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業務經營
業務員用 AI 省下三小時，掉的可能是十年功——Kitces 第 190 集：你優化『效率』的同時，正在悄悄餓死判斷力肌肉
業務員圈最近的 AI 報導幾乎口徑一致：「AI 自動化外圍工作，你會有更多時間做高品質客戶會議。」 聽起來像是不用花錢的免費午餐——直到你聽到 Michael Kitces 在 Kitces & Carl Podcast 第 190 集（2026 年 5 月 14 日）講了一句很冷的話：「AI 能不能提高效率不是重點，重點是『你的公司在優化什麼』。」 這集是 Michael Kitces（Kitces.com 創辦人、財務規劃領域權威）和 Carl Richards（《The Behavior Gap》作者）的對話。他們把整個產業沒人敢碰的取捨，攤到桌面上：你今天用 AI 省下來的每一個小時，可能正在悄悄餓死你十年後最值錢的那條肌肉——判斷力。 Kitces 的反問：「你在 solve for 什麼？」 整集的核心，是 Carl Richards 丟出的一個簡單問題："What are you solving for?" （你到底在解什麼題？）Kitces 接過去，直接把場景拆成兩半。 場景一：你五到十年後要把公司打包賣掉、要退休、要把練習換成現金。"If my retirement is within five to ten years, I can amp up efficiency... You're not solving for talent 20 years from now; you're solving for income before you sell it." （如果我五到十年內要退休，我當然全力衝效率。我不是在解二十年後的人才問題，我是在解『出售前還能擠出多少現金流』這題。）這個場景，AI 全速狂奔是合理的。把所有外圍工作自動化、把單位產能拉到極限、把 EBITDA 撐到最高、然後賣個好價錢。沒問題。 場景二：你想經營一個能持續十年、二十年、甚至傳承的事業。 Kitces 說，這時候你優化「短期效率」，可能正在把長期的競爭力一張一張撕掉。 差別不在 AI 本身，差別在你拿 AI 來放大什麼。 「腦袋只能透過做事學習」——AI 偷走的不是時間，是練習量 Kitces 在這集講了另一句很狠的話："The brain only learns by doing the work... until we get Matrix-style downloads, the brain has to learn through repetition and exercise." （在《駭客任務》那種知識直接下載到大腦的科技出現之前，腦袋只能透過『真的去做』來學習。重複、練習，沒有捷徑。）這句話翻譯成業務員的語言是這樣的： 你三年前做過五十張保單對話、被五十個客戶拒絕、被主管退回二十次需求分析表——那些被你嫌棄、覺得浪費時間的「雜工」，正是你今天面對複雜家庭、看一眼就知道對方真正在乎什麼的「直覺」的來源。 那種直覺不是讀書讀出來的，是被退稿退出來的。 Carl 補了一句更直白的比喻："If I don't go do the landscaping, if I don't touch the dirt, I won't be able to do the cognitive, emotionally-demanding work tomorrow." （如果我今天不去做園藝、不去碰土，明天我就做不了那些需要動腦、需要消化情緒的工作。）「做雜工」不是浪費時間。「做雜工」是你大腦長肌肉的方式。 Kitces 接著點出產業正在發生的事："We have a training shortage... our solve is technology that eliminates the entry-level jobs that actually fill the talent pipeline." （我們本來就有訓練斷層的問題，現在我們的『解法』，是用科技把那些原本能訓練新人的入門工作消滅掉。）當新人不再被丟去整理客戶資料、不再被要求逐字打逐字稿、不再被退十次需求分析表——他們再也學不到那些苦工裡藏著的判斷直覺。 這不是新人的問題，這是你自己的問題。因為當你把同樣的雜工外包給 AI，你也在用同一個方式餓死你自己的肌肉。 