有一段時間，我每天都在處理很多看似簡單、卻非常耗時間的事情。
收會費、核對款項、整理會員名冊、處理活動資料、製作文件、確認誰已繳費、誰還沒繳費，同一筆資料還要在不同表單與系統之間重複登打。
這些事情其實都不難。
難的是，它們每天都在重複。
做久了之後，我開始發現，真正的問題可能不是「我做得不夠快」，而是：
這些工作，本來就不應該一直靠人工重做。
於是，我開始重新檢視公協會的行政流程。
哪些資料可以只輸入一次？
哪些帳務可以自動核對？
哪些文件可以由系統產出？
哪些例行工作，可以不用再靠人一筆一筆處理？
也就是從這時候開始，我第一次不再只是把AI當成「幫我寫文章、整理文字」的工具，而是開始和AI一起工作。
我把每天遇到的問題告訴它，和它一起拆解需求、討論流程、規劃欄位、思考系統邏輯。
我不是專業資訊工程背景，也不是程式設計師。
但我很清楚一件事：我知道問題在哪裡。
因為那些問題，就是我每天正在處理的工作。
於是，從會員管理、會費管理、收款與對帳，到行政流程與資料整理，我一步一步和AI協作，把原本零散的需求整理成系統。
最後，我真的做出了一套公協會會務營運系統。
回頭看這個過程，我最大的收穫其實不只是「做出一套系統」。
而是我對AI與工作的關係，有了完全不同的理解。
以前遇到很多工作，我會想：「我要怎麼把它做完？」
現在我更常問：「這件事情，真的需要一直由人來做嗎？」
這個問題，也讓我重新思考職涯發展。
現在很多人擔心AI會不會取代工作。
但從我的經驗來看，AI帶來的改變，不一定是整個職業突然消失。
更常發生的是，一份工作裡原本的任務開始被重新分配。
有些重複性的事情，可以交給系統。
有些資料整理，可以交給AI。
有些企劃、分析與內容，可以由人和AI共同完成。
而人真正需要保留下來的，是理解情境、判斷問題、做決策、溝通協調，以及承擔結果。
因此，我現在看AI，不會只問：「要學哪一個工具？」
我反而會先問三件事：
1. 我的工作裡，什麼正在重複消耗時間？
2. 哪些流程可以重新設計？
3. 如果AI幫我拿走部分工作，我可以把時間拿回來創造什麼價值？
這三個問題，我認為也是AI時代很重要的職涯盤點。
我們不一定都要轉行，也不一定每個人都要去學寫程式。
但我們需要開始具備一種新的能力：
看見問題，重新設計工作，再運用AI把想法變成解決方案。
我原本只是希望少做一點重工。
最後，卻因為這些每天遇到的痛點，開始學會和AI協作，也做出了一套真正能解決工作問題的系統。
這段經驗讓我更相信：AI真正帶來的，不只是效率。
它也正在重新定義一個人的職涯價值。
未來重要的，也許不是「你會不會使用AI」。
而是——
你能不能把自己的專業，加上AI，變成新的解決問題能力。