EP.604 《顧問級問題解決力》前麥肯錫顧問談 AI 時代的不可取代性

重點摘要

• 職場工作分三層：分析（AI 已能十分鐘做完人類一週的工作）、判斷（人機協作，但最終取捨仍由人決定）、承擔（AI 使用條款明定免責，法律與社會責任永遠落在真實的人身上）
• 維持競爭力的兩個具體行動：在每份報告中加入自己的觀點與取捨，在會議中主動發言——AI 無法替你在會議室裡說話
• 顧問解題七步驟中，80% 的成果由第一步的「問題定義」決定，最常見的錯誤是先射箭再畫靶，把心中預設的答案直接包裝成問題
• 從學術（追求精準可複製）到顧問（六週解決客戶六個月未解之題）到企業主管（必須活在自己的決策後果裡），三種身份對應三種截然不同的思維模式
• 換位思考不是空想，核心是「不懂就問」——尤其在 AI 加快工作速度後，方向錯誤的代價比以前更高

詳細內容

AI 衝擊就業：人類工作者的價值在哪裡

《下一本讀什麼》主持人瓦基邀請橫跨醫學、顧問與企業經營的 Bradley（台大醫學系、哈佛碩博士、麥肯錫紐澤西辦公室項目經理、樂天醫藥台灣總經理、APPEAR 策略副總）探討 AI 時代的職場競爭力。Bradley 以醫療影像判讀為例說明：AI 能快速辨識電腦斷層中的疑似腫瘤，但後續與病患討論是否手術、麻醉風險、術後併發症，涉及不同人生處境的人（如高齡長輩與既要照顧雙親又要照顧幼兒的中年人）的人生取捨完全不同，這些判斷沒有標準答案，無法由 AI 代勞。更現實的是，AI 的使用條款明確寫有免責聲明，錯誤的後果最終由使用者承擔。

新鮮人如何在 AI 時代保住判斷力

以往主管交辦分析任務本身就是練習判斷力的場域，現在這類機會正快速消失。Bradley 給出兩個立即可行的行動：

• 在報告中留下 20% 的判斷：AI 可以產出分析的骨架，但你的取捨與觀點不能缺席，否則你交出的報告和任何人交出的報告毫無差異，主管看不見你的價值。重點是不能怕犯錯，有錯的判斷加上修正才能累積真實的經驗。
• 在會議室主動開口：書面報告的工作已有 AI 承攬，但在會議中當場指出方向、反駁不同看法，是 AI 完全無法替代的場域。即使想法還未完整，主動開口本身就是練習當下判斷的最佳機會。

主管怎麼看員工有沒有自己的判斷

Bradley 說自己收到報告或簡報時，會暗自問三個問題：「為什麼在這個時間點需要做這件事？」、「如果你是主管，你的決策考量和顧慮是什麼？」、「這個決定對整體團隊或公司的影響是什麼？」能在報告中主動涵蓋這三個維度的員工，代表已在消化資訊，而不只是傳遞資訊。他分享一個面試案例：某應徵者在最後問題環節主動問「你認為公司接下來面臨的最大挑戰是什麼？」——這個問題讓 Bradley 意識到對方已從主管視角在思考，留下極深的印象。

三段職涯帶來的三種思維跳躍

Bradley 描述自己在學術、顧問、企業主管三種角色間的心態轉換：

• 學術界：追求精準可複製的知識，小數點第二位都要計較，研究一個問題可能花兩三年。
• 顧問界：客戶六個月沒解決的問題，六週要給出方向。80/20 原則不是懶惰，而是「剩下那 80% 的細節基本上不會改變最終決策方向」。一億美元的併購案下週就要簽約，根本沒有時間把所有細節查得一清二楚，只能把最關鍵的幾個問題弄透。
• 企業主管：從「給建議」到「活在決策裡」。Bradley 說自己做顧問時認為內部政治與人情是「雜訊」，但擔任台灣總經理後才理解這些是決定的一部分——再好的方案如果落不了地，就只是一份漂亮的 PowerPoint，沒有任何影響力。

顧問解題七步驟：問題定義才是成敗關鍵

由麥肯錫、IBM 與 JP Morgan 實戰講師開發的「顧問級問題解決力」課程，將顧問工作分為七步驟，可歸納為三個階段：問題釐清（定義、分析、排序）、分析整合、提案呈現。Bradley 強調，80% 的成果在第一步——正確定義問題——就已決定，但大多數人把幾乎所有時間花在中間的分析階段。

最常見的錯誤是「先射箭再畫靶」：以「人力不足」定義問題，思路就鎖死在「加人」，但真正的問題可能是設備老舊、新人訓練不足，甚至是引入自動化的時機。破解方法是一直問「為什麼」，不斷往後挖掘真正的目的，並跨部門詢問不同立場的人如何理解這個問題。顧問與客戶合作時，前期大部分時間都花在問問題與傾聽，不會因為客戶說了什麼問題就直接開始往下做。

書單：三本對應顧問三個核心能力的書

Bradley 推薦三本書，分別培養看問題的角度、理解世界的方式，以及在不確定中做決策的能力：

1. 呂士浩《一場歷史的思辨之旅》：以秦始皇、項羽、劉邦的故事為素材，訓練讀者在資訊不完整的當下情境中思考「你會做出什麼決定」，與顧問工作中理解客戶決策依據的邏輯一致。
2. Hans Rosling《真確》（Factfulness）：公共衛生學者的研究顯示，即使是大公司 CEO 對世界的認知也充滿誤差，憑直覺而非數據判斷是普遍現象，書中用具體數據挑戰讀者的各種想當然。
3. Andrew Sorkin《一九二九》：《Too Big to Fail》作者還原 1929 年大蕭條前夕，描述最聰明的銀行家、政府官員和財經記者如何在當時擁有的資訊與壓力下，一步步走向集體災難。Bradley 的核心體會：「聰明從來都不是說你給出什麼很完美的答案，而是你在不確定的狀況之下怎麼樣保持清醒，怎麼樣保持你獨立的判斷。」

精選語錄

AI 在條款裡面都寫明了免責聲明，意思就是說，錯的話他不會負責，最後要拍板承擔後果的人永遠是你自己。

你必須要主動去爭取這樣子的機會，去在所有你經手的分析報告也好，去留下你的判斷。AI 它其實沒有立場，它也不會負責任。

聰明從來都不是說你給出什麼很完美的答案，而是說你在這個不確定的狀況之下怎麼樣保持清醒，怎麼樣保持你獨立的判斷。

時間軸

逐字稿無時間標記，無法提供時間軸。