【電腦玩物】回到電腦桌上再工作, 後PC時代 生產力 App 仍需桌面端
【電腦玩物】回到電腦桌上再工作, 後PC時代 生產力 App 仍需桌面端
2012.10.22 | 技能

電腦玩物最近喜歡介紹 行動App ,因為我認為Apps可以帶來許多新的工作利用方式,而且是我們以前尚未仔細研究的應用領域。但這並非表示從此我可以完全仰賴App來工作了, ,我仍然會留待坐回自己的電腦工作桌前才開始進行。

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或許我會在公車上把想到的大綱輸入Android手機,然後在咖啡廳裡 用iPad打好一些草稿 ,但最終要寫成完整的文章,我依然必須真正回到自己的工作桌,才能以最便捷的工具、最獨立的環境,「最好的」完成工作( **** )。

後PC時代,我覺得是手機、平板、桌上電腦(或大筆電)各司其職的時代。後PC是把最重要的PC(這PC可以是windows、Linux、Mac OS)擺在最後面,擔任所有工作的基礎與收尾,而讓行動裝置負擔過程中分段、瑣碎的任務。

也因此,如果說到一個好的生產力App,或者說能有效完成工作的行動裝置,那麼我認為一個根本特質,就是:


不管是使用本身的雲端服務,或是利用 Dropbox 、iCloud等外部同步。生產力型工具必須同時具備好用的App與桌面端,才足以滿足後PC時代工作需求。

行動App與桌面軟體之間能夠更加的無縫銜接,對於現在與未來的工作型態就會愈有效率,這表示你可以善用任何時間、任何地點、任何裝置,「因時制宜」來完成各種不同的工作進度。


我不會想在手機上、移動中,去煩惱工作安排的「管理」事宜,因為這會讓人的生活與思緒變得混亂。

要「管理」待辦清單與工作進度, 我會在「一個固定的時間」進行,並且最好「每天只進行一次」 ,例如每天晚上,在電腦桌上的瀏覽器,打開Google工作表,把明天或未來幾天的待辦任務做一個確認與調整。

其他時間則不要再煩惱任務安排,而是把已經安排好的清單一件一件完成。

那麼手機可以用來作什麼? 手機可以用來「收集」與「提醒」待辦任務 。例如臨時在路上想到需要做某件事情,拿出手機收集到待辦清單的App中(例如可以同步 Google工作表GTasks )。

或是任務設定好提醒,在你回家前會自動發出訊息,提醒你要記得買什麼東西帶回給家人。這些輔助支援,才是手機可以幫我完成的。


Google Calendar 其實不只可以當成日曆,我還可以把會議相關文件、資料附加在行程當中,或是透過日曆顏色的區隔進行比較大區段時間的專案進度規劃。這些操作都是在桌面端進行比較適合。

不只是桌面網頁端的Google日曆才有一些附加功能,其 實是因為當你真的需要規劃時間,應該是在一個專心的環境中 ,進行你未來一個月或幾個月的工作安排,這時候你應該是坐在電腦工作桌前的。

而手機的使用情境,通常發生在會議中臨時要確認一個約會。

這時就可以拿出手機上的 Google日曆App ,對照一下自己有空的時間,並快速添加上一個約會的時間、地點、人物。

手機行事曆的用途主要發生在查詢、添加約會上,而不是管理大範圍的工作進度上。


我雖然在電腦、手機、平板上都安裝Evernote,但並非在三種裝置上進行同樣的工作。

如果要透過Evernote進行 專案管理旅遊計畫 ,或是整理筆記的組織連結,我一定是只會在桌面端的Evernote進行, 因為坐在工作桌前做這些事情最有效率,最不會出錯,產生的品質也最好。

那麼手機上的Evernote能幹嘛?當電腦端的Evernote做好旅遊規劃後,手機就能透過查看Evernote去執行這些規劃。

或者手機端的Evernote也可以負擔收集靈感的用途,行動中有任何發現或想法,可以利用手機立刻收集到筆記本中。

然後, 回到桌面端時,別忘了把這些收集而來的片段重新組織起來。


我很少會在手機上直接回信,或是真的在手機上瀏覽電子郵件。除非,這封郵件真的有十萬火急的重要性。

對我的工作型態來說, 大多數郵件並沒有立即要處理的需求 (否則對方就會直接打電話了),因此,真正處理、管理郵件的工作,依然是回到最便利操作的電腦工作桌上才進行。

但有時候,確實會有郵件真的非常緊急。

這時候手機就發揮作用了,透過手機提示「 Gmail的重要郵件 」(不是提示所有郵件,而是只提示重要郵件即可),然後立刻判斷是不是真的有立刻需要處理的?當然,前提也要是這封郵件真的當下可以處理。

