前段时间和一位朋友聊天，他提到自己很少使用 AI 工具，理由是工作节奏较慢，感觉没太多能提升效率的场景。这话听起来似乎有几分道理，但我忍不住反问：你真的没有使用场景，还是尚未培养出对 AI 的敏锐直觉？这个问题往往被很多人忽视。我们讨论 AI 时，常常聚焦于它是否能节省时间、提升效率或降低成本，但真正的门槛并不在于你是否有这些需求，而是在面对任务时，能否第一时间想到 AI 是否能派上用场，以及该如何使用它。这背后，考验的是你是否具备 “AI 直觉”。
AI 直觉并非玄乎的概念，而是一种对 AI 能力的感知和判断能力。它包括：了解哪些任务适合用 AI 完成；清楚哪款模型或工具更适合特定场景；懂得如何提问、拆解任务或组合使用工具；以及明白 AI 的能力边界和不可替代的部分。比如，测试工程师进行压测时，会顺手用 AI 生成测试脚本；性能测试从业者分析瓶颈数据时，会让 AI 协助生成性能报告；测试开发人员设计自动化测试框架时，会用 AI 优化代码逻辑。这种直觉并非刻意训练，而是通过持续使用逐渐培养出的敏锐触感。AI 常被比喻为 “第二大脑”，但前提是你得熟悉它的思考方式、擅长领域以及协作方法，否则再强大的工具也难以发挥作用。
许多人迟迟不尝试 AI，是因为觉得自己目前没有需要它的场景。但问题在于，你之所以觉得没场景，往往是因为还不了解 AI 的能力，也不知道它能做什么。不尝试就没有认知，没有认知就更不愿尝试，这正是 “AI 使用悖论” 的根源。比如，我曾遇到编写测试文档的粉丝，为了整理一份详细的测试计划，耗费了两小时绞尽脑汁。我建议他试试 AI 生成几个思路框架，结果不到十分钟就产出了一版初稿。他惊讶地说：“原来 AI 还能这样生成测试文档？” 其实，这类任务在他的日常工作中并不少见，但他从未想过 AI 能参与 “思考型” 工作，甚至直接生成初稿。如果不亲手尝试，根本无法感知 AI 的能力边界。因此，学习 AI 不是等到有明确场景再开始，而是先熟悉它的能力，这样当需求出现时，你才能迅速判断是否适用、如何使用。
不必等到完全理解每个大模型的技术细节才动手，边用边学远比单纯研究理论更有效。比如，测试工程师可以用 AI 快速生成自动化测试脚本的代码框架，或者让 AI 分析性能测试报告中的瓶颈数据。通过实际操作，你会逐渐摸索出 AI 的适用场景和使用技巧。
无论是编写测试文档、设计测试用例、分析测试数据还是撰写测试报告，都可以尝试让 AI 参与，哪怕只是处理一小部分任务。比如，性能测试工程师可以用 AI 生成模拟用户行为的脚本，混沌工程从业者可以让 AI 协助设计故障注入场景。久而久之，你会逐渐清晰地感知 AI 的能力边界。比如，生成一份测试计划初稿可能只需几分钟，而手动编写可能耗费数小时，这种效率对比会让你更愿意尝试 AI。
AI 不是一个 “等有空再学” 的技能，而是未来几年决定工作效率和职业竞争力的关键杠杆。越早培养 AI 直觉，你就越能在快速变化的时代中抢占先机。从今天开始，找一个简单任务——比如生成测试用例、分析日志数据或优化测试报告——让 AI 帮你一把。这不仅是为了提升效率，更是为了让你更了解 AI，建立属于自己的使用直觉。当你真正需要它时，AI 不再是陌生工具，而是得心应手的搭档。