打開 ChatGPT。
熟悉的畫面、熟悉的期待——然後，是更熟悉的挫折。

「我是不是又少問了什麼？」
「為什麼別人說 AI 能一個人抵十個，我卻還是忙到沒空接案？」

昨天你可能才又報了一門 AI 課，筆記滿滿，Prompt 存了一整個資料夾；今天醒來，現實卻一樣殘酷：客戶沒變多，成交沒更快，腦袋反而更亂。

就在你懷疑人生的同時，我看到一則 Reuters 的報導。裡面一句話，幾乎是在替你說話——
多數企業都知道 AI 是未來，但他們等不到真正的 ROI。

看到那一刻，我沒有驚訝，只有一種很深的「啊，果然如此」。

因為這不是 AI 不行，是用法從一開始就錯了。

我見過最貴的 AI 專案，輸在第一句話

先說一個我親眼看到的場景。

幾年前，我協助一家中型企業導入 AI。預算不小、顧問不少、簡報一疊又一疊。會議一開始，老闆很認真地問：

「AI 可以幫我們提升效率嗎？」

聽到這句話，我心裡其實已經有答案了——這個專案八成會失敗。

不是因為他不認真，而是因為這句話太空。
效率是什麼？提升多少？交付物長什麼樣？三個月後怎麼判斷成敗？沒有。

於是接下來發生的事，你可能也很熟悉：
模型一直換、工具一直試、顧問一直來，半年後，專案被悄悄擱置。

後來我在心裡做了一個殘酷對比。

同一時間，我用「很土法煉鋼」的 AI，7 天內收了第一批單

那時我在做一個 AI 教學產品，資源不多、時間也有限。
我沒有問「AI 能做什麼」，我只問一件事：

「七天後，我要交付什麼可以賣的成果？」

於是整個路徑完全不一樣了。

我先在紙上寫下那個成果的樣子——
是一份「可直接用來成交的商業藍圖」，不是 PPT，也不是概念。

接著，我讓 AI 幫我做的事情很單純：
拆任務、補草稿、當冷酷的評審，一次又一次把不夠賣的地方打掉重來。

七天後，我不是拿著「我們導入了 AI」，
而是拿著一個已經有人願意付錢的交付物。

同樣是 AI，差別不在模型，而在你一開始問的是哪一種問題。

為什麼 Reuters 說的「AI 沒 ROI」，我一點也不意外

那篇報導裡提到一個關鍵現象：
企業花了很多錢導入 AI，最後卻發現還得靠人工救火。

我看到這段時，腦中浮現的是無數學員的臉。

自由工作者、講師、顧問、中小企業主——
你們其實正在複製同一個錯誤，只是規模比較小。

你可能也做過這些事：
讓 AI 幫你寫文案、做簡報、想課程大綱。
結果呢？東西都有了，但沒一個真的拿去換錢。

問題不在你不努力，而是你被教會了一件很危險的事：
先學工具，再想怎麼用。

我後來只保留一個 AI 原則：先有交付物，才談生成

這是我在罹癌之後，對工作方式最大的調整之一。

那段時間，我體力有限，不能再「試試看」。
每一次出手，都必須指向一個清楚的結果。

於是我把 AI 的使用方式，壓縮成一個很殘酷的循環——
不是為了學習，而是為了生存。

我會先問自己：
如果這個東西真的要賣，它的完成品會長怎樣？
有人願意為它付多少錢？
交出去後，對方怎麼判斷值不值得？

當這些畫面夠清楚，我才打開 ChatGPT。
那一刻，AI 不再是創意夥伴，而是一個被我管理的勞動力。

有時候，它第一次交出來的東西很爛。
我會直接回丟評分標準，叫它重來。
三輪、五輪、十輪都沒關係，因為我知道終點在哪。

一個殘酷但誠實的預測

如果你現在用 AI，還停留在「玩得很爽，但沒變現」，
那接下來一年，你會看到一個很明顯的分水嶺。

一邊的人，會開始說：「AI 沒那麼神。」
另一邊的人，會越來越安靜，因為他們忙著交付、成交、迭代。

差別不在技術，而在有沒有把 AI 放進完整的價值創造鏈。

沒有交付物，AI 只會讓你更忙；
有交付物，AI 才會讓你更自由。

我想留給你的，不是一個技巧，而是一個檢查點

下次你打開 AI 前，先別急著輸入 Prompt。
先問自己一句話就好：

「這次結束時，我手上會多一個可以賣、可以交、可以衡量的東西嗎？」

如果答案是模糊的，
那不管模型多強，你都只是在消耗注意力。

自由，從來不是不用做事。
而是清楚知道，什麼該由人決策，什麼該交給 AI 放大。

這也是我一路走到現在，最想幫「曾經的自己」少走的彎路。

那天我把這整套思路，整理成一個能直接產出成果的系統；如果你也卡在「知道很多、卻做不出結果」的階段，也許你會想看看 👉 https://www.w7line.com/u/aWQ9TWpJek5BPT0mcHU9X0x1RndkSjBH