提升效率與流程改善技巧的八卦，YOUTUBE、PTT、DCARD、MOBILE01和Yahoo名人娛樂都在討論

【主管的部門運作管理】
　
　　一般的主管經常只是很單純地認為，管理一個部門就等同於管理一群人，主管的職責就是不斷地分派、指示工作與計畫。而部門內的成員，則是一次又一次被動地接受所分配到的工作，然後加以執行；如果遇到問題無法解決，便回頭尋求主管的協助，主管則是見招拆招，針對每一次不同的狀況即時地個別裁示。許多主管都是用這種模式在管理部門，形同「一人部門」。
　
　　在這種管理方式下，由於部門的運作缺乏系統性、結構性的分工，很容易形成每個部門成員一直處在不斷接獲新的工作分派、不斷處理新的「個案」，導致每個成員的角色定位與執掌分工不明確的狀況。而主管則陷入不斷指派工作、不斷解決部屬所產生的問題，每天忙得不亦樂乎，名符其實地成為部門的「靈魂」，顯得自己很忙、很重要、很有貢獻，部門一日沒有主管便無法運作。這種管理模式，可說是一種嚴重的錯誤，不僅部門成員的專業性不易提升，且部門運作容易陷入混亂。
　
　　有效管理一個部門的方法可分為兩個層面，首先，必須依照部門在整個組織當中所扮演的角色來建構整個部門的運作系統與制度，並且將部門內的各個運作予以模組化；之後，再根據此一架構指定部門內成員的工作職掌。也就是說，要讓每一位成員所扮演的角色，都能夠在部門的整個運作當中，找到一個明確的定位，以及與其他成員之間的相對位置，如此才能避免分工不清的情況發生，以及「三不管地帶」的出現。緊接著，主管還必須針對每一個模組，設計出每一位成員（或部門內每一個功能運作）的細部作業方式與方法，如此，每一位成員的工作才能夠有效率，並且達到一定程度的品質要求，同時也讓整個部門的運作形成一套完整的系統，而不是讓每一位部門成員各自為政。
　
　　當主管在設計部門運作流程的同時，也已經能夠大致掌握到重要的運作指標，因此，建立部門運作的管理報表系統，是主管要有效管理一個部門的另一個重要方法。理論上而言（亦即報表的設計是正確完善的情形下），報表可以充分反映出一個部門的實際運作狀況，透過管理報表，整個部門的運作狀況能夠一目了然；主管精讀這些報表，即能掌握部門每日、每週、每月的運作狀況，並且從數字的異常來發現問題，進而做出適當的處置。
　
　　就實務上而言，報表能夠發揮效用的地方非常廣泛。除了從數字的異常變化來發現運作上的問題，尋求解決之外；從報表當中也能夠找出部門運作效能上的瓶頸所在，從而找出改善的方向；而主管平日的公文簽核當中，也必須透過報表的輔助，來作為裁量的依據。主管對於報表所透露之訊息的掌握程度，影響到此名主管的決策品質與考量問題的深度，但經常出現的問題卻是，往往報表系統建立起來了，但主管並未花足夠的時間去詳讀報表，如此一來，花再多心力、建立再完善的報表系統都是枉然！
　
　　主管在建立一個部門的運作與管理體系時，從運作系統的規劃、組織分工，一直到輔導員工準確、踏實地執行，而讓部門運作進入正確的軌道，這是一個相當耗費時間，且相當需要講求技巧的過程，但這卻是部門能否正常運作的基礎。唯有員工順暢地運作各自的職掌，部門才能產生績效，報表也才有準確的可靠度，而主管也才有時間與心力從事策略的擬定與專案的規劃。
　
　　當部門的運作系統建構起來、成員的分工清楚，並且運作順暢之後，再透過管理報表的輔助，則主管平日的工作內容將形成以下的配置狀況：大約花5至10％的時間來精讀報表、發現問題；花30至40％的時間處理運作上的問題，以及解決員工的個別問題；其餘50至60％的時間，則是用來擬定、推動部門的重要策略與計畫。唯必須注意的一點是，這樣的時間分配並非固定不變的，比方說，當部門內人員出現流動，有新成員加入時，主管花在輔導員工的時間便會增加。
　
　　如此一來，將可兼顧部門日常的運作，同時也有充分的時間與心力來規劃、推動專案，以提升部門的整體效能。而避免主管陷入每日窮於應付員工運作上產生的問題；或者如同橡皮圖章一般，日復一日地忙於公文簽核的動作；又或者，將全部心力投入專案的規劃與推動，埋頭苦幹，卻形成單兵作戰，無暇顧及部門的日常運作，而顧此失彼。
　
#連結閱讀：
　
1. 不系統化管理部門，是主管怠惰
https://www.facebook.com/SYNNEXTU/posts/669334376596963:0
　
2. 將帥無能，累死三軍
https://www.facebook.com/SYNNEXTU/posts/715769795286754
　
3. 主管要養成「導引思考．宏觀闡述」的習慣
https://www.facebook.com/SYNNEXTU/posts/424754424388294
　
4. 主管要管大事與管小事，不能只管「中事」https://www.facebook.com/SYNNEXTU/posts/706423439554723:0
　
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近日，我與阿萊克斯·彭特蘭教授（Alex Pentland）展開了一場”AI如何重塑人類社會”的精彩對話。

《連線》雜誌的資深撰稿人威爾·奈特（Will Knight）主持了這場對話。

阿萊克斯·彭特蘭教授任教于麻省理工學院，為全球大資料權威專家之一，現任MIT連接科學研究所主任、MIT媒體藝術與科學教授，擁有“可穿戴設備之父”、《福布斯》“全球七大權威大資料專家”、《麻省理工科技評論》“年度十大突破性科技”兩度桂冠獲得者等頭銜，曾參與創建MIT媒體實驗室，是全球被引述次數最多的計算科學家之一。

對話金句：

李開復：

 AI最大的機會蘊藏在與傳統企業的結合中，這種價值的產生極其迅速，只需要幾個月，甚至短短幾周。
 未來突破很難預測，對奇點、超級智慧的爭辯，在我看來都過於樂觀了。
 小型AI公司與巨頭競爭，我的建議是找准巨頭沒有平臺優勢的細分領域，為某個針對性產業創造價值，不要與巨頭核心業務正面硬碰。

阿萊克斯·彭特蘭：

 AI絕非試圖取代人類，而是促進多元文化之間的相互連接、團隊合作，讓人們更好的進行社交和連接彼此。
 最困難的其實是說服人們改變商業流程去使用AI，因為大多數人是墨守成規的。
 人工智慧有朝一日可以取代人類所有的能力，但是這個過程會非常漫長，可能需要上百年或更久。

我在對話中表示，當我們試圖解決AI問題時，應該用技術來解決技術的問題，可以尋求與監管部門協作，而不只是丟給他們，“新技術會衍生新的問題，我們應該多方嘗試用更進階的技術性解決方案，就像電腦病毒剛出現時，殺毒軟體隨之誕生。”

彭特蘭教授認為，人工智慧的核心，是促進多元文化之間的相互連接。不只是工程師或科學家，連經濟學家、政治家都必須參與進來。“國家之間應該促進合作、制定互通標準，就像TCP/IP互聯網協定那樣，避免AI冷戰。” 我們都贊同，AI發展從來不是單打獨鬥，跨學科思維、跨領域合作尤為重要。 這場對話是麻省理工學院中國創新與創業論壇（MIT-CHIEF) 組織的高峰對話系列活動，主題是《計算與未來: AI與資料科學如何重塑人類社會》。

