《今朝AI每日一课》第031期

什么是Work

从“让AI给我一个答案”，走向“让AI按照规则把一项工作执行并交付出来”

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一、今日学习目标

前30期，我们主要学习怎样使用ChatGPT。

到第030期，我们已经能够把一个经过验证的小任务整理成自己的个人AI助手方法：

明确任务 → 提供真实信息 → 约定输出 → 设置边界 → 人工检查 → 保存复用

从第031期开始，我们进入第三阶段：

Work工作效率提升。

这一阶段，我们要进一步学习：

当一项工作的目标、资料、规则和结果已经比较清楚以后，怎样让AI不只是和我们讨论，而是按照要求把工作持续向前执行，并交付结果。

本期先解决第一个问题：

什么是Work？

学习完成后，你应该能够：

1. 用自己的话解释Work是什么；
2. 理解Work不是简单“一问一答”，而是围绕一项明确任务执行工作；
3. 知道Work执行前至少需要哪些基本条件；
4. 理解Work为什么需要真实资料、正式规则和明确边界；
5. 能初步判断自己的一项工作是否已经适合交给Work；
6. 理解即使Work完成了执行，人仍然负责事实、权限、验收和最终决策。

本期核心认识：

Work不是一个什么都会的机器人，而是一种按照明确任务、真实资料、正式规则和授权边界执行工作，并交付可检查结果的AI协作方式。

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二、一个AI知识点

1. 从“回答问题”到“执行工作”

我们已经很熟悉这样的AI使用方式：

“帮我分析一下这份资料。”

“帮我写一个方案。”

“这段话怎么修改？”

AI给出结果，我们继续讨论和修改。

但真实工作经常不是只需要一个答案。

例如一项工作可能需要：

• 先找到正确资料；
• 判断哪些资料是当前有效版本；
• 按照已经确认的规则处理；
• 完成几个连续步骤；
• 检查结果有没有问题；
• 形成正式交付；
• 告诉负责人哪些已经完成、哪些还需要确认。

这时候，我们需要的不只是：

“AI回答我。”

而是：

“AI按照要求把这项工作执行下去。”

这就是理解Work的起点。

2. Work首先是一种“执行型AI工作方式”

可以把Work简单理解成：

人把任务、资料、规则、边界和交付要求说明清楚，Work按照这些依据执行必要步骤、检查结果，并把成果交付回来。

例如，不只是告诉Work：

“帮我看看这些资料。”

而是明确：

“请读取这些当前有效资料，按照已经确认的规则完成检查，形成一份结果清单；没有依据的内容不要补充，发现缺失或冲突要单独反馈，最后告诉我哪些已经完成、哪些还需要人工确认。”

这时候，AI承担的已经不只是回答问题。

而是在执行一项工作。

3. Work开始工作前，需要几个基本条件

Work首先要知道：

这次到底要完成什么？

例如：

整理下一步工作准备清单。

就比：

“帮我把工作做好。”

更适合执行。

Work需要知道：

完成这项工作应该依据什么？

可能包括：

• 当前工作记录；
• 正式文件；
• 已确认的数据；
• 当前有效版本的资料。

不能假设Work天然知道：

“公司现在真实情况是什么。”

更不能让历史聊天记忆替代当前正式事实。

例如：

• 哪些内容必须保留；
• 哪些事项需要标记待确认；
• 文件应该怎样命名；
• 什么情况下必须暂停；
• 哪些事项必须由负责人确认。

规则越稳定，Work越容易稳定执行。

Work执行完以后到底应该交什么？

例如：

• 一份检查清单；
• 一份整理后的文件；
• 一份报告；
• 一组待确认问题；
• 一份完成状态说明。

如果连人自己都不知道想得到什么，

Work也很难稳定完成任务。

哪些事情Work可以执行？

哪些事情必须停下来让人决定？

例如：

• 可以整理资料；
• 可以发现缺口；
• 可以生成初稿；

但：

• 正式承诺；
• 审批；
• 价格决定；
• 专业结论；
• 经营决策；

仍然必须由有责任、有权限的人确认。

4. Work不是“发出任务以后，人就退出了”

Work能够执行工作，

不代表员工可以不管。

更合理的关系是：

人定目标 → Work执行 → Work检查 → 人验收 → 人决定下一步

人仍然需要负责：

• 给出真实资料；
• 确认任务目标；
• 控制权限；
• 处理重要待确认事项；
• 验收最终成果；
• 作最终业务判断。

所以：

Work提高的是执行效率，不转移人的责任。

5. Work的一个基本工作闭环

普通员工今天不需要记复杂流程。

先理解这条线就够了：

明确任务
↓
读取当前事实源和资料
↓
按照规则执行
↓
检查结果
↓
形成交付
↓
报告完成状态和待确认事项

如果成果值得长期保留，

还可能进一步形成：

可追溯的知识资产。

这就是为什么Work比简单的一问一答，更接近真实工作的执行过程。

6. 什么样的工作开始适合交给Work？

可以先问六个简单问题：

1. 每次要完成什么，清楚吗？
2. 完成任务需要的真实资料在哪里，清楚吗？
3. 工作规则和步骤是否已经比较稳定？
4. 最终要交付什么，清楚吗？
5. 哪些事情必须由人确认，清楚吗？
6. 做完以后怎样判断合格，清楚吗？

