今年五月，AMD 執行長蘇姿丰（Lisa Su）重返麻省理工學院，為 2026 屆畢業生發表畢典致詞。

她是在台灣出生、在 MIT 拿到電機工程博士的半導體產業領袖，也是 2026 年《Fortune》「全球最具影響力女性」第三名。台灣媒體報導的重點多半放在「奔向最困難的問題」這句話，但有一段話，我覺得企劃人更應該仔細看。

她說：

AI 可以加速每個領域的發現，協助解決以往無法解決的問題——但 AI 無法決定哪些問題值得解決、無法在缺乏資料時做出判斷、無法為結果負責。這些，是人的責任。

這句話，和企劃這個職業的核心有直接的關係。

你在解決問題，還是在接任務？

做了三、四年企劃之後，很多人會卡在一個位置出不去——不是能力不夠，而是角色定位出了問題。

他們把「接任務」當成「解決問題」。

主管說要做一個活動，就去做活動。季度要交一份競品分析，就去查競品。工作沒有做不完，但也說不清楚自己在解決什麼。

這不是態度問題，而是一個思維習慣的問題。在職涯的前幾年，這個習慣是合理的——你還在建立執行能力，需要從任務中學習。但到了 28、30 歲，如果還是這樣工作，就很難往上走了。

原因很簡單：公司雇用主管，是因為主管能判斷什麼問題值得解決——而不只是把被交辦的事情做完。

蘇姿丰說的「工程師本能」，其實就是企劃思維

她在演講裡提到，MIT 的訓練讓她培養出一種「工程師的本能」——面對看似無解的難題，能夠把它拆解，再按部就班把它走完，同時始終相信自己能找到答案。

這個描述，精準對應了成熟企劃人的工作方式。

一個好的企劃人不是靈感很多的人，而是看到一個混亂的狀況，能夠識別核心問題在哪裡、判斷什麼方向值得投入資源、再把解法拆解成可執行的步驟——然後說服所有人一起走完這條路。

蘇姿丰說，AI 浪潮和過去幾波技術變遷最大的不同，在於它可以加速「每個領域」的發現，但她同時強調，技術決定不了未來的樣貌，只有人才可以。世界需要的不只是使用工具的「方法」，更是使用工具的「理由」——以及有目標、有判斷力、願意承擔責任的人。

用企劃人的語言來說：AI 可以幫你做分析、生內容、跑數據，但它沒辦法告訴你為什麼要做這個案子、這個方向對不對、失敗了要怎麼辦。

哪些問題值得解決？這是你最難被取代的判斷

企劃人的不可取代性，不在於你懂多少工具，而在於你有沒有辦法判斷哪個問題值得被解決。

這個判斷能力，來自幾個地方：

對現況的精準掌握。你得知道公司現在真正的處境是什麼——不是主管說的版本，是數據和市場反應告訴你的版本。這需要系統性地看現況，而不是憑印象。

對目標的清楚定義。「做得更好」不是目標。目標要有量、有時間、有優先順序。一個模糊的目標，會讓你把資源花在所有方向上，但什麼都推不動。

對選項的主動篩選。可以做的事情永遠很多。判斷哪件事「現在做效益最大」，是策略選擇，不是直覺。你需要一套比較框架，而不是靠感覺。

這三個能力組合在一起，才能讓你在主管問「我們應該先解決哪個問題」的時候，給出一個有根據、有邏輯、可以被討論的答案——而不是「我覺得」。

蘇姿丰還說了另一件事

她鼓勵畢業生「奔向最困難的問題」，因為難題能讓你清楚自己具備哪些能力；同時讓周圍充滿能讓你提升自我的人，相信自己能改變世界。

但我覺得，對企劃人來說，還有一個更現實的版本：

奔向難題不是要你去硬闖、去賭一把，而是要你先搞清楚難在哪裡，然後找出一條比別人更清楚的路。這才是企劃人的職責——讓組織在面對複雜問題時，不是靠勇氣，而是靠判斷。

結語

AI 讓執行的門檻大幅下降。寫文案、做簡報、查資料，這些事情愈來愈容易被工具取代。

但有一件事，工具替代不了：決定我們要解決什麼問題，以及為什麼值得解決。

這個判斷力，才是企劃人在 AI 時代最值錢的資產。而培養這種能力，靠的不是多學一個工具，而是建立一套可以反覆使用的思維框架——從分析現況、定義目標，到選擇策略、評估成效。

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