麻省理工學院中國創新與創業論壇（MIT-CHIEF）由麻省理工學院的中國留學生創立，至今已有十年，是北美歷史最悠久的、由高校學生組織的中國創新創業論壇。系列高峰對話邀請了頂級科學家、投資人及創業者，共同探討科技創新及商業化過程中面臨的挑戰。

以下是我們對話的核心內容，由我的同事整理、分享給大家：

Part I 主題演講

▌李開復：各方應協作，讓AI 更務實

非常榮幸再次受到MIT-CHIEF的邀請，對於人工智慧的看法，這次我主要想講四點。

第一點是我書裡的主題，人工智慧的超能力。我們已經從人工智慧的發明期步入應用期階段，從應用落地層面來說，正迎來了AI發展最大的機遇。

很多科技公司目前已對人工智慧進行了多樣化佈局，從視覺、語言、觸覺和其他感知技術，到自動化機器人、無人駕駛等，對很多領域開啟了深遠的影響。雖然眼下所見的AI應用仍有局限性，但我預測未來的格局會非常龐大，依據統計，各行各業採用AI的程度目前不到5%，AI應用的中長期增長曲線相當可期。

第二點是我很欣喜看到的一點，AI正在和傳統行業深度融合。隨著人們對人工智慧的瞭解越來越多，更多的AI公司湧現出來。

AI最大的機會蘊藏在與傳統企業的結合中，創新工場也正在説明金融、製造、物流、零售、醫療等行業的公司進行AI變革。

作為AI投資人，我認為在這些行業如果找到正確的AI應用方向，就能帶來上千萬的回報。這種商業價值的產生是極其迅速的，通常只需要幾個月，甚至短短幾周就能看到成果。

現在人工智慧在傳統產業的滲透率仍在個位數，仍然有很大的提升空間。然而對於很多公司來說，它們需要的是高度定制化的方案，而非通用型AI方案，所以融合的過程中，不可避免會遇到不少挑戰和痛點。

第三，我早年做過很多科研工作，很高興能看到關於系統一和系統二（System One, System Two）的討論，我們期待人工智慧技術從系統一升級為系統二，即從識別、決策、優化等能力，升級到感知、認知等進階智慧的能力。

有不同的學派都在努力讓人工智慧更接近人類智慧，其中一個流派主張回歸經典的AI理念，甚至重新構建嶄新的模型結構，在深度學習技術的基礎上利用人類的知識。但我更支持另一個理論——深度學習的潛力還沒有完全釋放。

回看人工智慧過去60多年的歷程，最大的突破來自於計算能力和資料量大增而產生的可擴展演算法。我們看到了卷積神經網路（CNN）帶來的喜人成績，還有預訓練自然語言處理模型（Pre-Trained Models for Natural Language Processing）的廣泛運用。

預訓練模型與人類語言學習的模式類似，不管是英語還是中文，在習得這些語言之後，再去學習程式設計、藝術、化學。在無人監督的學習環境中，這種模式比我們想像得還要強大，就像阿爾法圍棋（AlphaGo）一樣。

最後一點我想說的是，如何讓AI變得更務實。

AI有很多問題，例如隱私、資料安全、治理和監管，在此就不一一討論了。當我們試圖解決這些AI難題時，有人認為讓監管部門加強管理是唯一辦法，其實不然，我們是否也可以朝著研發更厲害的技術性解決方案去努力？

就像電腦病毒剛出現時，殺毒軟體隨之誕生；面對千年蟲難題時，也迅速找到了技術應對方案。我們可以通過研發新技術，應對DeepFake深度換臉程式的挑戰；或者通過聯邦學習技術，在保證資料私密性的同時，滿足深度學習訓練需求。

作為握有技術能力的群體，我們需要與監管部門一起協作，而不只是把工作丟給他們。相信有了各方的助力，我們可以讓AI的應用變得更有深度，更加務實，更高效地克服現在面臨的種種問題。

▌阿萊克斯·彭特蘭：國家間應建立互通標準，避免“AI冷戰”

我對當前的深度學習技術不太樂觀。

最為主要原因是，深度學習不僅需要龐大的資料來源，而且要求這些資料長時間恒定不變，以保證模型訓練結果的可靠性，例如人類的面容、語言，就是相對穩定不變的資料來源。

但深度學習卻沒法應對快速變化的真實情況。亞馬遜在新冠疫情蔓延速度暴增時，出現了倉庫貨物緊缺，不得不停止送貨服務。這種經過深度學習高度優化後的系統發生崩潰，就是因為快速變化的疫情，和深度學習對恒定資料來源的需求是矛盾的。

另外，我想談談如何通過聯邦學習，促進資料的流通。

大多數公司沒有足夠豐富的資料，需要聯合不同的資料來源。基於這種需求，出現了很多新商業模式，比如“資料經紀人”——他們不出售資料，而是把資料借出去，作特定需求的使用。

“資料經紀人”業務湧現了很多，他們促進了資料的流通，也加強了資料的隱私性。因此，像聯邦學習這樣的技術和商業策略結合，有效解決了資料在合規性和所有權方面的難題。

聯邦學習也依賴於新的基礎設施建設，為資料應用和深度學習提供基礎環境，比如區塊鏈技術。現在世界上很多國家在做相關系統的建設實驗，新加坡等國家設置了一種相互競爭的區塊鏈系統，來解決支付和物流問題。我們最近也幫助瑞士做了類似的實驗，涉及不同資料的互通性和連貫性問題。

我們仍在研究如何用儘量少的資料，實現人工智慧的目標。少量資料是指不斷更新的短期資料，這些資料能使AI應對迅速變化的情況，並及時做出調整。

我們打算將AI與其他基礎科學結合，例如阿爾法圍棋(AlphaGo)就是這類結合的初步嘗試。這些方法不依賴于大量恒定資料，可能會比深度學習更加強大。

除此之外，我們在探討用AI保障聯邦學習過程中不同資料方的權益，這是實現不同國家之間的互通性、支付信任度、物流運輸等方面合作的關鍵前提。

另一方面，我們探索如何將AI技術應用於加密資料上。我們和大公司以及政府密切合作，找出解決系統入侵和保障網路安全的方法。

我同時花了很多時間研究與政府的合作。政府很多時候不知道如何通過大資料做決策，也不知道如何進行資料優化。而AI能夠幫助政府實現更高的效率，比如聯合國現在已經有了很多可持續發展目標的相關評估指標,世界經濟論壇也可以為會員國提供不同的標準測算。

