解決方案是完全停止使用 AI 嗎？可能不是，考慮到 AI 可以是如此強大的推動力。相反地，解決方案在於我們如何與它協作。就像電子郵件過載的議題並不是技術本身的問題一樣（而是我們如何讓它建構我們的日常並觸發我們大腦中多巴胺驅動的衝動），AI 疲勞源於我們讓工具主導，而不是有意識地決定何時、為何以及如何與它們協作。
正如歷史學家 Melvin Kranzberg 曾經說過：「技術既不好也不壞；它也不是中立的。」AI 也不例外。它反映了我們的習慣、意圖和決定。如果我們不暫停下來質疑我們如何以及為何使用 AI，我們就有可能讓它以我們從未打算的方式支配我們的優先事項，甚至支配我們的思維。與 AI 的每一次互動都是一個鞏固或重新思考我們正在建立的系統的機會。
但解決方案不僅僅是另一種生產力秘訣。它是學習建立正確的系統，並學習以有目的、而非被動的方式與 AI 互動。
以下是六個「該做」與「不該做」的建議，這些建議來自 Atlassian 的最新研究，旨在幫助您重置與 AI 的關係，將其從疲勞的來源轉變為創造力和影響力的來源。
1. 該做：充分利用 AI 來解決實際問題 不該做： 將 AI 僅用作一個簡單的工具。 Atlassian AI 宣傳大使 Sven Peters 解釋說：「AI 不僅僅是一個用於即時答案的按鈕。」Sven 說，要想獲得真正的價值，最好將 AI 視為一個陪練夥伴——一個您可以與之交流想法、挑戰您的假設、並發掘新視角的人。 如果 AI 給出一個意想不到的答案，不要只是繼續前進。相反地，問「為什麼？」並深入挖掘。這種來回交流可以揭示您思維中的漏洞，並幫助您學到比簡單接受第一個回應更多的東西。 例如，不要問 AI：「如何才能開好一次會議？」試試看：「這是我們團隊現在開會的方式...少了什麼？你會改變什麼，為什麼？」然後，挑戰它的建議並深入挖掘。這就是您如何將 AI 轉變為創造實際價值的真正協作者。
2. 該做：透過確保 AI 能存取高品質知識來節省時間 不該做： 不加區分地向 AI 輸入任何及所有資訊——您可能會得到「混亂」的輸出，然後您需要從中篩選答案。 AI 只能根據它能存取的內容採取行動。如果您給它不完整、過時或組織不佳的資訊，它會放大這些缺陷，從而降低決策品質並在未來造成麻煩。 根據我們的研究，79% 的知識工作者表示，如果 AI 能夠存取正確的數據，他們會更常使用它。但大多數人卻受到混亂、孤立或低品質輸入的阻礙。那些看到 AI 帶來最大影響的團隊，會向 AI 提供高品質、最新的知識。
3. 該做：透過為 AI 設定界線（並承認其局限性）來保護您的專注力 不該做： 讓 AI 支配您的整個工作流程或中斷深度工作。 在每個專案開始時，準確確定 AI 將扮演的角色。例如，一個團隊可能會決定 AI 將分析客戶回饋趨勢、建立專案計劃的初稿，並更新 Jira 問題。您甚至可以要求 AI 建議它如何能最好地幫助您。 養成定期（每月或每季）審查 AI 表現的習慣：您與它協作的方式是真的有助於您實現成果，還是只是增加了雜訊和工作量？將 AI 視為一個需要重新校準的隊友，而不是一個「設定後就忘記」的解決方案。 另外，請記住，速度並非一切：42% 的知識工作者承認， 他們在沒有檢查的情況下就信任 AI 輸出。暫停一下，檢查 AI 的輸出——未來的您和您的團隊會感謝您。
4. 該做：建立活躍的社群進行動手實踐和實驗 不該做： 依賴被動的訓練課程或靜態知識庫來精通 AI。 我們的研究顯示，近 70% 的工作場所提供 AI 培訓，但大多無效。最具影響力的學習發生在專注於解決特定、共享問題的小型、活躍社群或動手實踐研討會中。 動手實踐的 AI 研討會、黑客松、社群學習會議和專門的 Slack 頻道，才能推動真正的採用和信心，更不用說它們也更具活力和樂趣。同時，一刀切的培訓和自助服務中心是激發策略性 AI 協作最無效的方式之一（而且有點無趣）。
5. 該做：在提示中新增上下文以獲得更精準的結果 不該做： 在提示時偷懶。 您在提示中選擇的詞彙非常重要。如果您在提示中新增上下文和限制，您將花更少的時間篩選無意義的內容。只需多花一點時間提供更精確的指導。要獲得一個好的提示，請做到：
為 AI 分配一個角色：「您是一位內容行銷經理」
告訴它您想要的結果：「我希望您撰寫 LinkedIn 廣告文案。給我 10 個選項。」
給它限制：「將標題限制在最多 10 個字元，內文限制在 20 個字元」
分享它應該用於回應的資訊或知識：「請從這個詳述我們核心活動訊息的 Confluence 頁面中提取資訊」
6. 該做：讓 AI 處理您最大的團隊挑戰 不該做： 僅用它來重寫您的電子郵件。 當然，AI 可以讓您的 Slack 訊息聽起來更好，但這只是隔靴搔癢，最終無助於您實現目標。真正的魔力發生在您與 AI 合作，打破孤島、連接團隊、並發掘真正有助益的洞察時。根據我們的研究，專注於個人生產力的組織，與那些使用 AI 進行跨團隊協調和 關鍵任務挑戰的組織相比，推動創新的可能性低 16%。 想要真正的影響力嗎？讓 AI 處理分析客戶回饋以尋找新想法、連接跨團隊專案、或在風險成為阻礙前標記隱藏風險等事情。這就是您如何將 AI 從省時工具轉變為改變遊戲規則的關鍵。