开始用 AI 之后，还需要任务管理工具吗？制作现场发生的变化

有了 AI，工作确实变快了。可项目并没有让人感觉提前完成。

本文梳理一下，开始使用 AI 的制作团队里，什么变了，什么没变。先说结论：任务管理工具不会变得多余。变化的是记录的内容——从“工作项”的清单，转向“决策与共识”的记录。

注：本文由 GeckoFlag 的开发者撰写。

AI 加快的是“做”的部分

在工作中使用生成式 AI 已经不是什么稀罕事。在日本，根据总务省的《令和 8 年版信息通信白皮书》（日文，2026 年 7 月发布），在 2025 年度的调查中，在至少一项业务中使用生成式 AI 的日本企业占 86.4%，上一年度为 55.2%。

注：该比例不含对 AI 应用方针回答“不清楚”的企业。

在制作现场，借助 AI 变快的工作也有很多。

• 线框图初稿：告诉 AI 页面的目的和要放的内容，结构方案马上就能出来。
• 文案方案：宣传语、按钮文字，一次就能出 10 条、20 条。
• 图片替换方案：可以把主视觉换成不同颜色、不同氛围，做出好几版。
• 会议记录摘要：能从很长的录音转写稿里，提取出已决定的事项和待办事项。

以前要花半天的工作，几分钟就能成型。这是很大的变化。

工作要花多久，变得难以预估

与此同时，也出现了新的麻烦：工作要花多长时间，变得难以预估了。

有时第一次就能出可用的方案，有时重来多少次都不满意。改指令的措辞，补充参考资料，再生成一次。回过神来，两个小时已经过去了——这样的情况并不少见。

过去，我们会估算“这项工作需要 3 小时”，再按花掉的时间来看进度。用了 AI 之后，这种估算就不太靠得住了。以工作时长为单位的估算和进度管理，正逐渐变得不合适。

没有变快的是“决定”的部分

AI 让方案变多，需要选择的次数也随之增加。从 20 条文案里选一条，比从 3 条里选要花更多时间。

而且，下面这些事情，用了 AI 也不会缩短：

• 在团队内部定方向：总监和设计师商量，决定采用哪个方案。
• 请客户确认：把方案给客户看，等对方回复。有时客户公司内部还需要传阅。
• 判断是否接受修改：判断客户提出的修改要求，是否在最初约定的范围之内。

这些都是由人思考、由人给出答案的事。AI 能帮忙准备决策的素材，但做决定的是人。

项目停滞时，逐一看看原因，往往会发现：与其说是工作进度落后，不如说是在等某个人的决定。是在等团队里谁的答复，还是在等客户的答复？AI 让工作变快了，这种“等待”也因此比以前更显眼。

细致管理“工作项”的意义在变小

过去的任务管理，主要是把工作拆成一个个工作项，再给每一项定好时间、负责人和截止日期。比如“绘制线框图，4 小时，小王，周三之前”。

当 AI 让工作时间变短、又难以预估时，这种细致管理的意义就会变小。估算 4 小时的工作，可能 20 分钟就完成了，也可能因为 AI 反复重来而花上半天。

取而代之，更值得记录的是下面这些：

• 要决定什么
• 由谁决定
• 什么时候之前决定
• 最后决定了什么

把过去和今后放在一起对比，是这样的：

这并不是说工作记录不再需要。谁在做什么，今后也还是看得见比较放心。只是，要推动项目前进，真正需要追踪的是“今后想记录的内容”这一列。

即便如此，仍然需要工具的理由

你也许会想：“既然决定才是关键，大家商量着定下来不就行了？”即便如此，工具仍然是需要的。理由有三个。

1日期和交接，依然需要管理

上线日期和交付期限，不会因为有了 AI 而改变。客户确认，与外包摄影师、前端开发之间的交接，也和以前一样存在。什么时候、交给谁、交什么——这部分在开始使用 AI 之后，依然需要管理。

2方案越多，越容易出现“最后到底选了哪个？”

用 AI 出的方案越多，手头积压的方案也越多。30 条文案，10 张横幅。其中选了哪一个？为什么选它？

做决定时还记得，两周后就想不起来了。客户说“还是用最初那个吧”的时候，如果追溯不到最初那个是哪一个、当时为什么放弃，就只能从头再讨论一遍。

3只放在聊天里，决定会被冲走

很多团队都在聊天工具里讨论和决定事情。“就用 B 方案吧。”“好的。”方便又快，但定下来的事很快就会被其他话题冲走。

事后想找，也找不到是在哪条消息里定下来的。把决定的事留在固定的地方——作为做这件事的工具，任务管理工具对使用 AI 的团队同样有用。

相关聊天里托付的事为什么会被冲走，在入门连载“第一次用项目管理工具”第3篇“邮件和聊天里托付的事为什么会被冲走？”中有详细介绍

本连载的内容

本连载将分 6 篇，介绍使用 AI 的制作团队如何记录决策与共识。第 2 篇起的内容如下：

• 第2篇“任务要按‘要决定的事’来建，而不只是‘要做的东西’”：把“制作首页设计”拆分成“从两个方案中确定主视觉方向”这样以决定为单位的任务。
• 第3篇“让‘等待决定’看得见”：把等待决定的事项分成“等团队内部”和“等客户”来看。例会从“本周需要客户决定的事”开始。
• 第4篇“AI 给出的方案不是‘成品’，而是‘决策素材’”：记录 AI 生成的方案中保留了哪些、舍弃了哪些。即使被要求“改回最初的方案”，也能追溯理由。
• 第5篇“不因客户的‘等待确认’而停滞的推进方式”：不在聊天里零零碎碎地发确认请求，而是附上期限一次性发出；以及邀请客户进入工具，还是只发送清单，该如何区分使用。
• 第6篇“有了记录，AI 能帮上更多忙”：从会议记录生成任务草稿，从任务清单生成周报草稿等，把记录用于 AI 的方法；同时思考客户信息交给 AI 的边界在哪里。

另外，任务管理工具自带的 AI 功能的费用，我们在另一篇文章“项目管理工具的 AI 功能要花多少钱？”中做了比较。

总结

• AI 加快的，是线框图、文案方案等“做”的部分
• 团队内部定方向、客户确认、修改判断等“决定”的部分不会变快
• 项目停滞的原因，与其说是工作落后，更多是在等某个人的决定
• 想记录的内容，从工作时间、进度百分比，转向决策期限、做决定的人、已决定的事及其理由

AI 改变的不是工作量，而是花时间的地方。任务管理工具把作用从工作项清单扩展为决策与共识的记录，就能在与 AI 搭配使用时，让工作推进得更顺利。

下一篇，我们将介绍如何以“要决定的事”而不是“要做的东西”来建立任务。从第 2 篇起，本连载会用 GeckoFlag 的界面来介绍实践示例。