基於我們已有的多中繼資料庫，現在可以利用AI實現全新的資料優化方式，將貧困、不平等這種之前無法量化的指標，通過可量化的指標進行評估。

同時，要真正實現這個目標，我們還需要制定統一的互通性標準。如果沒有這個標準，國家之間就不會相互信任去合作，就可能出現AI冷戰。

因此我們需要找到促進合作的方式，就像TCP/IP互聯網協議那樣。而之前我提到的，新加坡、瑞士等現在正在嘗試的區塊鏈系統，將有希望解決國家間缺乏互通標準的問題。

Part II 對話

▌ 美國線上教育發展難度更大，只在ZOOM上講課是不夠的

Q1：疫情加速了行業的改變，遠端醫療、線上教育開始蓬勃發展，這只是AI對人類社會產生影響的冰山一角。想請兩位談一談，目前看好AI在哪些領域應用的未來前景？

李開復：疫情的確對整個社會產生了實質性的影響，人們行為習慣發生了很多改變，更願意接受線上學習和工作了。

這種新的行為習慣產生了大量資料流程，為AI應用帶來了更多可能性。比如大健康領域以及遠端醫療中所產生的資料，可以訓練更智慧的模型。同時更多人開始在基因組學、新藥研發方面結合新的AI技術進行研究，因此我相信AI在醫療健康領域的潛能是非常巨大的。

AI與教育的結合也很值得期待。一方面可以説明老師處理重複性的日常事務，例如批改作業，讓老師得以將時間精力投入到更有創造性的事情上，能更悉心地為孩子提供優質教學。另一方面可以提高學生的課堂參與度和積極性，比如設置卡通版AI虛擬老師，讓課程充滿趣味性。

在中國，有很多線上教育公司在疫情之前就已經發展迅速，像創新工場投資的VIPKID，讓國外的純正英語老師線上上教授中國學生。目前，中國的線上教育已經擴展到了更多科目，包括體育、舞蹈、書法等素質教育課程。

相比之下，美國線上教育發展的難度會更大。畢竟只在ZOOM上講課是不夠的，好的線上教育必須要有好的內容。

▌AI核心是增強人際互聯，應注重文化多樣性

阿萊克斯·彭特蘭：李開復博士提到的教育案例，我不是很認同。

MIT大約20年前就在教育中使用AI，重點根本不是內容，我們甚至提倡將內容免費開放給大眾。

AI絕非試圖取代人類的作用，我們更強調用AI增強人與人之間的互動，讓人們更好的社交和連接彼此。比如手機上人工智慧技術，不是要取代你，而是讓你高效地找到最適合的工作、最正確的人，讓你更容易的獲取資訊，並進行創新。

我們可以利用資料激發更強的創新力，培養領導力。只有基於這樣的宗旨，才能促進更有創造力的教育和學習，這比關注教育內容本身重要得多。

在加拿大，有家創業公司正在訓練普通民眾學習AI，比如水管工，教學效果非常不錯。他們的教育方式不是簡單的教授基本知識，而是以一種能夠激發人們互動思考的方式。

我們之前在中國調研了3000多個孵化器，發現創業公司成功的要素裡，第一個是文化多樣性，也就是說創始團隊背景的複雜性和多樣性。第二個是團隊成員專業的多樣性，他們能否發揮自己所長，並很好地進行團隊合作。

1956年，馬文·明斯基 (Marvin Minsky)提出了人工智慧這個詞。但我們對於人工智慧的理解，不應該只停留在“人工”層面，而應擴展到多元文化之間的相互連接、團隊合作，我把它叫做延伸智能（Extended Intelligence)。這也是我想強調的，人工智慧這個名詞有一定的偶然性，但它的核心點是增強人與人之間的互聯性。

▌AI未來突破難預測，奇點、超級智慧過於樂觀

Q2：未來十年AI有沒有可能取得重要突破？比如GPT-3近期展現驚人的能力。兩位認為未來的突破方向是什麼？

李開復：過去60多年來，深度學習是唯一的重大突破。在這之後，卷積神經網路（CNN）和GPT-3等都算是重要的改善，我對於人工智慧的漸進式改善保持樂觀。

對科學家來說，他們更期待著技術上的突破式進展。但我覺得未來十年基礎科研或許不會有大的突破。但模型相對容易，只要有大量的資料，就可以從實驗室進入到行業應用，CNN和GPT-3都是模型加海量資料的成果。

我是務實派的，雖然持有樂觀態度，但並不是一位“未來學家”。未來的突破很難預測，對奇點（Singularity）的爭辯，甚至預測超級智慧的出現，在我看來都過於樂觀了。

阿萊克斯·彭特蘭：我同意李博士的觀點。很多生物機制很難解釋，包括用感知認識事物、理解聲音、尋找食物等，是深度學習演算法做不到的。但深度學習可以研究科學、制定規則、研究理論，並進行實踐。

從務實的角度來說，我最感興趣的就是聯邦學習。就醫療而言，我們有這麼多醫院，在新冠疫情期間做了很多的實驗，為什麼這些實驗資料不能進行聯合呢？

儘管資料有不相容的地方，但這也是一個很好的機會去探究不同的資料之間的關聯性。在未來，我們對資料的需求也許會越來越少，外科醫生或者物理學家或許不需要太多資料，因為他們對規則已經瞭若指掌了。

▌不要墨守成規，要跨領域、跨學科應對挑戰

Q3：人工智慧會有什關鍵挑戰？對於想從事這個行業的人，有什麼是需要瞭解的關鍵點？

李開復：首先，大背景在改變，新科技層出不窮，我們每年都需要學習新的東西。

其次，人工智慧可能引起各種問題，包括偏見、歧視、倫理道德等，是否危害人類的身體健康，無人駕駛技術該何去何從等等。

第三，人工智慧的研發需要深刻地理解技術對社會、生活與人類健康會產生的影響。我非常欣賞斯坦福和MIT這樣的高校，能夠把AI教育擴展到各個學科，讓研發人員及早意識到自己的責任和價值。

阿萊克斯·彭特蘭：是的，我朋友做過一個有關電的趣味類比，電動馬達最初在工廠裡用於生產的時候，並沒有發揮出多大的作用，因為大家並不知道如何改造生產流程。

AI在一些領域發揮的作用是顯著的，但應用到其他領域時，就需要改造流程。很多情況下，最困難的就是說服人們改變商業流程去使用AI，因為大多數人是墨守成規的。

而有意思的是，就像李博士提到的，像MIT和斯坦福這樣的高校確實在認真嚴肅地對待這個問題。

比如，我今天早上正好就這個話題跟G20領導人對話，大家一致認為我們必須從跨領域、跨學科的角度去面對這個問題，不能只是工程師或者社會科學從業者們在做，經濟學家，政治家等等都必須參與進來緊密合作。

隨著AI的應用領域越來越廣，除了必須具備強有力的技巧來建立社會規則，還需要對研究經費、企業投入等進行各種調整。

▌雖然大公司實力不容小覷，但依舊對小公司抱有期待

Q4：AI研究會消耗大量的資源，我們是否應該將資源往學術界平衡？現在已經發生資源的重新分配和平衡了嗎？

李開復：就人才而言，現在已經有重新平衡的跡象了。

過去，頂尖大學的學者基於待遇和種種考量，不少選擇去企業界工作。而近期，曾任職於百度、海爾、位元組跳動等公司的數位優秀AI科學家已經回歸高校。

但像GPT-3這樣的技術，仍然不是大學和小公司能支付得起的。支撐GPT-3運行的電腦是世界算力第五的超級電腦。每進行一次演算法訓練，就要花費460萬美金，只有像騰訊、穀歌、微軟這個級別的公司才能負擔得起如此強大的算力。

我觀察到，近年的AI創業公司已經和5年前截然不同了。它們一般由AI科學家和商業人才共同創建，為了解決特定問題而生，並非紙上談兵做突破性科研，切入的領域也往往是巨頭公司忽略的地方。

