如何成為人工智慧顧問？ 【影片和測試】

簡而言之： 要成為人工智慧顧問，關鍵在於完成一個實際工作流程中的付費項目，而不是累積頭銜。熟練生命週期管理（LLM）、資料檢索和 模型風險評估，然後進行探索性研究、試點專案、撰寫報告和實施推廣。如果無法接觸到系統、資料或相關人員，請拒絕專案。

重點總結：

完成一個循環：完成付費研究、小型試點、撰寫報告和賦能。

提出以下條件：聲明“我幫助 X 做 Y，無需 Z”，即可獲得報酬。

問責：指定負責人，保留決策記錄，並說明誰應承擔責任。

透明度：先繪製工作流程圖；演示並不等於診斷。

防止濫用：永遠不要承諾未經衡量的準確性，或承諾生成式人工智慧會修復錯誤資料。

這份工作很難用語言來形容（而這正是你的機會所在）

這可不是那種拿著更高級筆記型電腦、稍微時髦一點的響應工程師。我的意思是，有時候看起來確實如此，持續一週。然後，就變成了和疲憊不堪的財務主管進行需求調查，進行數據準備檢查（結果發現只有三個電子表格和一個祈禱），最後還要和變更管理人員討論為什麼 檢索演示在連接生產權限後就失敗了。

真正能維持營運的版本擺放在三個擁擠的房間之間：

• 領導階層在尚未就業務部門的需求達成一致的情況下，就提出「我們的人工智慧策略是什麼？」的問題。

• 那些午餐前就能搭建出原型機的建築商，隨後便會消失在關於模型風險的爭論中。

• 那些不得不承受你留下的一切後果的經營者們

你是連結各方的關鍵紐帶。而這正是稀缺的。如果你能舉辦一場研討會，撰寫一份簡潔明了的工作說明書，並阻止團隊把一個原本只需要勾選框就能完成的學習任務硬塞進工作流程中，那麼你已經比一半的普通人更有競爭力了。.

有一個不太完美的比喻，但我還是想用它：你就像一個水管工，還得向董事會解釋水是怎麼回事。即使疲憊不堪地走進會議室，你的發現也必須敏銳。.

收費項目包括哪些方面（策略、建設以及不那麼光鮮亮麗的中間環節）

客戶不會付錢讓你「懂人工智慧」。他們付費是因為問題代價高昂、涉及政治或令人尷尬，以至於聘請外部人員比再次陷入內部僵局更划算。.

三個桶，它們會互相滲漏：

• 策略。 用例分類、「我們是否應該這樣做」、治理架構草圖、模型風險討論（足以讓法務部門重視）。高度信任，但如果你只用框架說話，卻很容易弄虛作假。不要這樣做。

• 構建。 原型、副駕駛、檢索、工作流程設計、輕度自動化。這些能讓你敲開大門，但如果你成為無償的執行團隊成員，就會被困住。

• 變革管理與賦能。 行動指南、訓練、「如何落實」。令人驚訝的是，這些往往是最受關注卻最不引人注目的部分。

及時 回應固然重要，但不要過度依賴它。它只是調味品，而非主菜。資料準備、利害關係人分析以及清晰的需求發現流程，比巧妙的系統提示更能挽救專案。

我一直忍受著一個小小的矛盾：你需要足夠的語言能力去指出謬誤，也需要足夠的克制力，在弄清楚結果的最終責任歸屬之前，不要貿然行動。我想，這就是全部的技藝，儘管表達得不好。.

五條無需神話起源故事的人生道路

沒有唯一的生存之道。棲息地各不相同，它們對人的啃咬方式也不同。選擇你能存活下來的那一個。.

