人的判斷會變得更重要。

因為取得答案變容易之後，真正困難的事情會變成：

什麼值得相信？

什麼值得採用？

什麼其實可以直接忽略？

流程越簡單，越容易真的使用

我以前也會覺得功能越完整的工具越好。

後來慢慢發現，真正留下來的通常不是功能最多的，而是阻力最低的。

如果每次使用之前都要先調整一堆設定，我很快就不會想用。

如果一個流程需要經過四、五個平台，我也會開始思考是不是做得太複雜。

所以現在我在設計自己的 AI 工作流程時，反而會刻意減少工具。

能在原本的環境完成，就不要多開一個平台。

能一次處理完成，就不要拆成三個步驟。

能自動進入下一個流程，就不要再手動搬運資料。

這些看起來都是小事情，但最後真正影響效率的，往往就是這些摩擦。

我目前的三個使用原則

第一個原則是，先處理重複工作。

只要一件事情會反覆出現，就值得思考 AI 能不能幫忙完成其中一部分。

第二個原則是，流程越短越好。

如果導入 AI 之後讓事情變得更複雜，那就需要重新設計，而不是硬把工具留下來。

第三個原則是，最後的判斷不外包。

AI 可以協助整理、比較、產生選項，但真正重要的決定，還是要回到自己的目的與標準。

工具會變，方法留下

AI 工具更新得非常快。

今天熱門的服務，半年後可能已經被新的工具取代。

所以我現在不太想把注意力全部放在「哪一個工具最新」，而是更在意：

自己的工作到底卡在哪裡？

哪一個步驟最浪費時間？

哪一些事情其實不需要一直由自己重複完成？

當這些問題先被看清楚之後，工具反而比較容易選。

這也是 NOIRXU AI 想整理的方向。

不追求工具數量，也不只是介紹新功能。

更重要的是實際使用之後，哪些方法真的能進入工作流程，哪些工具最後值得留下。

Think clearly. Choose better.