框架 · 決策與策略
AI 該介入哪裡、不該介入哪裡——以及為什麼。
兩套框架幫我們判讀工作流，並決定 AI 在每一段工作上的合適角色。Cynefin 提供意義建構層——什麼樣的任務適合哪一種介入。Jobs to Be Done 把工作流判讀鎖在「工作者實際在雇用 AI 做什麼工作」這個問題上。
一套四域意義建構框架：Clear、Complicated、Complex、Chaotic——每個域呼喚不同的決策姿態。
Dave Snowden 的意義建構框架，四個域。Clear——感知、分類、回應。Complicated——感知、分析、回應。Complex——探查、感知、回應。Chaotic——行動、感知、回應。為錯誤的域挑錯姿態，就是領導決策失敗的方式。
使用情境
為什麼 AI-Workflow-Fit Diagnostic 有三個分類：「AI 吸收」適合 Clear 與 Complicated、「AI 輔助」適合 Complex、「AI 不介入」適合高利害的 Complex 或 Chaotic。
Far West 如何運用
用於探索與顧問——為什麼某項任務獲得完全自動化，相鄰一項看似相似的任務卻獲得「人在迴圈裡」或「不介入」。
一個框架式提問——這位工作者是僱用 AI 來完成什麼工作？
Clay Christensen 的框架：顧客（延伸到工作者）僱用產品來完成一份工作。底層的工作——不是表面任務——才是真正的機會。一位「為了寫更好的電子郵件」僱用 AI 的人，可能是為了「在愛質疑的主管面前看起來夠格」。
使用情境
讓工作流盤點更銳利：「這位工作者僱用 AI 來做什麼工作？」抵抗流行驅動的自動化，並讓他們沒說出口卻很在意的工作浮出來。
Far West 如何運用
用於探索與診斷——為工作流圖在每項任務底下加一層「為什麼」，與 Workflow-First Sequence 互補。