小路	適合誰？	典型工作	突顯優勢	困難	利率，大致如此	為什麼有效
自由工作者	無需標誌也能銷售的人	探索、飛行員、部分諮詢	你保留邊距；你選擇糾纏處	高，尤其是早期	按日計費或按項目計費；時而豐收時而匱乏是常態。	直接信任。沒有委員會稀釋建議。.
精品工作室	喜歡小團隊的人	諮詢服務 + 輕量級建構；運氣好的話會有顧問費。	其他人有時會回覆遲到的訊息。	中高	單間公寓價格，與房東分攤	客戶購買的是團隊，不是英雄。.
內部人工智慧負責人	想要成立一個組織的經營者，深深地	路線圖、供應商、賦能、治理	如果他們授予你權限，你就能獲得存取權限。	中等政治思想	固定薪資，而非日薪。	你必須承擔後果。不幸的是，這就是訓練的內容。.
產品化諮詢	那些討厭每週一都重新發明輪子的人	固定研討會、審計、打包試點項目	更清晰的銷售流程；更少的客戶流失	Medium－產品化本身就是一項工作。	打包費用/預付款	買家了解包裝盒。.
代理承包商	無需四處尋找即可獲得交易機會的專業人士	根據其他人的工作說明書增派人員	無需勘探的管道（理論上）	業務拓展能力較低；「實際操作能力」較高	承包商費率；如果工作說明書含糊不清，這傢伙會佔用週末時間。	數量越多，發現的問題就越多，速度越快。.

這些在道德上沒有孰優孰劣。獨立創業看似浪漫，直到你對一項創新成果定價失誤。內部創業看似穩健，直到你成為所有聊天機器人創意的指定「魔法師」。.

如何成為人工智慧顧問？從解決實際問題入手，而不是從職位頭銜開始。

如何成為人工智慧顧問？最直接的答案幾乎是直白得令人難以接受：別再收集身分資訊了，開始收集你能解決的問題吧。.

1. 熟練相關技能，以正確的方式承擔風險。 LLM （生命週期模型）、檢索、副駕駛、基礎自動化，這些都是模型風險的表現。你無需從零開始訓練任何東西。

2. 坐在實際工作流程旁邊。 銷售營運、支援、財務結算、知識庫搜尋。觀察工作在哪裡堆積。

3. 完成一個完整的循環： 探索、小型試點、撰寫故障報告、為需要使用它的人員提供培訓。

4. 在提議中明確寫明對象。 「我幫助X完成Y，無需Z。」措辭簡潔明了可以接受，但含糊不清則不行。

5. 即使第一筆款項到帳有些困難，也要爭取拿到報酬。 無償的「作品集」工作往往一直沒有得到報酬。

如果你是工程背景，你的缺點通常在於難以用語言表達利害關係人和投資報酬率。如果你來自策略或營運領域，你的缺點在於難以分辨簡報是否只是作秀。無論如何：找一個實際存在的問題，把它解決掉，然後簡潔明了地描述出來。.

我差點在這裡寫「打造個人品牌」。但我還是算了。清晰明了的方案，再加上幾個願意接你電話的人，勝過一個永遠無法獲利的內容機器。實際操作比推銷本身複雜得多。這就是正確的道路。.

選擇一個隱密的角落，但不要把門鎖上。

總之，小眾市場。.

細分市場的建議通常要么是“選擇一個理想客戶畫像，否則就出局”，要么是“保持通用性”。這兩種說法都只對了一半，而且有點煩人。真正有效的細分市場通常是 工作流程加上買家，而不是一個模型家庭。支持主管被堆積如山的工單淹沒。維運團隊交接環節錯綜複雜。風險管理人員需要的治理文件不是那種沒人看的九十頁PDF。

以後可以隨時改變。在早期，選擇某個領域只是一種篩選條件，而不是一成不變。不要把自己侷限在「我只用上個月學到的工具」這種思考模式。工具是會輪換的。而關於資料準備、變更管理以及試點專案是否成功的判斷…這些都會隨著時間而改變。.

還有一點，我故意用了個錯位的連字符，因為我的筆記就是這樣寫的：利基市場是打開大門的鑰匙，而不是牢籠。如果你能解釋買家一週的需求，你就夠專業了。.

首批客戶、證明以及早期投資組合的尷尬問題

這是沒人喜歡的部分。你需要證據。但你沒有買家要求的那種證據。第一份付費工作通常是對複雜工作流程的審核，而不是什麼驚天動地的創新模式。這很正常。.