AI 該外包 vs 必須自己留：一個保險業務員的雙欄拆解 把 Kitces 的觀點翻譯成業務員的決策框架，可以畫成兩欄。 第一欄：交給 AI 是賺到的工序 這類工作的共通點是「重複性高、規則明確、做一萬次也不會讓你變更厲害」：會議錄音轉逐字稿 商品條款比對表的初稿生成 客戶資料卡的標準化整理 例行的續期提醒、生日簡訊、節慶問候 投影片模板的版面排版 報表的數據匯整 公開資訊的研究（產業新聞、稅法更新摘要）這些事你做一千次和做一萬次，判斷力不會有差別。它們是「執行力」，不是「判斷力」。讓 AI 做，沒虧到。 第二欄：交出去就是把十年後的競爭力一起送走的工序 這類工作的共通點是「每一次都不一樣、需要消化情緒、做一次累積一次直覺」：第一次需求訪談的開場與追問——AI 可以生成問題清單，但「客戶說『差不多』的時候，下一句該追什麼」是直覺，不是清單 異議處理的當下反應——客戶說「我跟太太討論一下」，那個瞬間你決定要笑著退一步還是溫柔追進去，是被退稿一百次磨出來的 拒絕一筆你接得到、但不該接的單——這是判斷力，不是話術 複雜家庭關係的拆解——爸爸再婚、前妻有兩個小孩、現任太太想為自己的孩子留一筆——AI 給你的是流程圖，看穿真正動機的是你 保單建議書的核心邏輯（不是排版）——為什麼是這個組合、為什麼不是另一個，這個「為什麼」是你的職業壽命 客戶情緒崩潰時的陪伴——這個直接是你存在的理由第二欄的事，一旦讓 AI 代勞，你會發現自己「省了時間」，但「掉了功力」。 Kitces 對自己也問的那個問題：「我真的想要每天六小時會議嗎？」 這集還有一個 Kitces 對自己很誠實的反問："What are we actually trying to solve for? Did I want six hours of meetings daily, or deeper analysis for fewer clients?" （我們到底在解什麼問題？我真的想要每天開六小時的客戶會議嗎？還是我想要為更少的客戶，做更深的分析？）業務員圈很習慣的一個敘事是：「AI 幫你省時間，所以你可以見更多客戶、開更多會議、做更大的業績。」 但 Kitces 點出：把客戶面時間從 25-30% 拉到 60-70%，不一定讓你變強，可能讓你變成一條生產線。"Optimizing for maximum efficiency risks pushing the profession toward an 'assembly line' model that is poorly suited to relationship-driven, high-empathy work." （把效率優化到最大，會把這個行業推向『裝配線』模式——但裝配線模式根本不適合需要關係、需要同理心的工作。）換句話說：你可能不需要更多會議，你需要的是「更深的會議」。AI 該被用來讓你在每一場會議裡，多看穿三層，而不是讓你的會議多三場。 五年後的測試：你還做得了那種更難的單嗎？ 這集最值得每個業務員問自己的問題是： 「我今天交給 AI 的那些工作，五年後，是讓我有時間做更難的單，還是讓我做不了更難的單？」 Kitces 用了一個更狠的說法："We're creating efficiency at the cost of hollowing out the apprenticeship pipeline." （我們正在用『掏空師徒制管道』作為代價，換取效率。）「師徒制管道」不只是新人的訓練——它也是你自己每一筆難單的肌肉來源。當你三年沒親手寫過一份完整的需求分析表，你還能在客戶丟出一個奇怪家庭結構的時候，當場拆出三個方案嗎？ 判斷力不會生鏽，會「萎縮」。它是一條肌肉，不練就會掉。 Kitces 沒有反對 AI，他反對的是「不問自己在優化什麼，就一頭栽進去」的盲衝。 那條判斷力的肌肉，是你在 AI 浪潮裡唯一不會被同質化、唯一不會被便宜替代的東西。 不要為了今年多開十場會議，把它一起賣掉。📎 這集 Kitces & Carl 第 190 集還討論了「為什麼純把客戶會議時間最大化反而會傷害財務規劃品質」、「事務所合夥人世代如何用 AI 設計新人訓練曲線」、以及 Carl Richards 從財務治療師角度對「業務員自己的職業情緒消耗」的觀察。如果你正在思考怎麼設計團隊裡 AI 工具的導入順序，建議直接聽 Kitces & Carl Episode 190 完整版，特別是後半段他們聊到「為什麼 AI 應該是放大師徒制、而不是取代師徒制」的部分。