例如，為製造業進行AI賦能，不是一件輕鬆的事，需要去工廠實地勘查，瞭解運作方式。大公司因為賺錢很容易，不願意做這些性價比低的苦活累活。這些小公司的努力一旦有了成果，就會給產業界帶來革命性的影響。所以，雖然大公司的實力不容小覷，但我依舊對小公司抱有期待。

阿萊克斯·彭特蘭：大學和公司是一種融合的關係，不僅體現在人才流動上，也會進行資訊資源分享，彼此是整體性的合作態勢。

當然這也不是絕對，產業界的保密需求還是存在的，只是從學校的出發點來說，我們願意毫無保留地為大家提供更好的研究成果，並與企業合作，形成標準化平臺。

▌人工智慧取代人類需要上百年或更久

Q5：兩位認為什麼是AI不能取代的？

李開復：一類是創造力、分析能力、邏輯辯論能力，瞭解自己知道什麼不知道什麼，這些是人工智慧無法取代的。另外一類是同理心，人類之間的信任、友誼，自我認知、意識等。

阿萊克斯·彭特蘭：人工智慧有朝一日可以取代人類所有的能力，但是這個過程會非常漫長，可能需要上百年或更久。

▌AI創業建議I：找到小切入點，不要與巨頭正面硬碰

Q6：李博士提到了AI在小企業中的運用，可否再舉例說明是如何運用的？

李開復：這個問題分兩部分：一個是小型AI公司與巨頭競爭，我的建議是找准巨頭沒有平臺優勢的細分領域，為某個針對性產業創造價值，並且不要與巨頭核心業務正面硬碰。

對於那些中小型非AI、但想應用AI的公司，需要確保有足夠的資料，以訓練與核心商業價值掛鉤的AI模型，並且有願意變革的開放性公司文化。

所以，早期應用AI的公司可能規模較大，因為他們有足夠大的資料，和可相容變革的商業模型。每個例子都不同，不是任何一家公司都要應用AI。

阿萊克斯·彭特蘭：如果我們放寬AI的定義，或許水管工、合同工都有資料，通過一些簡單的分析、整合，AI也可以在很大程度上改進他們的工作。

這些都是很小的切入點，基於簡單的AI分析、機器學習，依舊可以產生巨大的潛力。

▌ AI創業建議II：知曉技術，同時理解商業

Q7：兩位再分享一下最後的建議？

李開復：我們在步入一個AI開始滲透到方方面面的令人振奮的時代，我希望所有的學生們都能參與到這個改革浪潮中。要深刻地理解人工智慧的商業落地，而不僅僅鑽研技術本身。

阿萊克斯·彭特蘭：不要太較真於深度學習或者冗長的演算法，一切始於要解決的現實問題。不要止步於技術本身，要明白資料類型、形態和規律，關注商業流程。

感謝葉樂斐、劉諾、藍萱、張昊、陳冬傑、劉子昂、張梓煜、錢淩寒、水一方、沈雍在校譯和審閱上對本文的貢獻。

【贈書活動：成功最關鍵的事：管控「不如預期」】* 2本

采實文化 出版的新書《成功最關鍵的事：管控「不如預期」》，因為提早拿到這本書的書稿，讀完後覺得內容蠻實用的，寫了書中我印象最深刻的五🖐個方法分享給大家。

📙 讀書心得－《成功最關鍵的事：管控「不如預期」》

👉 成功最關鍵的事是什麼❓
我們可以想到數個成功必不可少的因素，包括強烈的動機、完整的計劃、徹底的執行力與運氣加持。但是，還有一項很重要的事，如果我們沒有將它納入我們的計劃當中，有可能會離成功愈來愈遠。

我們必須將「失敗」這件事也納入我們的計劃表中，失敗也是在整個計劃當中的其中一個可能性。當遭遇挫折、面對失敗時，我們該怎麼做？我們又是否有能力可以化阻力為助力，發揮創意去尋找新的可能性呢。

如果我們將失敗納入計劃之中，我們不會因為發生不如預期的事而使心情受到影響，也不會因為意外而怨天尤人，反而可以更樂觀的去對自己說：「看吧！我早就想到會這樣，而且也準備好替代方案了！」

在《成功最關鍵的事：管控「不如預期」》這本書中，作者DaiGo帶著讀者去思考一個完整的決策流程，包括事前準備與步驟安排。培養出巧妙安排步驟，防止計劃失敗的好方法，讓我們對我們的決策擁有更多的「掌控力」，讓計劃可以行駛在預定的軌道上，早日到達目的地。

👉 再這本書中，我認為作者提供了幾個相當實用的建議，也在此先分享給大家參考。

1️⃣ 改善計劃的達標率，先問：「這是應該做的事嗎？」

太多想追求的目標與需要處理的事項，若是沒有認真去思考自身的「核心價值」，才有辦法將事物快速進行分類，對眾多選擇排出優先次序。

在這樣的情況之下，你也可以問自己一個問題：「這件事到底我想要達成什麼具體成果？」並且把這個具體的願景描述出來。

2️⃣ 詳實記錄自己整天的行動　
倘若你是一個完全不知道如何做時間控管的人，這個步驟我認為相當重要。一開始可能覺得做流水帳是一件非常好笑且愚笨的事，但是，即便是一台超級電腦，也是靠著蒐集大量的數據進行分析，才擁有了所謂的智慧。

詳實紀錄我們的行動只是將整個流程數據化，讓我們可以清楚的了解自己到底在每件事物上花費了多少時間，去拆解毎一個作業流程，並且去思考如何進行優化，再靠著這些記錄不斷的與前次結果相互比較來檢視成果，形成一個正向的回饋機制。

3️⃣ 專注任務，提升效率
被認為是很會安排，做事很快的人，除了瞭解自己的能力、生理時間外，大多都有一套自己的標準，能夠掌控自己專注力的持續時間來準確完成任務。如果想要用最短的時間完成一件事，最好的方法就是「減少最大延遲」，考量的要素就包含了轉換任務的時間成本。

巴菲特曾說：「不必要的事做的再好，也沒有意義。」不管學會多有效率的技巧，本來就不需要做的事就算學的再好、再快，也不會讓我們過的充實。在經過完整的思考後，最後是進行「簡化」流程，讓我可以有更多時間去擴充自己的其他目標。

4️⃣ MAC原則
了解了以上的觀念，我們可以使用作者提出的「MAC原則」來進行目標設定，將我們的目標數字化，我們也會規劃更易於執行與更具體的行動，讓整個過程可以更流暢。

✅ Measure測量可能性：可將目標數字化。

✅ Actionable行動可能性：可正確掌握目標，明確寫下到達目標的過程。

✅ Competent符合資格性：目標達成，是基於自己的價值觀。

👉 舉個有趣的例子：
M➡️ 測量可能性：設定在今年七夕情人節之前交到男(女)朋友，將願望數字化。

A➡️ 行動可能性：為了在七夕前交到男(女)朋友，需要做出什麼具體行為？加入交友網站、請朋友介紹、約喜歡的對象出去玩等，改變自己目前的生活型態。

C➡️ 符合資格性：自問：「交到男(女)朋友這件事真的是自己的期待嗎？」

只有滿足到上面這三個條件，目標的設立與追求才能為我們帶來意義與成長，充實我們的人生。

5️⃣ 想像失敗
現在，我們把拼圖的最後一塊補上，納入失敗這個關鍵要素。我們可以把這個世界上的人分為樂觀派和悲觀派兩種，樂觀派的人相信吸引力法則，你可以達到你所相信的，大膽的反復嘗試與犯錯，持續朝向目標邁進。

