很多人在談職涯定位時，第一個問題都會變成：「我到底喜歡什麼？」

這個問題不是不重要，但它很容易把人卡住。因為喜歡常常會變，能力也會變，市場更會變。如果只靠感覺做決定，很容易花很多力氣，最後才發現自己努力的方向不是最適合的方向。

我更相信一句話：選擇重於努力。

努力是必要的，但如果選擇錯了，努力會變成消耗。AI 真正有價值的地方，不是幫你找到一個標準答案，而是幫你把模糊的想法拆成可以驗證的假設。

我會先看四件事

我做職涯定位時，會先看四個維度：

  1. 天賦：我做什麼事情比較快、比較自然、比較容易被人需要？
  2. 熱情：哪些題目我願意長期研究，不只是三分鐘熱度？
  3. 市場需求：外面真的有人願意為這件事付錢、給機會、建立合作嗎？
  4. 良知：這件事是否符合我想成為的人，以及我想留下的影響？

這四件事不是拿來想一下午就結束，而是要變成資料。你可以把過去工作經歷、成就、被稱讚的事情、失敗案例、興趣、收入來源、想服務的對象全部丟給 AI，請它幫你整理模式。

AI 不會比你更懂你的人生，但它很擅長幫你看見你自己忽略的重複訊號。

下一步不是找答案，而是做實驗

很多人做職涯選擇時，會想一次選對。我自己的經驗剛好相反：真正可靠的選擇，是靠一連串小實驗修正出來的。

例如你想往 AI 教育走，不要一開始就想開完整課程。你可以先做三件小事：

  1. 寫一篇文章，測試市場是否看得懂你的觀點。
  2. 做一場小型分享，觀察聽眾真正提問的是什麼。
  3. 做一份工作表或 Prompt 模板，看大家會不會真的使用。

這三個動作比單純想像更有用。因為它們會回傳市場訊號：誰有興趣、哪一句話有共鳴、哪個問題最痛、哪個產品可以繼續長大。

我會用 OGSM 把願望變成行動

職涯定位最怕變成漂亮口號。所以我會用 OGSM 把它落到行動：

  • Objective：我想成為哪一類人的解決方案？
  • Goals：三個月後，我要看到哪些具體成果？
  • Strategies：我用哪些內容、產品、社群與合作方式前進？
  • Measures：我要用哪些數字判斷這條路值得繼續？

如果一個方向無法被拆成 90 天行動計畫，那它通常還只是願望，不是策略。

AI 在這裡扮演什麼角色

AI 不負責替你活人生。AI 負責幫你加速整理、對照、模擬與輸出。

我會請 AI 做幾件事：

  1. 幫我整理過去經歷，找出反覆出現的能力線。
  2. 幫我比較不同職涯選項的優勢、風險與市場需求。
  3. 幫我設計 30 天、60 天、90 天的小實驗。
  4. 幫我把實驗結果整理成下一步行動。

真正的重點不是問 AI：「我適合做什麼？」

真正的重點是問：「根據我目前的資料，哪三個方向最值得用低成本方式驗證？」

我的結論

AI 時代的職涯定位，不是把自己交給演算法，也不是等工具告訴你答案。

它是一套新的行動方法：把自我理解變成資料，把選擇變成假設，把努力變成可檢查的實驗。

當你開始這樣做，職涯就不只是找工作，而是設計自己的下一個版本。