如果沒有亮眼的案例研究，什麼才能算是證據：

• 一項範圍明確的診斷：系統、資料準備情況，以及LLM（邏輯邏輯模型）在哪些方面能夠提供協助，在哪些方面反而會 誤導政策。

• 這是一個旨在與用戶共同製定排名用例的研討會，而不是一場腦力激盪。

• 一項小型試點項目，需提供前後對比的工期數據－數據需保持在地化和真實，避免誇大其詞。

• 賦能手冊：一份團隊在你離開後仍然會使用的簡短操作指南

如何接近第一批客戶：以前信任你的同事（大多數人都是這樣開始的，我們不要假裝）；如果你已經從事營運工作，可以從事相關工作；每週抽出一天時間加入一個需要你出謀劃策的團隊。.

不要憑空捏造作品集。要講述一個清晰明了的問題故事，包括你嘗試過的方法、失敗的嘗試以及下一步的計劃。被空洞的宣傳蒙蔽的買家一眼就能識破伎倆。他們往往會尊重「這種方法行不通是因為檢索資料庫就像個雜物抽屜」這種說法。

稍微誇張一點：你的前三個客戶教你的東西比任何課程都多。不過話說回來，能讓你完成試播集的課程也絕非一無是處。我收回剛才的話，稍微改一下。.

定價、預付款以及如何委婉地說「不」而不顯得矯飾

定價是能力強的人容易猶豫的地方。他們會因為覺得自己是新手而打折。然後他們會對工作產生怨恨。最後工作就會變得馬虎。.

• ，請為決策本身定價，而不是為時間定價。能夠解開巨大謎團的發現絕非「幾天就能完成」。

• 長期顧問服務 適用於賦能、治理檢查和部分諮詢服務。但如果客戶想要在沒有負責人的情況下進行快速迭代開發，那麼長期顧問服務就不太合適。

• 工作說明書 應該明確「完成」的標準。如果寫不出來，就無法定價。就這麼簡單。

• 如果對方的要求是“幫我們制定一個人工智慧策略”，卻不提供系統、數據或相關人員的存取權限，那就拒絕。

日薪雖然簡單粗暴，但能避免專案範圍縮小。混合模式很常見：先付費諮詢，然後支付固定試用費，如果客戶仍然需要你，就支付長期服務費。我不會給你提供虛假的數字。任何把統一日薪當作事實的人都是在推銷某些東西。你可以參考一下你所在領域類似諮詢工作的成本——例如產品顧問、營運部門的兼職顧問等等。.

倫理、風險，以及那些會讓你就寢難安的承諾

本節內容的存在是因為宿醉的後果會隨之而來。不要承諾 你無法衡量的準確性。不要承諾“一旦副駕駛系統上線”，整個團隊就會消失。不要承諾生成式人工智慧會解決資料品質問題，因為它實際上會加劇這個問題。不要承諾你尚未落實的保密措施：資料去向、 誰負責記錄提示、哪些資訊會被保留。

模型風險並非一句可以隨意寫在投影片上的口號，而是指「 在規範的工作流程中，這個模型一定會出錯」。治理就像是不那麼吸引眼球的兄弟：訪問權限、 評估、人工審核、審計追蹤。如果忽略治理，其他人就會在生產過程中發現漏洞。

還有一條更具體的原則：不要嚇唬客戶，讓他們接受一個龐大的項目，而實際上兩週的工作流程重新設計就能解決問題。不要推銷客製化的檢索系統，而真正的問題在於更好的搜尋權限。.

一個略顯不恰當的比喻：缺乏倫理的AI諮詢就像一個既能報警又能賣火柴的玩意兒。乍看之下挺可愛，但很快就會讓人失望。示範結束後，對方會催促你「趕快上線」。與其如此，不如花點時間討論評估方法，以及誰該在模型即興發揮時承擔責任。.

當演示並非診斷時

工具很誘人。它們讓你看起來速度很快。利害關係人會鼓掌。然後，星期一來了。.

示範回答「這套技術棧能否產生合理的輸出」。診斷回答「這個組織是否應該在這裡使用它，面對這些數據、這些人以及這種風險承受能力」。不同的領域。.

注意這些跡象：沒有人能向你完整展示當前的流程；「知識庫」是一個沒有所有者的共享驅動器沼澤；成功就是「我們發布了一些東西」；副駕駛使用​​的工作流程已經因為非人工智慧的原因而失敗。.

