把「目前的判斷」和「已確認的事實」分開

1. 01我原本怎麼想

   我很習慣快速分析問題、辨識風險，再找出最可能的原因與解決方案。

2. 02發現什麼問題

   問題發生的當下，我們通常沒有事後看起來那麼完整的資訊。客戶反映資料有問題但查詢對不上、Log 看起來沒有明顯錯誤、各系統檢查都正常。

   工作做久了才體會：分析能力再好，也不代表第一次判斷就一定正確。

3. 03為什麼改變判斷

   「目前沒有發現異常」與「已經確認沒有異常」是兩件不同的事。不一定要等所有答案都出來，才開始管理風險。

   AI 可以協助分析 Log、提出可能根因，但它的推論仍然需要證據驗證。

4. 04後來怎麼做

   把目前的判斷和已確認的事實分開記錄：有哪些證據？哪些還沒確認？什麼新資訊會讓我們改變判斷？

   原因還不清楚時，先依風險加強監控或限制權限。讓「回頭檢查判斷」變成團隊的日常，而不是要求每個人第一次就對。

「AI 可以讓我們更快形成假設，但不應該讓我們更快失去懷疑假設的能力。」

— 原文