當小學生都可以寫出手機App時，我們該如何定義技能(Skill)?
或許大家都有意識到AI對我們的幫助有多大，因為AI會放大老手的效率，原本可能要一個老手帶三個新人，現在可能只要一個老手就全部解決了。但這樣進而影響了新人學習甚至進入這個產業的機會。
在原本沒有與AI協作的工作流，可能老手會將簡單的任務交給新手完成，並且在過程中提供新手建議，新手在過程中逐漸成長。但是有了AI之後，新手可能因為比AI容易犯錯而且更慢，搞不好還老手還要花時間照顧新手的情緒，使得老手沒辦法投入在工作中，所以將新手”隔離”在工作外可以明顯的提昇效率。
隨著導入AI提高效率及減少錯誤的副作用就是短期我們的工作效率會提升，但長期組織間人才的培育及連結被被打破了。
本書作者Matt Beane不僅是做相關研究的教受，他還觀察醫生如何整合機器人到手術很長一段時間。他可以透過這樣的經驗分析當新科技進到產業時，除了提昇效率外可能的副作用還有哪些。
而本書透過實際的案例跟清楚的架構探討人類如何建立技能(挑戰、複雜跟連結)到我們應該如何因應。
當我們將AI整合到工作中時，將減少新手發展技能以及給專家指導的機會。根據本書的論點，建立技能仰賴於對「健康的挑戰」、「複雜的任務」及「人際間的連結」。這些都是在任務自動化或導入AI時可能會消失的東西。
而教授也在過程中發現有些人是如何跳出這個漩渦。他把這些人稱為「影子學習者」。這些學習者冒著風險找出在傳統環境之外建立技能的方法，像是住院醫師蹺課主動去當機器人手術的助理以及額外花了數百個小時觀看機器人手術的影片。
我們不可能回到沒有AI的日子。書中也有提到一旦工人有了釘槍就不會使用鐵鎚了。我們都要開始思考如何在AI的浪潮下如何學習，不論是新手、老手甚至AI專家。
新手更要有意識的培養這個領域重要的技能跟知識是什麼？試圖跟老手一起處理任務。
老手可以把自己當新手，反過來邀請新手一起運用AI解決問題。因為老手一定最懂這個領域的知識但是不如新手熟悉新的科技。
AI專家在協助產業進行AI轉型時，或許更要協助客戶保持「挑戰、複雜及連結」，讓你的服務從以「技術為中心」到以「技能為中心」。
什麼叫做技能(skill)?
知識（陳述性知識）只能讓你獲得入場券，無法讓你站穩位置。所謂的技能應該是應該是指在壓力下能單獨完成的事情，外人看起來像是魔法的能力
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