知AI、用AI，但也要知道哪些事情不交給AI。AI工具日新月異，做會議紀錄、寫行銷文案、設計行銷素材、影片生成，甚至廣告成效優化都不是問題。

有些朋友會問我：

「那還有哪些事情，是我不會交給AI做的？」

這還真的是一個好問題～！回家後我想了許久，回憶自己哪些事情有用AI，哪些事情沒有使用AI幫忙，然後這些行為背後是否能用一些方法論來解釋？最後我歸納出一個答案（價值判斷、信任、人情味）。

但這樣說又太抽象，所以我想用之前有在一場講座聽到的「肯尼芬框架」，分享哪些事情可以跟AI協作，哪些要自己還是得扛起來做。

什麼不交給AI？有沒有可判斷的標準？

什麼不交給AI？

在寫這篇文章時，我就用之前工作的場域來思考，也剛好在職涯轉換期，所以也有搭配職涯選擇這件事來思考AI協作與否。

以下有幾個案例分享給大家：

1. 職涯選擇：AI可協助列出選項、盤點薪資與通勤成本；但個人使命感、家庭需求、價值排序，還是需要我們自己為自己負責。
2. 品牌公關危機：AI可草擬新聞稿，但字句的真誠感、品牌的調性語氣，以及之後的社群輿論，都還是需要人來承擔。
3. 品牌願景：AI可以幫忙生成還不錯的品牌故事，但真正差異化的洞察往往來自老闆對自己品牌價值主張的觀察與訴說。

什麼可以放心交給AI？

什麼可放心交給AI？這相對來說比較簡單。
我自己的衡量標準是「可標準化」、「可量化」、「可審核」的工作，比如：

會議紀錄：AI逐字稿 → AI摘要 → AI建議行動方案 → 人做最後決策

用肯尼芬框架看行銷工作

Dave Snowden提出的「肯尼芬框架」，本來是用來分辨問題類型的，但我後來發現其實運用到AI行銷應用也超好用。

簡單來說，肯尼芬框架就是先辨識問題情境，再來採取不同的決策方式。

用肯尼芬框架決定行銷任務交給誰

肯尼芬框架把問題情境分成以下四種：

如果把四種類型，放到常見的行銷情境中，又可以怎麼運用呢？

• 清楚：UTM設定、素材改尺寸、週報一鍵產出 → 這個全部交給AI沒問題。
• 繁複：GA4數據分析、廣告預算分配 → AI可以先做數據分析，再由我們來拍板定案。
• 複雜：品牌定位、會員經營策略 → 通常需要有試錯空間，然後再收集與觀察市場反饋。
• 混沌：公關危機、系統當機 → 人一定要先出面止血。

能回頭的事交給 AI，回不去的事由人決定。

綜上所述，我們再把上述情境結合案例，整理成一張表格：

AI可以幫你做得更快更好，但我們要付起成敗之責

AI可以讓我們更有效率，但品牌能不能打動人心、能不能在公關危機中挺過去，關鍵仍然是人性、信任與價值觀。

很多工作項目看起來像是效率問題，其實背後都是價值的選擇。但難也難在這邊，在效率與價值的選擇之間，要如何設計一條看得見的分水嶺，是我們的一大課題。

跟AI的協作，我最後用這句話來收斂～

在合適的情境，把合適的控制權留給人。

撰文/陳建夆