AI能做的事情vs必须专家做的事情清单
文/田志刚 做AI替代不了的人，成为专家训练营
为什么专家越来越重要，是因为在AI会放大专家的价值：把专家从”高级操作工”解放为”战略决策者”。
判断一个工作谁（AI和专家）可以做的三个问题：
面对任何任务，问自己：
1、如果AI做错了，谁能承担责任？ → 需专家
2、这个任务有没有标准答案？ → 无标准答案需专家
3、结果依赖的是”智商”还是”情商/阅历”？ → 后者需专家
如何使用这个清单：
团队任务审计：用下述清单盘点团队成员工作，标记出30%可AI化的任务；
专家时间释放：将释放出的时间重新分配到”必须专家做”的高价值事项；
建立AI使用规范：明确哪些决策必须经过专家确认，避免过度依赖；
专家能力升级：针对”必须专家做”的事，设计专项提升计划（如战略思维、跨部门协作）；
不同类型的区分清单
一、数据处理与信息处理类
| AI能做的事 ✅ | 必须专家做的事 �� |
| 收集、清洗、结构化海量数据 | 定义需要收集什么数据（商业目的） |
| 生成数据看板与常规分析报告 | 解读数据背后的业务逻辑与反常信号 |
| 识别历史数据中的相关性模式 | 判断相关性能否转化为因果决策 |
| 监控指标异常并自动预警 | 调查异常根因并承担纠错责任 |
判断原则：AI处理”数据→信息”，专家负责”信息→洞察→决策”
二、内容生成与创意类
| AI能做的事 ✅ | 必须专家做的事 �� |
| 撰写常规邮件、报告初稿、会议纪要 | 设定内容的核心目标与受众策略 |
| 生成营销文案、社交媒体内容的多个版本 | 选择最符合品牌调性的版本并承担效果责任 |
| 制作标准化培训材料、知识库文档 | 萃取隐性经验，设计知识体系的底层逻辑 |
| 基于模板生成合同、提案等格式化文档 | 谈判关键条款，识别法律与商业风险 |
判断原则：AI负责”有套路的生成”，专家负责”无先例的创造与选择”
三、决策与判断类
| AI能做的事 ✅ | 必须专家做的事 �� |
| 提供基于数据的决策建议与概率评估 | 承担最终决策责任（AI不能背锅） |
| 模拟不同方案的可能结果与风险 | 权衡非量化因素（价值观、伦理、人性） |
| 优化已知问题的高效执行路径 | 定义真正的问题（问题背后的问题） |
| 执行规则明确的审批流程（如报销审核） | 处理规则模糊或需破例的战略性审批 |
判断原则：AI提供”最优解”，专家选择”最适解”并承担后果
四、客户交互与服务类
| AI能做的事 ✅ | 必须专家做的事 �� |
| 回答常见问题、提供标准产品信息 | 处理客户情绪与信任建立 |
| 完成简单的订单、预订、售后服务 | 洞察客户未说出的潜在需求 |
| 进行客户分层与常规关怀触达 | 挽救关键客户危机，修复深度关系 |
| 收集客户反馈并分类整理 | 设计客户体验的战略升级路径 |
判断原则：AI服务”客户”，专家服务”人心”
五、学习与成长类
| AI能做的事 ✅ | 必须专家做的事 �� |
| 推荐学习资源、制定标准化学习计划 | 识别个人发展的关键瓶颈与方向 |
| 提供知识点的解释与练习 | 设计知识迁移到实战的转化路径 |
| 评估标准化技能掌握程度 | 评估综合应用能力与潜力 |
| 模拟简单场景进行演练 | 指导复杂判断与心智模式升级 |
判断原则：AI是”知识教练”，专家是”成长导师”
（本文作者为知名知识管理专家、《卓越密码如何成为专家》与《你的知识需要管理》作者、KMCenter主任田志刚。您可通过微信号：511956894 与他联系）
相关链接
2026中国知识库知识管理如何做
2026中国企业知识管理知识库5个核心工作
2026中国呼叫中心AI知识库的5个关键工作
经典培训课程
企业AI知识库搭建与运营培训课程
呼叫中心AI知识库培训课程
个人知识体系构建能力课程
书籍和资料
《卓越密码如何成为专家》
《你的知识需要管理》
免费电子书《企业知识管理实施的正确姿势》
免费电子书《这样理解知识管理》