但是，若你是屬於悲觀派也不需要感到害怕。悲觀派的人不同於先做再說，他們把更多的時間花費在事前安排，等準備好再開始行動。他們嘗試的次數少，但是犯錯的機率也相對較低，提高成功的勝率。

用「if…then…」這個方法幫助我們你訂過程，消除不安全感，也可以面對意外的錯誤或失敗時有所依歸。在行動之前擁有愈縝密的計劃，愈可以讓我們在行動後掌握整個流程的走向。

👉 了解自己是什麼樣的人，製訂適合自己的計劃，提前準備善後對策。設立長期的目標，避免短期的行為，並且可以持續而穩定的朝目標前進。計劃的好處在於，儘管我們已經完成了，但是還是可以靠著寫下、回顧、反覆進行，持續的以更好的狀態為目標持續改善，同時還可以獲得更大的自由。

在書中，作者認為可以依照自己決定步調生活的人，擁有較高的幸福感，這點我也相當認同。美國海豹部隊退役軍官喬可‧威林克也曾說：「自律就是自由」，唯有透過有紀律的程序，我們才有辦法擁有在行動上的自由，並且獲得更多自由的時間。

在這本書的最後，作者告訴我們，追求不會失敗的計劃是沒有盡頭的。如果不小心遇上了失敗，我們也該從失敗中有所獲得，讓失敗的計劃成為邁向成功的歷程之一，改變行動，繼續往前邁進。

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以下為本段內容文稿：

歡迎來到「一天聽一點」，我們都知道在上一個世紀，由於經濟發展和更多的市場開放，世界上產業多以研發跟製造業為主，很多世界的原物料產地、加工廠房，都需要投入大量的人力。

甚至於是24小時不間斷的生產線，才能夠支撐全世界訂單的需求，這也衍生出從工業革命之後，一直到20世紀的結束，人們始終會相信一件事，叫做「工作時間越長，就賺得越多」這樣的職場觀念。

但是到了21世紀，關於工作時間跟效率的最新研究告訴我們喔，如果你每個禮拜，已經工作超過50個小時以上；要是再把工作的時間拉長，這不旦會讓你的工作效率下降，甚至於可能連你平常的水準都達不到。

再加上喔，科技發展到現在，越來越多的AI機器人、大數據的應用，都能夠取代重複性、機械化的工作，單純的勞動力已經越來越沒有價值了！

還有很多外商公司的政策它更明顯，它直接的把某一些低效能的行政人員，去外包給人力派遣公司。

這樣子它就能夠省下勞健保、年假、退休金…，這些原本要給正職員工的福利；因此喔在未來，容易被取代的人力只有死路一條。

當你聽到這裡，假如你很擔心自己即將要失去工作，我很強烈的建議你，好好的把我今天的視頻看完，因為我會提供解方。

如果現在的你，能夠感覺到自己是職場上，即將要被淘汰的人力；那麼我要先恭禧你，這代表你有一個起碼的自覺。那就先別太緊張，我很確定你還是有救的！

接下來呢，你只要學會一個很重要的事情，叫做「重新思考工作流程」，那就可以增加自己的職場價值。

那到底什麼是「重新思考工作流程」呢？它主要的關鍵有二個。

第一個，請你先學會觀察，好好找出同事、老闆他們的痛點，也就喔讓他們最感覺到「痛苦」的事情。

在行銷的領域裡，有一句話是這麼說的，叫做：「賣阿斯匹林，會比賣維他命來得更容易！」。

這其實就在說明，當一個人身體健康的時候，你給他維他命，幫他補充營養；可是他沒有立即的迫切感，所以不一定會接受你的好意。

但是當他的身體有疼痛的時候，你給他阿斯匹林，馬上的幫他止痛，他在感受上就會有立即的感知跟需要，他就會馬上接受，而且還會很感謝你。

所以打個比方來說，有很多公司它為了討好客戶、拉攏客戶的關係，逢年過節都會送禮；花很多錢去買禮物，讓客戶記得他們自己的存在。

但是事實上，客戶在收到禮物的時候，當然很高興，覺得多一份免錢的粽子，或柚子可以吃，那也很好啊！

可是吃完之後，回到最本質的合作關係，你覺得客戶當他不滿意的時候，他就會因為這樣不挑剔嗎？他還是一樣桃剔！下一次簽約的砍價，還是一樣不手軟，他不會因為吃了你的柚子跟粽子之後，毛邊就變少了啊！

所以那麼請你想想看喔，你錢花了、腿也跑斷了，客戶的抱怨有變少嗎？這樣的結果，你真的有把錢花在刀口上嗎？

倒不如啊，你把送禮的錢跟資源省下來，拿來改善內部的工作品質，增加人力或購買設備；讓客戶的產品或體驗變好，解決他們真正在乎的問題，而不是花力氣在搞關係這種抽象，又不容易兌現的事情上。

對於「搞關係」這件事情，你永遠要先把「真正的問題」處理好，送禮它才會加分。

更何況喔，如果你的客戶只吃送禮這一套，那麼隨便一個送更大禮物的人，就可以取代掉你，那你到底在瞎忙什麼？你確定要這個客戶嗎？

再來第二個重點，就是要會問自己「笨問題」。

相信大家喔行走江湖這麼久，一定都懂得到了一個新公司，或新單位任職的時候，先順從新的組識的規矩，這是基本的禮貌，這樣子也才能夠幫助你，更快的融入組識。

只是人啊～也是一種受制於先前的經驗，就很容易陷入「功能固著」的動物。

因此呢，當你對組識有了一定程度的了解之後，如果沒有適時的思考一些本質面的問題；你就會很容易的把很多不合理、或者是沒有幫助的做事方法，照單全收的成為你的工作習慣。

然而所謂的「笨問題」，其實就是「回到本質」的問題。

打個比方喔，假設每個星期一你們都有早會，老闆通常有很多話要說。但如果早會開不完，中午放大家吃過飯之後，就要延長加賽，常常會阻礙到下午的工作。

然而像這種沒有效率，又會製造更多問題的事，它很明顯的就是需要改善的，那麼這個時候，你就可以問自己：「中午一定要放飯，大家才能夠回來開會嗎？」；或者是：「大家一定要坐著，才能開會嗎？」

到這裡你或許聽出來了，當你開始會問自己「笨問題」的時候，有些解決方案，比如說：「中午可以叫外送，儘快的把會議開完」；或者是：「我們站著開會，藉此提高效率」這些類似的解決方案，就會自然而然的跑出來。

