近年 AI 討論升溫，市場常落入「AI 創造機會」或「AI 取代人類」的二選一敘事。原文指出，技術革命最先改寫的往往不是「有沒有工作」，而是「工作如何被完成」，核心在於流程、分工與績效標準的系統性重組。
節錄原文：「技術革命最先改變的，往往不是『有沒有這份工作』，而是『這份工作是如何被完成的』。」
原文要點整理（潤筆精簡版）
原文以工業革命作對照，強調其本質不只是「機器取代人」，而是把生產由分散的家庭作坊，推向集中化的工廠與企業系統，並以制度化分工、流程與管理，把「技能拆分」「知識外置」，逐步形成可複製的 SOP。由此，衡量「有效工作」的方式亦被重寫: 由「按活兒完成」轉向「按時間排班、按工序協作、按標準驗收與績效統計」。
延伸至 AI 時代，原文提出 AI 重構的對象由體力勞動轉向認知勞動，但路徑相似: 表面是工具變強，實質是工作生產邏輯改變，包括資訊獲取、內容生成、任務入口與績效標準。AI 更像是在壓縮「認知勞動的執行層」，並抬高「判斷層」與「責任層」的價值: 崗位名稱未必即時改變，但崗位內部的任務配方會重組，人的工作重心上移到取捨、把關、協調、交付與承擔後果。
原文亦提醒，AI 的門檻看似低，真正難點在於組織能否改掉舊流程: 若需求輸入模糊、標準不一、缺乏覆核與責任邊界，再強的工具也難帶來穩定增效。對個人而言，分水嶺不在「有沒有用過 AI」，而在於能否把 AI 納入可重複的工作流，將一次性輸出沉澱為模板、清單與可複用資產，從「完成任務的人」升級為「設計工作系統的人」。
關鍵數據／重點數字（僅摘自原文）
- 認知勞動可拆四層：資訊層、表達層、判斷層、責任層。
- 原文指 AI 目前最強集中在前兩層：資訊層、表達層。
- 崗位任務比例的體感變化示例：原來約 60% 時間用於搜集、整理、寫初稿，或被壓縮至 20%–30%。
- 任務分類中一類描述：工具可完成約 80%，但仍需人工把關。
- 「工作重構模型」列出 6 個步驟：問題定義、任務拆解、工具編排、品質控制、交付設計、資產沉澱。
原文請看以下連結：工业革命与AI时代：被重构的“工作的底层结构”