運營這件事，在許多服務剛建立的時候是必不可少的。它往往帶有一種重複性與規律性：

產品開發完成後，交到銷售手裡；銷售再把產品推給客戶；當客戶有疑慮或不滿，銷售需要回報，而運營必須回應，說明產品狀況，甚至記錄下缺陷，納入未來開發目標。這一來一往，本質上是一套固定流程。

也因為這樣，運營工作有時會顯得「固態」：規律、必做，但也耗時。這正是AI工具能介入的好時機。因為那些重複、需要維持一定品質的流程，其實非常適合交給AI來輔助甚至加速。

舉例來說：

如果你收到一封客戶或主管的信，裡面充滿了情緒，但你又不想自己承受那份情緒壓力。這時候，你完全可以把信件內容截圖丟給 GPT，再描述一下你想回覆的重點與條件，讓它幫你生成一封既有態度、又有禮貌，同時能把公關風險降到最低的回覆信。

這不只是省力，更是把「情緒處理」外包給AI，讓你能專注在真正需要判斷的部分。

或者

當你有多個Excel檔需要彙整，過去得一份份打開、複製、比對，現在你只要把這些檔案一次丟給 GPT，請它幫你整合成一個新的Excel，就能省下大量機械式的時間。

所以，運營並不是被AI取代，而是因為它有很多「規律、重複、必做」的特性，反而更能從AI裡獲得最大的加值。現在開始有在談論「AI Native 服務」到底是什麼。但要回答這個問題，得先回到一個更底層的角度：AI與人的互動模式到底會長什麼樣子？

最直白的比喻是——把AI想像成一個工讀生。

這個工讀生能做很多事，但前提是你要清楚地交代工作。如果你給的指令模糊，工讀生就會憑自己的理解隨性去做；但如果你能說明清楚，他就能高效率完成任務。

所謂AI Native，其實就是把「和AI的互動」本身設計成服務體驗的一部分。不是每一步都要事先規範好，而是在每一次的對話中，逐步協商出結果與方向。這種互動方式，更接近人和人之間真實的合作，而不是死板的流程。

想像你在經營一家咖啡店，工讀生要能接待客人。你不可能先寫好一本厚厚的服務客人SOP，把所有情境都定義清楚再交給他。更多時候，是在日常溝通中建立默契：這杯咖啡怎麼介紹、遇到客人抱怨要怎麼回應、我們想傳遞的氛圍是什麼。這裡面包含了教育訓練、態度、文化價值，甚至是應對進退。

AI Native的重點也是一樣：

服務不是靠一套硬性的規則堆砌出來，而是靠持續的互動和調整形成。

使用者的體驗應該是連續的、自然的，而不是一個個割裂的功能模塊。

最後AI能不能「代表你」，取決於它是否吸收了你的價值觀與判斷標準，就像工讀生是否理解了這間咖啡店真正想傳達的精神。

換句話說，AI Native不是在問「AI能做什麼功能」，而是在問「AI能不能在每一次和使用者互動時，延續你要傳達的價值」。

今年開始改變自己用AI的方式，主要有兩個方向。

第一，使用像與人「講話」一樣和ChatGPT溝通。不是把它當成搜尋引擎丟關鍵字，而是像跟人合作一樣，用自然的語言清楚描述需求，並在過程中不斷釐清。

第二，養成記錄每天工作的習慣，把任務拆成兩類：核心要件和批次處理的要件。核心要件需要人來判斷、做決策；批次處理的部分，通常涉及大量檔案或重複操作，這正好交給AI來輔助。

這其實很像我們日常跨部門溝通：討論結束後會有會議紀錄、文件、或新的想法產生，最後都要歸檔到某個專案裡。AI工具能模擬的，就是這種「溝通—記錄—歸檔」的完整行為，而不是只對應一個功能、一個目的。它捕捉的，是整個互動過程的脈絡。

所以每次開始新任務時，我會先問自己：

有沒有AI工具能先幫忙處理？

如果沒有，也至少把流程跑一遍，看看哪些地方能透過AI優化。

這樣的使用方式，本質上是一種「先透過清晰溝通來釐清需求，再讓AI幫忙生成或執行」的過程。到最後，產出的不只是結果，還有更清楚的思路。

當有人說「ChatGPT很笨」時，也許該反問一句：真的是它笨，還是我們不會用？

因為AI協作不是單純外包，而是重新建構一種工作的節奏。這才是往AI Native思維靠攏的第一步