說到這裡啊，我必須要提醒一件事喔，每個人在職場的角色、位子、關係都不一樣。這些例子我只是舉例而已，幫助你理解；並不是要你一比一的，去搬回你的職場應用。

我想強調的是喔，要是你能有意識的問自己：「一定要怎樣，才能夠怎麼樣嗎？」這樣的「笨問題」，那麼就能夠幫助你，去看到改善工作流程的機會點。

那以上這兩個思考「工作流程」的關鍵，第一個「找出痛點」、第二個「問自己笨問題」。

其實呼應了阿基米德的名言，他說啊：「給我一個支點，和一支夠長的槓桿，我就能夠撐起地球」。

我邀請你想一想，假如在平常的工作流程裡，搬一塊大石頭需要五個大男人；但是因為你懂得「重新思考工作流程」，於是找到適當的槓桿跟支點。

結果只要兩個人，就可以事半功倍的搬起大石頭，那同事跟老闆會不會自然的更重視你？

當你善用這兩個實用的技巧，重新思考了工作流程，找到你的槓桿跟支點之後；回到你的實務工作裡，再利用四個檢核點，就能夠更具體的確認新的工作流程，是否值得執行。

這四個檢核點分別是什麼呢？

第一個「減少沒價值、不必要的步驟」、第二個「聚焦在高價值的事務上」、
第三個「任何新流程，必須要能夠增進結果的『品質』」、第四個「任何新流程，要能夠創造『迅速、省錢』的效應」。

只要你想出來的新工作流程，能夠符合這上面說的「四個檢核點」；哪怕只有符合其中的一項，就能展現出令人驚艷的工作表現。

更簡單的說，一個人的工作價值，就是以下三點的結合；分別是「為他人帶來助益」、「品質」還有「效率」，這三個的全面提升。

假如你要問我，未來的十年、二十年，什麼樣的人是最搶手的人才，永遠不怕被職場淘汰？

我可以很肯定的回答你，那就是能夠「重新設計工作流程」這樣的人！

因為能夠重新設計工作的人，他們最被職場需要的核心價值，就是他們懂得做對的事，並且精準的把事情做對！

同時呢，也意味著這樣的人，擁有更廣、更高的格局，才能夠看見表面事物下，那個更大的脈絡。

聽到這裡喔，如果你心裡產生一種，覺得喔自己都已經3、40歲，很多事情都已經習慣、固定了，都已經定型了；那到底要怎麼樣保持思考、與時俱進，又能夠專注在工作上，把事情做好？

如果你有這樣的想法跟問題的話，那我會很建議你，我的線上課程【過好人生學】，歡迎你來參與。

在【過好人生學】這一門課程裡，你會學會怎麼樣在不同的生涯階段裡，去創造出必要、而且能夠為下個階段加分的「結果」。

直指核心的把你的精力，集中在最能夠兌現價值的事務上，我會讓你在這一門課裡，學到的不只是聚焦，而且是更精準的「再聚焦」；讓你的努力換來豐收，而不是失望與挫折。

相信你的人生走到目前這個階段，一定會有一個體會，那就是在人生，或者是工作裡，你光有「更努力」的自我要求，其實是遠遠不夠的。

假如你還不意識自己，處在一個叫做「多勞者未必多得」的時代裡，那你最後得到的，可能只有「過勞」啊！

而且就算你賺到錢，還不見得有命花，這會是你要的嗎？

因此啊，從更長遠的眼光來看，如果你能夠在現有的工作崗位上，用更少的時間，完成一樣的工作；甚至還幫助你的同事、老闆，解決長久以來困擾工作流程，的這方面的問題。

那麼這樣子一來，不止凸顯你的效率，更能夠彰顯你的思考能力，這才是貨真價實，無人可取代的價值。

希望今天的分享，能夠對你產生一些啟發與幫助，我是凱宇。

如果你喜歡我製作的內容，請在影片裡按個喜歡，並且訂閱我們的頻道。別忘了訂閱旁邊的小鈴鐺，按下去；這樣子你就不會錯過我們所製作內容。

那麼如果你對於啟點文化的商品，或課程有興趣的話；如同今天這一段內容，最後跟你分享的【過好人生學】。

這一門線上課程，集合了我過去所有這麼多年來，累積的個案教練的經驗；因為所有到我面前的人，不管他剛開始會來找我協助的原因是什麼，幾乎到最後都會談到一個核心的議題，叫做「生涯」。

畢竟每個人都希望自己過一個更好的人生，所以不管你幾歲、你現在在哪個階段、你要的是世俗的成就，還是內在的平靜。

我相信【過好人生學】這一門課，可以幫助你過出一個你想要的好人生；歡迎你的加入，詳細的課程資訊，在我們的影片說明裡都有相關的連結。

凱宇很期待，能夠跟你一起學習、一起前進，謝謝你的收看，我們再會。

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每個人都想要找到更穩定、更有保障的工作，不過我要提醒的是，要是你沒看今天的節目，到頭來，你可能只剩下一場空。

在收看影片之前，不管你是在Youtube還是Podcast收看或收聽，記得訂閱我們的頻道，你的具體支持，是我們製作節目的最大動力～

最近在網路上，有某些關鍵字持續的飆升，像是「企業紓困」、「疫情紓困」都引起上萬人次的搜尋。

而這些關鍵字的背後，也代表著在疫情平息之前，無薪假、失業這些問題不會改善，人們也很難恢復安全、穩定的生活；因此人們會傾向去尋找更有保障的工作，這也讓坊間的公職考試補習班，又熱門起來了！

公職補習班迷思

當然喔，追求安全、穩定本來就是人性，只是當我發現這些公職補習班，還用一些有一點不合時宜的標語，對求職者做宣傳，像是什麼呢？「參加銀行特考，就能擁有讓人羨慕的福利跟待遇」。

甚至是「書記官地位崇高，形象良好，進可攻擊他人之不正，退可保守自己親朋之安全。」這其實是一類的訴求喔，有一點誤導大眾的認知跟行為，我一定要來逆風發言一下。

那為什麼我會這樣說呢？台灣喔的「人工智慧」教父～李開復先生，在他的著作《AI新世界》裡面提到。

他認為人工智慧註定會顛覆世界，並且會帶來前所未有的經濟失衡，而眼下最直接的，就是在未來的五到十年之內，對於全球就業市場帶來的衝擊，很多一般人認定的金飯碗，很可能都會被AI取代。