你的工作通常是放慢節奏。這並非因為你過於謹慎，而是因為糟糕的啟動會毀掉整個專案。認真做好調查工作，繪製工作流程圖，並明確如果出現問題該由誰負責。然後選擇合適的工具。.

判斷力才是最終產品，技術棧只是外衣。我深知，清晰的原型仍然能打開備忘錄永遠無法企及的大門。將演示作為診斷過程中的證據，而不是替代品。它物有所值；根據不同的場合，現場檢索測試的效果可能勝過精心打磨的演示稿。觀察現場情況，然後照樣進行測試。.

營運、合約、交付：工作中不那麼光鮮亮麗的一半。

如果你選擇獨立或工作室模式，業務就會試圖吞噬顧問業務。收件匣、發票、合約、“你能不能接個電話？”

成人最低配置需求：

• 一份簡單的合約：範圍、智慧財產權、保密性、資料處理、終止

• 即使是對你喜歡的人，每次合作也需要一份工作說明書。尤其是對你喜歡的人。.

• 交付節奏：每週簡報、決策日誌、風險評估。簡潔明了。精闢獨到。.

• 不在您的下載資料夾中的文件，以及您存取的系統的存取規則

交付是建立聲譽的關鍵。務必事先閱讀文件。不要在研討會之間消失。如果試辦計畫出現問題，請儘早告知並提供備選方案，而不是事後以進度更新的名義道歉。.

如果你離開後只有你一個人負責，那就表示你沒有徵求意見；你成了按日計酬的瓶頸。要做好訓練、記錄和交接工作。.

這條路最終會走向何方？

所以，如何成為人工智慧顧問？這個問題的答案確實有點枯燥。你需要對技術棧有足夠的了解，能夠識破虛假宣傳。你需要親身參與實際的工作流程，完成一個完整的循環，並根據你的判斷收費。拒絕虛假宣傳。.

這條路不是課程，不是徽章，也不是重新包裝的個人簡介。它是付費的、有界線的問題，在這些問題上，你幫助人們更好地制定人工智慧策略、自動化方案，或是開發一個原本不該存在的副駕駛系統。然後是另一個。.

你不需要是模型風險會議上最聰明的人，但你需要是那種在投影片關閉後還能解釋清楚工作內容的人。這樣的人比應該的少很多。而這只是個開始。.

真實案例：為期兩週的支持探索，作為首次付費互動。

設想

瑪雅今年34歲。她曾在一家區域性保險經紀公司從事營運工作六年，同事們經常會找她幫忙，因為Copilot的試用版對保單措辭給出了一個看似自信實則錯誤的答案。她能主持研討會，撰寫簡短的簡報，也能判斷工作流程何時需要複選框而非模型。她無法從零開始進行任何培訓，這一點她也毫不掩飾。.

三月她就離職去嘗試自由業。本公司沒有客戶導入系統。丹是她以前的同事，現在是曼徹斯特一家擁有180名員工的B2B SaaS公司Northline的客戶支援主管。公司只有四個客服人員。共享硬碟無人管理。領導階層已經在全體員工大會上提了聊天機器人試用版。客服人員已經悄悄地停止打開它了。丹希望在下次管理層會議之前得到幫助，而不是要求他改頭換面。.

瑪雅不賣“人工智慧策略”，她提供的是一項為期兩週的固定研究：梳理實際處理工單的方式，指出生成式人工智慧在哪些方面能發揮作用，在哪些方面會造成混亂，並推荐一個指定負責人的、有針對性的試點項目。如果研究結果是“修復權限並撰寫缺少的文章”，那麼這就是最終交付成果。丹支付的是決策費用，而不是她沒有明確範圍的原型費用。.

