2025.04.21 汪周禮
在 AI 輔助創新的時代，什麼能力才不會被取代？
解決問題、迴避設計與創新能力，將成為未來知識學的核心
在過去，專業知識與技術能力是個人成長與企業競爭力的核心。但隨著 AI 技術的快速演進，我們正在進入一個全新的時代：大量流程化、重複性、低認知的工作，將被 AI 迅速取代。
製造、程式撰寫、資料分析……這些技能過去或許門檻高、價值高，但如今只要掌握幾個工具，每個人都能用 AI 實現原本需要團隊才能完成的任務。那麼，我們該怎麼在這個「AI 隨手可得」的時代中不被邊緣化？
答案是：認知能力的升級與認知技能的重構。
世界經濟論壇(WEF)近日針對2030年職場核心技能提出未來職業報告，該報告指出2030年，預計將有六成職場技能將會被取代，以及2030年最重要的十大核心技能，其中認知技能(2,3,4,7,8,10)共6項，前10占比超過50%！
Full report: https://reports.weforum.org/docs/WEF_Future_of_Jobs_Report_2025.pdf
#AI, #AI輔助創新, #未來知識學, #認知能力, #2030職場技能
🔺 認知能力金字塔：AI 時代每個人都必須培養的三層技能
當技術執行逐漸交由 AI 處理，人類的價值將轉移到思考的層次。我們整理出 AI 輔助創新時代的三大關鍵認知能力，形成一個思維升級的金字塔模型：
1. 解決問題能力：找到「對的問題」才是關鍵
多數人在遇到問題時，第一直覺就是「馬上解決」。但這往往導致解決的只是表層現象，而非真正的根因。
在 AI 助力下，我們可以快速分析資料、建立情境模型，但若缺乏「挖掘本質」與「重新定義問題」的能力，就會誤用資源、錯失機會。
✅ 關鍵技能包括：
問題拆解與邏輯建構
問題樹與假設模型建立
情境分析與再定義
🧠 工具輔助建議：
使用 ChatGPT 建立問題分析流程
讓 AI 幫你模擬不同問題路徑下的潛在因果關係
2. 迴避設計能力：設計一個「不容易出錯」的方案
真正有價值的設計，不是找到一個解法，而是找到一個經得起現實條件考驗的解法。
這層能力強調風險意識與周延性。你要能在設計前就預見問題，在設計中消除風險，最終讓方案在變動條件下依然能運作。
✅ 關鍵技能包括：
解法風險分析（如 FMEA）
邊界條件推演與限制參數管理
使用 TRIZ 技術矛盾/物理矛盾進行迴避創新
🧠 工具輔助建議：
用 AI 找出過往類似設計失敗案例
輔助建立風險矩陣與備援機制
3. 創新能力：需求對齊與價值重構的能力
創新不等於靈光乍現，而是一種能動態對齊市場需求、重構資源與價值的認知能力。
這是一種策略性的視角，需要你具備「看穿變化本質」的洞察力，能夠透過重新定義問題與資源配置，在現有限制下創造出差異化解法。
✅ 關鍵技能包括：
對需求的動態建模與再定義
創造差異化價值主張
商業模式思維 × 技術應用思維的整合
🧠 工具輔助建議：
利用 AI 協助進行價值主張設計與使用者旅程圖分析
生成多個創新原型並驗證可行性
🧠 認知能力的養成，才是「未來知識學」的核心
在未來，重點將不再是**「知道什麼知識」，而是「能不能用對認知方法去創造有價值的知識」**。
這種從知識記憶 → 知識結構 → 知識創造的轉變，是一種嶄新的學習觀，也是一種職場永續競爭力的保證。
而這三層金字塔的能力，本質上正是未來知識學的三個核心支柱：
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知識解析力（解決問題）
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知識轉換力（設計迴避）
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知識創造力（價值創新）
🚀 小結：AI 正在重新定義「人才」的價值
當 AI 可以寫程式、製造產品、甚至自動設計介面，那麼真正難以取代的，是有能力「問出對的問題、設計不出錯的方案、提出有競爭力的新解法」的人。
未來不是沒有工作，而是對「認知力強」的人才需求暴增。
現在，就是你重新思考學習與工作方式的時刻。
📌 你目前的學習與工作，是否正在培養這三種能力？
💡 如果想了解如何導入這套能力培養架構到企業訓練、AI導入或創新流程中，歡迎聯絡與我交流(service@iiiinnovation.com)
下一篇文章我會談談——如何設計一套針對這三層能力的 AI 輔助創新訓練系統。