白領失業潮來了！

李開復在他的書裡面，更進一步的指出，近年來，世界各國因為「無人銀行」的興起，各種AI的工具，已經可以承擔90%以上的金融業務。

再加上喔現代年輕人，普遍使用行動支付、網路銀行的比例越來越多；實際到銀行臨櫃的人越來越少，而第一線的金融人員的工作就此消失，已經是顯而易見的結局！

國外甚至於已經出現申請貸款，把資料送出到核可，不到幾個小時就能夠完成。

這裡的關鍵，就在於AI機器人已經掌握申請人的大量數據，可以在很短的時間裡面做完風險評估，而這些都是人類很難做到的事情。

再來，法院書記官的工作，就是掌管司法紀錄、編案、文牘、統計這些事務；講白話文就是「法院資料的輸入與管理」。

但你知道嗎？現在的科技，已經可以讓機器聽懂人類說話，同時呢在螢幕上轉換成精準的文字，準確率高達九成以上。

你想想看喔，假如準確率繼續提高，費用也越來越平價，法院或者是政府是不是有很大的可能性，會直接採購這樣的設備來取代書記官呢？

一來呢，大幅降低薪資的費用，二來呢，降低人員管理的問題；畢竟人類加班會抱怨，但機器不會有這個問題。

聽到這裡喔，你也許會好奇，以前聽說的AI、人工智能會取代的工作，那應該都是像工廠的工人，或者是體力活動的藍領階層才對啊！

那怎麼現在這些靠「腦袋」的工作，像是銀行行員、書記官，這些白領職業，也會被AI取代呢？

這是因為啊，現代的AI本質，其實是一種「深度學習」！那什麼是「深度學習」呢？

李開復先生在他的書裡面提到，深度學習是一種模仿生物智能的「神經網絡式」的學習方法。

簡單來說喔，過去的電腦只能執行單一程式；比如說，你希望機器人幫你到早餐店買三明治；那麼一旦輸入你家到早餐店的路線，機器人就會執行到底。

如果在路上遇到車它不會閃，遇到人也會直接輾過去，一直到抵達早餐店它才會停止，那是一種沒有思考、沒有應變能力的一個反應模式。

而神經網絡式的學習，則是透過數據資料，幫機器人建立起路況，可能會遇到的障礙物這些相關的應變資訊跟程式。

讓機器人可以在遇到阻礙的時候，先停下來，重新偵測、評估環境的狀況，再計算出成功率最高的路線，轉個彎重新出發，這已經是很接近人類能夠做到的靈活思考。

也就是說啊，在固定的場景底下，只要能透過數據，找到人類固定的「行為模式」，再請工程師把行為模式寫成「運算的程式」。

最後依據收集到的海量大數據，讓AI系統去做深度的學習，AI就能夠擁有思考能力，取代很多白領的工作。

容易被AI幹掉的二特點

從上面的例子，我們可以進一步的知道，符合以下二個特點的工作，很有可能會跟恐龍一樣，在地球上消失喔。

這二個特點又是什麼呢？第一個、那些資料、流程可以編碼的工作；第二個、人際互動頻率很低的工作。

打個比方來說，就像是現代的醫檢師、放射科的醫師，或者是銀行行員，他們都是在固定場景底下，專門分析數據跟資料，再不然就是工作流程有明確的SOP。

工作內容固定，而且有一套嚴格的作業流程和評判標準，不會有太多參數的變化，就很容易被編碼，而變成一條程式。

在未來呢，凡是可編碼的流程，再讓機器人通過大量數據的深度學習，就能夠快速的優化，任何動作都會比人類更快、更精準，而且可以一直進步，還不會喊累！

我們與AI的距離

要是你聽到這裡還半信半疑，感受不到AI對於職場的全面破壞，那麼我再提供一個更貼近你我的事實～

台灣的知名品牌～華碩電腦，在他們關渡總部的13樓，已經有一個130人的AI團隊，成軍了16個月。

而負責領軍的華碩全球副總裁～黃泰一先生，他就表示喔，華碩的AI團隊，已經鎖定醫療、交通、零售這三大產業的數據池，累積使用者的數據資料、網路足跡等等的一切。

透過這些進一步的為零售店家、醫院、輪胎業者，建立起節省人力、降低風險，而且能夠精準行銷的演算法系統。

幫助華碩在他們的未來，能夠透過大量的數據，以及資料跟資料之間的相互運用，所產生的商業價值來賺錢！

儘管現階段呢，華碩只針對醫療、交通、零售這三大產業在搜集數據，不過可以想見的是喔，只要精準的演算法系統建立；商店它是不需要店員，醫院它可能也不太需要醫檢師，輪胎製造廠不需要工人。

而未來這三大產業所需要的「人力」，將以跳崖式的速度往下滑。這也間接證實了李開復先生，在《AI新世界》這一本書裡面所預告的。

他說：「在未來的5～10年之內，現有的50%工作，將會由AI取代」！

所以拉回來看，只要你有稍微留意時事，你一定知道現代的公務人員、銀行行員，就算寒窗苦讀多年考了進去，福利和工作的輕鬆度，也都大不如前了，更別說他們的未來和發展。

也就是說喔，要是你忽略真實職場上正在發生的變化，那麼很有可能等到你花錢、花時間努力考上公股銀行的行員啊、書記官啊...等等的，卻只能做個幾年，就被裁撤了！

這樣的投資報酬率，你覺得划算嗎？算一下喔！會不會你以為自己考到一個安全可靠的資格，但是真正得到的，卻是更高的失業風險！

你想因為「眼前」短暫的穩定，而把自己放到更大的危險裡嗎？如果你不想，你可以選擇現在就打開眼睛，開始為自己的未來做準備～

假如你很想要為自己打造不敗的未來，讓自己的求職、轉職之路，擁有更務實的安全跟穩定，我會很鼓勵你參與我們啟點線上學苑～【過好人生學】這一門課的學習。

人工智慧的時代已經來臨了，但我們卻還用舊時代的工人智慧的腦袋，在面對自己的人生，你曾想過這是為什麼嗎？

其實答案很簡單，那就是「終極選項」和「路徑依賴」這兩大迷思，困擾了很多人。

在【過好人生學】的課程裡，我就會陪伴你去看見「終極選項」這樣的觀念，它的危險之處。

它在於喔，人類的大腦一旦認定當我們「找到了最好的答案」，或者是「最好的鐵飯碗」之後，我們就不再動腦筋思考了，所以會看不見鐵飯碗早就成了破飯碗，千萬別碰！

而「路徑依賴」呢？它是指喔，人會習慣用過去的經驗，想現在的事，然後去預測未來。

比如說吧，你念醫學院，所以就只能當醫生；再比如說，你過去在某個行業，所以你在轉職的時候，就只能做相關的行業。

而弔詭的是，如果過去的經驗能夠適用於現在，還能夠幫你預測未來的話，那每個人都是半仙了啊，也不會有失業的問題、找不到工作的狀況了，不是嗎？

所以呢，無論你是白領，還是藍領的朋友，我想要跟大家說的是喔，未來AI的潮流肯定是沒有辦法阻擋的，無論你想不想面對，它遲早都會來！

不過我也很肯定的告訴你，在我們失去「舊工作」的同時，這個世界還會增加許多的「新工作」。

只要你願意改變，跟上腳步，某些你覺得沒有什麼的工作，其實都潛藏著非常大的人力缺口，值得你好好的關注。

而幫助你換個腦袋，轉換成智能思考的第一步，就是歡迎你加入我們的線上課程【過好人生學】。

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我一直相信喔，未來仍然是充滿希望的，在【過好人生學】裡面，我會用最淺顯易懂的話，點破你對於生涯的迷思，幫助你移除20世紀的思考遺毒，發展出最適合21世紀的生存策略。

我還會幫助你繞過三個心智的陷阱，陪伴你一步一步的去建立起，新時代必備的四大能力，你將看見自己的更多可能性，並且懂得轉換自身的專業，幫自己規劃1413、一世一生的生涯藍圖，過上一個更好的人生。

歡迎你加入學習，也希望今天的分享能夠帶給你一些幫助，我是凱宇。

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歡迎你的加入，更期待你在學習之後的發現；那麼今天就跟你聊到這邊了，謝謝你的收看，我們再會。