如果这些问题大部分都已经清楚，

这项工作就开始具备：

按规则执行的条件。

如果这些问题自己都还说不清，

更合适的做法可能是：

先继续讨论、验证和完善方法。

而不是急着让Work执行。

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三、一个今朝工作案例

假设教学场景：“下一步工作准备”从个人AI助手进入Work

以下为假设教学场景，不对应今朝任何真实客户、员工、项目、金额、采购计划或经营数据。

第030期我们建立过一个简单的：

“下一步工作准备助手”。

它的任务是：

根据员工提供的当前工作记录，整理：

• 已确认信息；
• 待确认问题；
• 下一步准备事项；
• 内部协作事项；
• 需要人工确认的内容。

员工已经连续使用几次，

发现这个方法比较稳定。

每次基本都需要：

读取当前记录
↓
整理事实
↓
找信息缺口
↓
形成准备清单
↓
标记人工确认事项

这时候，就可以进一步思考：

这项工作是否已经适合由Work按照同样的方法执行？

如果交给Work，需要先把什么说清楚？

根据当前工作资料形成下一步工作准备成果。

明确告诉Work：

本次应读取哪些当前资料。

而不是让它依赖：

“你应该记得我们以前聊过。”

例如：

• 只根据当前资料；
• 不补充不存在的事实；
• 已确认和待确认必须分开；
• 资料冲突时不能自行决定；
• 涉及业务承诺必须交给人确认。

例如：

1. 读取资料；
2. 整理已确认事实；
3. 找出信息缺口；
4. 形成下一步准备事项；
5. 检查是否存在无依据内容；
6. 标记需要人工确认的事项。

Work最终交付：

一份可核实的“下一步工作准备清单”以及当前完成状态。

Work执行以后，人还要做什么？

员工仍然要检查：

• 关键事实是否准确；
• 是否遗漏重要信息；
• 待确认事项是否完整；
• 哪些内容需要自己实际沟通；
• 哪些事项需要相关岗位或负责人决定。

然后由人决定：

下一步实际采取什么行动。

所以这里的变化不是：

“以前员工工作，现在Work替员工工作。”

而是：

原来员工每次重复执行一套已经比较稳定的整理方法，现在可以让Work按照这套方法先执行，人把更多时间放在核实、沟通和判断上。

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四、今日实践任务

5—10分钟：检查一项工作是否已经适合进入Work

今天不用真正建立复杂Work。

只做一次：

Work任务准备度检查。

选择一项自己经常重复的小工作。

最好选择已经用GPT尝试过几次的任务。

然后回答六个问题。

① 每次具体要完成什么？

用一句话写清任务。

② Work需要读取什么？

写出完成任务真正需要的资料类型。

注意：

只能是本人有权使用、符合信息安全要求的资料。

③ 哪些规则已经比较稳定？

例如：

• 哪些内容必须保留；
• 哪些信息不能自行补充；
• 什么情况下标记待确认；
• 哪些情况必须暂停。

④ 最终交付什么？

例如：

一份检查清单。

或者：

一份整理结果和待确认事项。

⑤ 哪些事情必须由人决定？

例如：

• 正式承诺；
• 审批；
• 专业判断；
• 客户沟通；
• 经营决策。

⑥ 怎么判断Work做完了？

写出最简单的验收标准。

例如：

关键事实有依据、没有擅自补充信息、待确认事项已经标记、规定的输出内容齐全。

最后给自己的工作做一个判断

可以继续尝试整理为Work任务。

先继续讨论和验证方法，不急着交给Work。

先明确授权、规则和人工确认要求，再决定是否进入Work。

今天的目标不是：

“马上让Work自动干活。”

而是：

学会判断一项工作有没有具备让Work按规则执行的基础。

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五、今朝智能体连接

Work在今朝未来AI工作方式中，可以成为一个重要的中间环节。

员工最开始可能只是：

偶尔向GPT提问。

逐渐形成：

可重复的个人AI助手方法。

再进一步：

把稳定任务、事实源、规则、输出和检查标准交给Work持续执行。

在真实使用中，经过验证的：

• 工作任务；
• 输入资料；
• 工作规则；
• 执行步骤；
• 输出结构；
• 检查标准；
• 人工确认点；

如果具有更广泛的岗位价值，

未来经过企业审核后，可能成为岗位智能体建设的候选能力。

但：

Work不等于企业智能体。

企业岗位智能体还需要：

• 正式企业知识；
• 岗位标准；
• 权限；
• 数据；
• 流程；
• 安全；
• 治理。

无论使用Work还是未来智能体：

AI负责按照授权协助执行，人负责真实事实、权限控制、结果验收、业务判断和最终决策。

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六、今日思考

前30期，我们更多是在学习：

怎样把AI用起来。

从第031期开始，我们要进一步思考：

怎样让已经验证有效的方法，稳定地进入日常工作。

所以今天不需要急着找一个复杂任务交给Work。

先看看自己已经反复做过的一件小事：

任务清楚了吗？

资料清楚了吗？

规则稳定了吗？

结果清楚了吗？

人工边界清楚了吗？

验收标准清楚了吗？

如果这些问题越来越清楚，

AI就开始从：

“和我讨论工作的助手”

进一步走向：

“按照规则帮助我执行工作的助手”。

这就是第三阶段学习Work的起点。