顧問需要什麼

• 一份一頁紙的工作說明書，其中明確列出「已完成」的內容：工作流程圖、已評分並註明負責人的用例清單、試點專案的可行性評估，以及一份兩頁紙的故障說明。

• 可存取 12 個最近關閉的「如何操作/政策是什麼」類型的工單，客戶姓名已隱去。

• 對幫助中心、共用磁碟機和已棄用的聊天機器人記錄日誌擁有唯讀存取權限

• 與兩名代理人、團隊負責人以及理論上擁有知識庫的人員（可能沒有人擁有；這是一個發現）分別進行 45 分鐘的談話。

• 丹作為決策者，將在第二週接受或拒絕該建議。

• 數據規則以書面明確：消費者工具中不得包含客戶個人數據，生產環境中不得寫入客戶個人數據，所有面向客戶的內容均需手動審核。

• 一個簡單的決策日誌。簡潔明了。隨時準備好應對有人提出的「為什麼我們不直接啟動機器人？」的問題。

範例說明

Maya 將此內容以日常語言寫在了工作說明書中，而不是放在提示框中：

您聘請我診斷 Northline 的客戶支援應答流程，而不是安裝聊天機器人。在十個工作天內，我將 (1) 追蹤目前的流程，(2) 指出哪些步驟由於缺少文章、權限或交接環節而導致速度緩慢，(3) 評估哪些情況下可以使用檢索輔助工具來撰寫答案，哪些情況下使用語言模型並不合適，以及 (4) 推荐一個包含負責人、終止工單測試集的試點方案。我不會向客戶展示任何產品。我不會承諾節省人力成本。如果聊天機器人試用方案不合適，我會根據工單資料而非框架來說明。.

如果 Northline 之後想要進行取回試驗，對工具的指令同樣簡潔明了：

請僅使用連結的幫助中心文章回覆此工單。請引用文章標題。如果答案不在這些文章中，請註明「不在文章範圍內」並停止回覆。請勿編造退款期限、地區例外情況或服務等級協定 (SLA) 條款。.

第二段是調味料，工作說明書才是主菜。.

一份好的草稿應該是這樣的：「不在條款範圍內。40條條款中沒有說明退款期限。請諮詢帳單處理部門。」一份糟糕的草稿應該是這樣的：「您通常可以享受14天退款。我已經批准了。」差別就在於風險。.

如何測試它

在宣布調查結束之前，瑪雅對房間裡的兩名特工進行了小規模、不太光彩的測試。.

• 十二張已關閉的工單，類型相同，用手機秒錶計時，從工單打開到“我有要發送的片段”這段時間。

• 對於每個工單：被遺棄的聊天機器人是否產生了可用的答案、自信的錯誤答案，或者客服人員根本沒有發送任何答案？

• 在任何檢索嘗試之後：草稿是否引用了一篇真實的文章，而該文章是否也這樣說？

• 她故意設定一些極端案例：例如某人腦海中存在的地域性例外情況、退款申請、實際上是帳單糾紛的工單，以及文章已經過時兩年的問題。

• 對這項合作本身的接受度：丹可以指出一個建議的下一步步驟、一位負責人，以及一句他可以向領導層解釋而不會過度推銷的話。

如果她無法確定基準時間，就無權談論之後節省的時間。如果語料庫無人擁有，飛行員的任務就不是“搭建副駕駛”，而是“指定所有者或停止”。

結果

此結果僅為範例，來自人為設計的測試環境，並非 Northline 公佈的數據。.

假設：12 個政策類工單；兩名代理人；在追蹤期間使用秒錶計時，包括在共享驅動器中查找；檢索試驗僅使用 40 篇清理後的幫助中心文章；每個草稿都必須通過三點檢查清單（正確的政策、引用的來源、沒有額外的虛構條款）才能被視為可接受。.

基準數據（第一週）：獲得可用回覆的中位數時間為 14 分鐘。 12 個工單中有 7 個需要透過 Slack 通知同事。現有聊天機器人試用版未能產生客服人員願意發送的 12 個回覆中的任何一個。其中兩個聊天機器人回覆虛構了一個 14 天的退款期限，而該期限在任何條款中均未提及。.

經過90分鐘的訓練和包含40篇文章的語料庫的檢索測試後，初稿的中位數時間為6分鐘。檢查引用的文章耗時3分鐘，因此本樣本中每張工單的淨耗時為9分鐘。這比14張工單（即12張工單共耗時60分鐘）少了5分鐘。 12張工單中有8張初稿在初審時符合檢查清單的要求。其中3張是直接的「不在語料庫中」（缺文章）錯誤。還有1張試圖捏造一個地域性例外；由於指令要求開啟原始碼，因此被系統辨識出來。.