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你，就是商品的一部分

那要怎麼樣去創造出參與感、感染力、讓人跟你一起享受、一起同在這樣的互動經驗，這真的是很需要學習的啊！

最近我讀到一個很有趣的商業案例，它是一個知名的家俱品牌，你可能也去逛過，叫做「IKEA」。

他們做到了不著痕跡的讓客戶參與互動，最後還自願幫他們的品牌做宣傳，那他們是怎麼做到的呢？

大家都知道喔IKEA賣的是「自己動手做DIY」的組合家俱，但你可能不知道，IKEA有兩家自己動手做的「餐廳」，這有點稀奇齁！

這兩家餐廳，不像是我們一般常見的IKEA門市，一般常見的門市，只有家具的擺設和假道具，你只能看、在腦子裡面想像實際用起來的感受。

而這兩家自己動手做的餐廳裡面，你可以使用所有的廚房設備，而且還可以辦party，替你的小朋友慶生，或者是招待親朋好友聚會，最重要的一點是，這兩家餐廳它「完全免費」！

而且申請的方法很簡單，只要上網預約，並且自備食材，就能夠免費的享用這個空間，和廚房裡面所有的硬體設備，包含廚具啊、烤箱啊、冰箱啊、洗碗機啊，全部都可以使用。

其實IKEA過去給大家的印象，就是那種佔地廣大，它的動線像迷宮、刻意呈現溫馨的家庭感，讓消費者不知不覺的就把東西帶回家。

那怎麼這一次，他會大費周章的經營一個「沒有賣東西」的獨立餐廳呢？他們這樣做到底有什麼好處呢？

體驗變現金的秘密

從市場行銷的角度來看，IKEA這麼做的好處有三個。第一個，那就是透過消費者的試用體驗，增加銷售的機率！

你想想看喔，一套動輒好幾萬起跳的廚具，你平常會有機會「試用」它們嗎？而且廚房的廚具，它不像是我們隨便可以坐一坐、躺一躺，就能夠獲得體驗的沙發或床組。

而消費者如果能夠透過食材的準備、烹飪、用餐，到事後餐具的清潔跟整理，來試用「一頓飯」的完整過程，那麼是不是只要消費者用得順手，他最後買單的機率，就會大大的提升啊！

再來，IKEA非常聰明的地方就是喔，在一開始預約的時候，他會先規定參與者，事後必須填寫「問卷調查表」。

接著提供十幾種形式、大小不一樣的廚房款式，搭配各式各樣的廚具，來讓消費者選擇。也就是說喔，IKEA透過收集使用者的實際經驗，做為改善品牌跟商品的資訊。

而最後第三個好處，那就是IKEA在行銷的訴求點，它並沒有著重在廚具的功能，而是從消費者購買廚具的真正意義～叫做「為你在乎的人準備一餐」啊。

從這樣的出發點做為主要的訴求，吸引人呼朋引伴一起來參與，增加了社群的傳播率，也增強了人對於IKEA的品牌好感度。

這樣的經營策略，確實讓IKEA達到市場跟客戶雙贏的局面，不過我們看到的，不只是品牌跟行銷上的好處，而是更深入的層次，那就是善用「動機」跟「容易」這兩個技巧，來取得更多人的投入跟參與。

讓人掏錢的兩大關鍵

「動機」指的是，做這件事情對人們有什麼好處？或者是能夠帶來什麼樣的價值？而「容易」呢，它指的是人們有沒有能力跟機會，做到這件事情？

我們回到IKEA的例子來看，當他們對於消費者打出「為你在乎的人準備一餐」這樣的訴求的時候。

消費者真正解讀到的是「有免費的場地可以用，還可以大顯廚藝，增進感情」，這樣的設定，是不是很容易的讓人心動啊？

再來，IKEA要求消費者只要事前預約，並且自備食材，就能夠使用餐廳裡面的所有設備，這個條件門檻並不高，幾乎每個人都可以申請得到，那自然就會讓人覺得，很容易就能夠做得到。

(文字標：如何創造「歸屬感」)

然而呢，IKEA高明之處還不止如此喔，他們更進一步的做到，讓參與者都有一份「歸屬感」。

我先說明一下喔，要能夠達成「歸屬感」有三個要素。分別是第一，這是你自己做的決定；第二，這是你做的事情；第三，所以你會認同。

這什麼意思呢？我們來拆解一下喔，首先，因為你會做菜，你想要有更好的環境來招待親友，所以你自己來預約「餐廳」，這就是「你自己做的決定」。

再來，當天餐桌上的菜，都是你自己帶來的食材，都是你親手做，每一道菜都有你的參與！

正因為你自己做決定，所有的菜都是「你做的」；你就不會討厭IKEA，而是會深切的感受到「這是你的事」。

於是你會發自內心認同IKEA是個好東西，也就對IKEA產生了「歸屬感」。

那麼回到你身上，如果你想把自己的知識變現，告訴大家學習是很重要的，特別是付費學習的價值，那你會怎麼訴求呢？進而去創造歸屬感呢？

(文字標：啟點文化開課訣竅)

從IKEA的案例裡面，我們知道創造一個人的「動機」，並且讓他覺得「容易」，辦得到，他就會願意配合你；不管是成為你的學生，或者是購買你的課程。

特別是「容易」這個部分喔，這是我最想要強調的，因為有很多專業人士會覺得，如果教得太簡單，似乎有辱於他多年的訓練或經驗，不知不覺就把課程或商品，設計得很「高端」啊！

而他真正的TA，一看到就會腿軟，深怕自己學不會，其實你這麼做，只是把你的客戶趕跑；他們連門都進不了，又怎麼樣會知道你到底多有料呢？

只有引發你的對象的「動機」、並且讓他們覺得「容易」，才會促成他們的「具體行動」。無論是照你說的去做，還是購買你的商品或服務。

你可以從IKEA的案例裡面，感受到這些結果的背後，有一系列從觀念思維，到流程設計的系統運作。

然而啟點文化在這幾年的耕耘底下，得到市場的肯定，表面上我們只是把心理學，結合生活這樣的運用，銷售實體課程和線上課程。

然而這一切的背後，到底怎麼思考？如何設計？如何讓市場能夠買單？特別是怎樣傳遞表達訊息？

讓你覺得有「動機」跟「容易」，甚至讓許多朋友，透過我們製作的內容得到「歸屬感」。

我把這些背後的「系統運作」，尤其在「表達」的應用層面，全部不藏私的整理在「自信表達力」這門線上課程裡。

與其說這是一門線上課，對我來說更像是給努力耕耘專業的你，一份誠心的禮物。

因為我看過太多學有專精、努力不輟的人，卻沒有好好的被看見，只因為他們不懂得怎麼樣表達自己。

除了心疼這樣的人之外，更多的是對於他們的美好，沒有辦法造福更多人這件事，而感覺到很惋惜。

你想要被正確的看見嗎？你渴望把自己多年的心血結晶「變現」嗎？我想學好「表達」是這一切的起點，讓我用【自信表達力】這一門課陪伴你前進！

我深信每個努力認真的靈魂，都值得過得更好，我們一起加油！希望啟點今天的分享，能夠成為你成就自己的起點；祝福你，我是凱宇。

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然而如果你對於啟點文化的商品，或課程有興趣的話，尤其是你是一個專業工作者，你想要把自己的知識變現；那就請你一定不要錯過啟點文化的課程。

無論是線上課程，還是實體課程，我們都用盡心力的、把最實戰的，從觀念到作法提供給你；希望你的加入！

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那麼今天就跟你聊到這邊了，謝謝你的收看，我們再會。