說這是「未來趨勢」，我覺得有點好笑
每次看到有人把「AI 輔助溝通」包裝成什麼前瞻報告、什麼產業趨勢，我都忍不住想：這已經是我現在每天在做的事了，哪裡還是趨勢？
客戶傳來一份十頁的採購規格，我不會從頭念到尾，直接丟給 AI，請它先整理出重點給我看。要回覆一封需要解釋條款的信，如果內容繁瑣、又要顧及語氣，我會先讓 AI 起一個草稿，再由我來判斷哪裡說得不準、哪裡語氣太硬、哪裡少了一句關鍵的話。
這不是偷懶，這是效率。一天跑這麼多詢價、這麼多往返，要是每封信都從零開始親手打，人早就燒掉了。
但也正因為這樣，我愈來愈清楚：AI 在哪裡好用，在哪裡根本派不上場。
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「他說 A、你回 B」這種事，AI 做就夠了
有一類溝通，說穿了就是流程。客戶問交期，你回預計出貨日；對方要求 COA，你傳文件過去；報價單收到，回一個確認收件。這類事情高度重複、格式固定，幾乎不需要判斷，AI 應對起來比人還穩。
我跑外銷這些年，有相當大比例的日常往來，就是這種性質。問的人有固定格式，答的人也有固定格式。如果這種信是人在一封一封打，坦白說是在浪費自己的時間。
但問題在於，溝通不會永遠只有 A 對 B 這麼乾淨。
有時候客戶問的是 A，但他真正想表達的是 C。有時候信裡寫的是肯定，但那個措辭你讀起來就是哪裡怪，像是有話沒說完。這種時候，你需要的不只是「理解文字」，而是「讀懂字裡行間」的能力——也就是所謂的 read between the lines。
這件事，現在的 AI 還差得遠。
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真正關鍵的場合，眼神比文字更重要
我遇過幾次關鍵談判，那種時刻你要跟對方說清楚一件事：這筆合作，我們是認真的，你也要認真。或者反過來：這個條件我們沒辦法接受，但我願意解釋為什麼，我們來找另一個解法。
這種話，你寫成信也能寫，AI 也能幫你潤飾得很漂亮。但效果完全不同。
你要看著對方的眼睛說這句話，看他聽完之後的第一個反應——是點頭、是沉默、還是馬上想反駁——然後你才知道接下來要走哪一步。這個判斷，根本沒辦法事先寫進 prompt 裡，也沒有 AI 能替你做。
我常常覺得，很多台灣中小企業主在外銷的失誤，不是出在產品或價格，而是出在「以為說清楚了，其實沒有」。一封信來一封信去，雙方都覺得溝通過，最後出貨了才發現需求根本對不上。那個過程裡，如果有一通電話、一次視訊、哪怕只是一次當面坐下來談，可能很多誤解早就消失了。
文字的效率高，但文字也最容易讓人以為溝通已經完成。
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人的專業，最後剩下什麼？
如果 AI 可以寫信、可以摘要、可以起草、可以翻譯，那我們這些人，最後的價值到底在哪裡？
我的答案是：判斷。
當 AI 生成了一封回覆，你要判斷這封信送出去之後，對方會怎麼解讀。當 AI 幫你整理了一份摘要，你要判斷那個摘要是不是抓到了真正重要的點，還是只是把字數壓縮了。當一段合作出了問題，你要判斷責任在哪裡、怎麼處理、如何讓雙方都還能繼續走下去。
這些判斷，需要的不只是資訊，而是經驗、語感、產業理解，還有對人性的一點感知。
我有時候會想，以後業務的專業門檻可能會往兩個方向分裂：一邊是能夠提綱挈領、快速判斷、知道什麼訊息真的重要的人；另一邊是完全依賴 AI 生成、自己已經失去判斷能力的人。這兩種人，用的工具可能一樣，但結果會差非常多。
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出了事，AI 不會來道歉
我想說最後一件事，也是我覺得最容易被忽略的一件事。
現在溝通外包給 AI 愈來愈普遍，有些人寫信讓 AI 寫，收到信讓 AI 讀，回覆讓 AI 生成，整個流程幾乎不用自己動腦。這聽起來很有效率，但有一個問題你沒辦法外包：責任。
當那封 AI 生成的信裡有一句話讓客戶誤解了合約條款，當那份 AI 整理的摘要漏掉了一個關鍵細節、導致備料出了錯，當那個 AI 起草的回覆被對方認為態度有問題、傷了合作關係——
最後來收拾的，還是你。
AI 不會接那通電話，不會飛過去道歉，不會想辦法補救損失。牠只是一個工具，一個非常好用、但永遠不需要負責的工具。
這不是在說 AI 不好，我自己每天都在用。但我覺得有一條線不能搞混：用 AI 來提高效率，可以；把責任也一起交出去，不行。
說到底，跑外銷是人與人之間的事。工具可以換，這一點不會變。
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Inspired by: AI 寫給 AI 看、AI 回給 AI 看：溝通外包 AI 使人類陷入「機器人輪迴」
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這篇文章的內容組成：人主筆，AI 整理
人類觀點 62% ｜ 新聞脈絡 11% ｜ AI 補充 27%