這些數據是基於既定測試、小樣本以及比帳單糾紛更容易處理的工單而得出的範例估算。它們並非裁員的理由，也無法證明「人工智慧在實際生產環境中節省了36%的處理時間」。審核時間也包含在內。他們原有的聊天機器人不僅速度更慢，品質也更差。.

職業發展的結果才是最重要的。瑪雅帶著一篇付費稿件、一份工作流程圖、對原聊天機器人專案的否定、與所有者達成的有限的取回試用協議以及一位願意接聽她電話的客戶離開了。這是一個完整的循環。而且，她可以毫無贅述地講述這個故事。.

可能出現什麼問題

• 領導層仍然想要最初的聊天機器人，因為演示效果很漂亮。一個回答「尚未準備好」的診斷結果可能會被一張幻燈片搶走風頭。.

• 如果無人認領，這40篇文章六週後就會失效。檢索系統會以更恰當的方式進行猜測。.

• Maya 寫了一份含糊不清的工作說明（「讓支援功能具備 AI 功能」），然後就成了無償的實施團隊。.

• 一項明顯錯誤的退款政策最終傳達給了顧客，因為人工審核的結果卻是「我們稍後會添加」。

• 包含客戶個人資料的票務資訊被貼到消費者工具中。保密承諾僅為口頭承諾。.

• 丹在第二個月就換了工作。沒有老闆，沒有預付款，也沒人會提醒他飛行員狀態下滑。.

• 她將節省的5分鐘作為公司的關鍵績效指標（KPI）進行報告。利害關係人只記住了這個數字，卻忘了樣本數。.

實用要點

這條路徑包含一個即時工作流程、一個付費邊界、一個可以重複運行的測試，以及當工單顯示語言模型不適用時，坦誠指出這一點的勇氣。你所出售的是判斷力。完成第一個完整的循環，你就能成為值得聘用的人。.

常問問題

人工智慧顧問是做什麼的？

這份工作就是翻譯。你要在充滿懷疑的會議室裡找到瓶頸，然後帶著一個不會讓任何人尷尬的試點計畫離開。這可能涉及策略、建構、賦能或治理，還要知道何時LLM（生命週期管理）不是合適的工具。你要在領導階層、快速建立原型的開發人員和最終接受你成果的營運人員之間找到平衡。組織研討會。編寫一份簡潔明了的工作說明書。不要再把LLM硬塞進一個只需要勾選框的工作流程裡了。.

如何成為人工智慧顧問？

停止收集身份資訊。開始收集你能解決的問題。熟練生命週期模型 (LLM)、檢索、輔助駕駛、基礎自動化和模型風險，這樣你就能一眼識破無稽之談——而無需從零開始訓練模型。坐在一個實際的工作流程旁邊。運行一個完整的循環（探索、小型試點、故障報告、賦能），將你的服務命名為“我幫助 X 完成 Y，無需 Z”，然後就能獲得報酬。清晰的服務內容和幾個願意接聽你電話的人，勝過那些永遠無法獲利的內容機器。.

我需要先訓練模型還是掌握提示工程？

不，你不需要從零開始訓練模型，提示式工程只是調味品，而不是主菜。資料準備、利害關係人映射和清晰的需求發現流程比巧妙的系統提示更能挽救專案。工程師通常需要利害關係人和投資報酬率方面的語言。策略和營運人員需要知道演示何時只是作秀。無論如何，找一個實際存在的問題，把它解決掉，然後簡潔地描述出來。.

我應該選擇哪種職涯道路：自由工作者、公司內部員工、工作室員工還是代理公司員工？

沒有固定的晉升途徑。自由工作者可以保留探索和試點計畫的利潤，但收入時高時低是常態。精品工作室出售的是團隊。企業內部的人工智慧負責人可以獲得薪水、資源和政治影響力。產品化的諮詢服務包括研討會和審計。代理機構的承包商可以獲得專案資源，如果工作說明書含糊不清，他們還可以成為實際操作人員。自由工作看起來很浪漫，但如果你對探索專案定價錯誤，你會發現並非如此。企業內部職位看起來很安全，但如果你成了所有聊天機器人創意的“萬事通”，你會發現並非如此。.

