最近我越來越有一種感覺。AI 時代，真正缺的可能已經不是技術。
缺的是好的點子、真正存在的問題，以及能把東西推出去的人。
過去做一個新產品，第一個問題常常是：
「做不做得出來？」
你要有工程師、設計師、資料庫、伺服器，還要有人懂前端、後端，甚至 AI。
一個想法從腦袋裡面跑到真的可以使用，常常要幾個月。
所以以前一個人的技術能力很重要。
你會寫程式，你就擁有某種稀缺性。
但現在不太一樣了。
現在你跟 AI 說：
「幫我做一個可以讓 HR 面試時即時紀錄重點的工具。」
它可能很快就可以幫你把前端、API、資料表，甚至基本流程寫出來。
你再改幾輪，可能一個原型就出來了。
這時候真正困難的問題，開始從：
「怎麼做？」
變成：
「到底該做什麼？」
技術越便宜，問題反而越貴
這其實是一個很有趣的變化。
當每個人都可以很快做出軟體之後，做軟體本身就不再是最大的門檻。
真正的門檻會往前移。
你有沒有看到一個別人沒看到的問題？
你知不知道這個問題到底痛不痛？
誰願意為它付錢？
為什麼他現在還沒有解決？
真正做決策的人是誰？
這些問題，AI 不一定可以直接告訴你。
因為很多真正有價值的需求，根本還沒有被寫進網路裡。
它可能只是某個 HR 在吃飯的時候隨口抱怨：
「其實我們主管最不會做的，就是績效改善面談。」
也可能是一個醫生告訴你：
「我們不是缺資料，我們是根本沒有時間整理。」
或者一個老闆跟你說：
「這個東西很好啊，但我的員工根本不會用。」
這些話，很可能才是一個產品真正的起點。
所以，出去吃飯可能也是 R&D
以前我可能會覺得，做技術的人最重要的事情就是坐在電腦前面。
看文件。
寫程式。
測試。
把模型調好。
但現在我反而覺得，應該多出去。
多跟不同產業的人吃飯。
多跟企業主管聊天。
多認識一些你原本不熟悉領域的人。
因為很多真正好的想法，不是「想」出來的。
是「碰」出來的。
你知道一個技術。
另外一個人知道一個產業的問題。
第三個人剛好知道這個市場誰會買。
三個人坐在一起，可能就長出一個產品。
所以我現在會覺得：
AI 時代，Networking 不只是社交，它其實也是一種 R&D。
你出去認識人，不只是為了交換名片。
你其實是在收集問題。
收集產業裡面的摩擦。
收集那些「大家一直覺得很麻煩，但又沒有人真的去解決」的事情。
這些東西，才是 AI 時代真正有價值的原料。
以前缺工程師，現在可能缺的是「知道該做什麼的人」
以前創業最常聽到的一句話是：
「我有一個 idea，但我找不到工程師。」
以後這句話可能會越來越少。
因為 AI 已經可以補掉很大一部分初期開發能力。
未來更常出現的問題，可能會變成：
「我有能力做，但不知道什麼值得做。」
這兩件事看起來很像，其實完全不同。
以前是 execution scarcity。
執行能力稀缺。
未來可能會變成 insight scarcity。
洞察稀缺。
你能不能比別人早一點看到問題？
能不能把兩個原本沒有人放在一起的東西組合起來？
能不能理解一個產業真正的痛點？
這些反而會越來越重要。
好產品很多時候不是「發明」，而是「組合」
我越來越覺得，AI 時代很多產品不一定需要什麼石破天驚的新技術。
很多時候只需要把幾個東西重新組合。
例如：
某個產業的 know-how。
一個 AI Agent。
一個既有的工作流程。
再加上一個願意付費的場景。
這樣就可能是一個產品。
真正的創新，很多時候不是發明一個全世界從來沒有看過的技術。
而是你剛好認識這兩邊的人。
你知道這一邊有問題。
也知道另外一邊其實已經有解法。
然後你把它們接起來。
這就是機會。
AI 可以幫你做產品，但不能替你建立信任
而且還有另外一件事情，AI 很難取代。
就是信任。
企業買一套軟體，很多時候並不是因為功能多 10%。
而是因為：
「這個人懂我們。」
「這個人以前做過。」
「有人介紹他。」
「我相信出了問題找得到人。」
這些其實都不是技術。
但是這些東西，往往比技術更直接影響成交。
所以當 AI 把技術能力拉平之後，人的關係、產業理解、信任，反而可能更重要。
這也是為什麼我覺得，未來那些最有競爭力的人，不一定是最會寫 Prompt 的人。
也不一定是最會寫程式的人。
而可能是這種人：
懂一點技術。
懂一個產業。
認識很多不同類型的人。
聽得懂問題。
可以很快把問題變成 prototype。
然後敢拿出去給人用、給人罵、再繼續改。
AI 讓「試錯」變便宜了
這可能才是最重要的一件事。
以前你想到一個 idea，會先想很久。
因為做一次太貴。
如果要花三個月、五十萬，你當然會非常小心。
但現在不一樣。
你今天吃飯聽到一個問題。
晚上回去跟 AI 討論一下。
隔天先做個 prototype。
第三天拿回去問：
「你昨天講的是不是這個？」
如果對方說：
「不是啦，我不是這個意思。」
很好。
你只浪費了一天。
再改就好了。
所以 AI 真正改變的不只是開發效率。
它改變的是：
我們可以用非常低的成本，把聊天變成實驗。
而一旦實驗成本下降，認識更多人就變得更有價值。
因為每一段對話，都有可能產生一個新的 hypothesis。
每一個 hypothesis，都可以快速被做成東西驗證。
未來最有價值的人，可能是「連接者」
我以前常常會想，AI 時代大家到底要學什麼？
學 Prompt？
學 coding？
學 Agent？
這些當然都可以學。
但我現在覺得，有一種能力可能更重要：
連接。
把人跟人連起來。
把問題跟技術連起來。
把一個產業跟另外一個產業連起來。
把一個模糊的需求，連到一個真正可以使用的產品。
這種人以前就很重要。
但在 AI 時代，可能會變得更重要。
因為當「做東西」變快之後，「知道要做什麼」以及「知道做給誰」就變成核心競爭力。
所以，AI 都會寫程式了
也許我們真的不用每天都坐在電腦前面。
有時候出去喝杯咖啡。
吃一頓飯。
認識一個完全不同領域的人。
聽他抱怨一下工作。
問他：
「你每天最麻煩的是什麼？」
說不定比再學一套新的 AI 工具更有價值。
以前出去吃飯，可能會覺得：
「今天都沒有寫到程式。」
現在我反而會想：
以前出去吃飯是在浪費寫程式的時間。
現在出去吃飯，可能才是在找下一個值得寫的程式。
AI 已經越來越會做事了。
接下來真正值得練習的，也許不是一直問 AI：
「你還可以幫我做什麼？」
而是多出去問別人：
「你最近有什麼事情很煩？」
因為下一個產品，可能就藏在那句抱怨裡。