身為人工智慧顧問，我該如何選擇自己的細分領域？

在這裡，真正有效的細分領域通常是工作流程加上買家，而不是一個固定的模式。想想那些被工單淹沒的支援主管、交接流程混亂的維運團隊，或是需要有效治理但又不想面對沒人看的90頁PDF的風險管理人員。在初期，細分領域是一種篩選機制，而不是一成不變的。不要局限於上個月學到的工具。工具會不斷更新，而關於資料準備、變更管理以及試點專案是否可行等方面的判斷也會不斷變化。如果你能解釋清楚買家一週的工作安排，那麼你已經夠專業了。.

如何在沒有案例研究或精美作品集的情況下成為人工智慧顧問？

第一份付費工作通常是處理複雜的工作流程審計，而不是追求極致效率的專案。證明可以是範圍明確的診斷報告、與負責人共同製定用例優先事項的研討會、在本地開展的小型試點專案（對比前後完成時間），或者團隊在你離開後仍然沿用的方案手冊。大多數人都是從以前的同事、相關的營運工作或每週抽出一天時間來做起。不要憑空捏造作品集，而是要清楚地講述一個問題：你嘗試過什麼，失敗了什麼，以及你下一步的計劃。.

人工智慧諮詢服務和顧問費該如何定價？

如果可以，定價應該基於決策本身，而不是工時。一項能夠解決複雜問題的發現並非幾天就能完成。預付費模式適用於賦能、治理檢查和部分諮詢服務，但對於沒有專案負責人參與的建構衝刺專案來說，預付費模式並不適用。工作說明書（SOW）應該明確「完成」的標準，因為如果無法明確定義，就無法定價。混合模式很常見：先進行付費探索，然後支付固定試點費用，最後再簽訂預付費合約。定價時，應該參考你所在行業類似諮詢工作的實際成本，而不是盲目追求統一的日費率。.

關於生成式人工智慧，我絕對不能向客戶做出哪些承諾？

不要承諾無法衡量的準確性，不要承諾一旦系統上線團隊就消失，也不要承諾生成式人工智慧會解決它只會加劇的數據品質問題。不要承諾你尚未落實的保密措施：資料去向、誰負責記錄提示、以及哪些資料會被保留。模型風險是指模型在受監管的工作流程中出現明顯的錯誤。如果忽略治理，其他人會在生產環境中發現漏洞。不要用兩週的工作流程重新設計就能解決問題的方法來嚇唬客戶，讓他們投入龐大的專案。.

演示何時不能作為診斷依據？

演示可以解答某個技術棧能否產生合理的輸出結果。診斷則可以解答這個組織是否應該在當前情況下，利用這些數據、這些人以及這樣的風險承受能力來使用它。注意以下跡象：沒有人能夠完整地展示整個流程，知識庫沒有負責人，或副駕駛還在使用一個已經失敗的工作流程。放慢節奏，繪製工作流程圖，並詢問如果流程出錯該由誰負責，然後再選擇工具。判斷力才是最終產品，技術堆疊只是外在的裝束。.

獨立人工智慧顧問需要什麼樣的合約和交付方式？

如果你選擇獨立或工作室模式，公司會試圖吞噬你的顧問業務。最基本的準備工作包括：一份涵蓋範圍、智慧財產權、保密性、資料處理和終止條款的簡單合約；每個專案一份工作說明書；每週一份工作記錄、決策日誌和風險評估；以及所有相關的文件資料，不要讓它們一直躺在你的下載資料夾裡。務必在參加專案前閱讀所有文件。不要在研討會之間消失。如果試點計畫出現問題，請儘早告知並提出解決方案。如果你離開後，專案只能由你一個人負責，那麼你就會成為公司效率的瓶頸，而且還是按日計費的。要做好教學、文件編寫和專案交接工作。.

參考

1. 美國國家標準與技術研究院 (NIST) - nvlpubs.nist.gov

2. 美國國家標準與技術研究院 (NIST) - airc.nist.gov

3. ICO - ico.org.uk

4. NCSC - www.ncsc.gov.uk

5. Microsoft Learn - learn.microsoft.com

6. OpenAI - Developers.openai.com

7. OpenAI - 提示工程 - developers.openai.com

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