若是真的遇到那種必須當下處理(當下又可以處理)的郵件,才利用手機來完成工作。

也就是說, 手機負擔的是「以防萬一」的功能,是讓我可以主導且確認緊急問題並當下解決的工具 。但是,絕對不是因為手機而讓你被工作郵件纏身。


我會在手機安裝Google Reader的閱讀器App,但這「並非」是為了讓我無時無刻都要立即接收到最新新聞。

我使用這些App的原因只有一個: 打發並利用一下等待時間。

例如我在等公車的五分鐘,我可以打開手機上的 Google Reader ,消化一下「每日必讀」資料夾的幾條新聞,不只原本無聊的時間獲得了利用,也減輕了我回到工作桌上還需要消化新聞的時間。

在手機上安裝Google Reader App,絕對不是要讓手機讀新聞取代桌面讀新聞,絕對不是要一直盯著Google Reader看消息。

真正閱讀新聞、整理資訊、消化內容的工作, 我覺得回到自己的工作桌上,才能以最好效率、最佳品質完成。

而手機可以做的,是透過這些新聞閱讀器,打發與利用零碎時間。


大多數朋友並非是真的需要依賴手機(App)完成工作,大多數人一定都是先有一台桌面電腦(或筆電),而智慧型手機是額外新增的一個裝置。

所以有效、有品質的工作方法,應該是 進行主要工作,而 來處理零碎、臨時的任務。 ****




以上就是我挑選手機上生產力App與桌面工具的條件。

那些突發狀況,很適合用手機App來收集、記錄。但真正的工作解決,仍然是回到桌面端上執行最好

因此,與其說我最近常常推薦App,不如說,我更關注的是那些具有雲端同步功能的App,因為那才能真正成為「不可或缺」的桌面工作的輔助。

轉自 電腦玩物

關鍵字: #數位工具
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AI 同事愈來愈多怎麼管?Going Cloud 用「多代理系統」,助企業打造最強營運大腦
AI 同事愈來愈多怎麼管?Going Cloud 用「多代理系統」,助企業打造最強營運大腦

ChatGPT、Gemini、Claude 等 AI 通用工具問世後,「AI」無疑成了現今全球最熱門的關鍵字。儘管許多企業已經開始導入相關應用,多數卻仍停留在文書輔助、單一聊天機器人(Chatbot)運用等單點階段。但隨著商業環境快速變化、缺工日益嚴峻,企業需要的不再只是一個會回答問題的對話框,而是具備「自主決策與行動執行」能力的「代理式 AI」(Agentic AI)。

Going Cloud 和 IDC 合作發布的《多代理系統崛起 打造敏捷韌性企業》報告便指出,如今「AI First」時代來臨,企業的 AI 應用正從輔助性質走向自主營運,有 80% 的企業期望藉此提升生產力,70% 的企業希望能更輕鬆處理複雜任務,還有 66% 的企業期望透過多模型來提升整體效能。

代理式 AI 愈來愈多,必須納入組織管理

但究竟什麼是「代理式 AI」?

「過去人們使用生成式 AI 時,需要一步步下達明確指令,但現在使用者只要賦予代理式 AI(Agentic AI)明確目標,它就能自己理解前因後果、進行推演,甚至能去呼叫 API 完成任務。」Going Cloud 總經理黃柏淞點出差異。
而當企業內部的代理式 AI 日益增加,比方說,人資部門有專屬 AI、業務部門有報價 AI、法務部門有合約審閱 AI,跨部門協作的複雜度也隨之飆升,「如果你是管理者,你就會意識到,必須把 AI 當成一個人,納入組織裡來管理。」黃柏淞強調,能統籌、指揮多個 AI 代理協作的「多代理系統」(Multi-Agent System, MAS),正是為了解決這個痛點而生。

簡單來說,MAS 就像虛擬的企業總部,負責協調、治理負責不同任務的 AI 代理、工具和功能模組。在讓 AI 自主決策的同時,各個 AI 代理間也能共享資訊、協調分工。MAS 還具備極佳的擴展性和分散性,企業可以依照業務需求,隨時新增、更改 AI 代理,能大幅提升營運韌性。

雖然企業普遍意識到,代理式 AI 已經蔚為風潮,但實際部署時,仍面臨諸多挑戰。《多代理系統崛起 打造敏捷韌性企業》報告便顯示,資安疑慮、預算限制、缺乏 IT 支援分別是企業最擔憂的三大問題,「企業最擔心串聯多個 AI 代理時,要是權限沒控管好,很容易有機敏資料外洩的風險。」黃柏淞提到,在此情形下,Going Cloud 推出了以「分層式多代理架構」為核心的解決方案。系統會由一個「主管代理」(Supervisor Agent)作為主要決策層,底層則串聯了各個負責單一任務的「任務代理」(Task Agents)。

以 Going Cloud 服務的大型金融企業為例,假設一位 VIP 客戶登入銀行 APP,詢問 AI 客服:「我想申請房貸,請問現在利率多少?另外,請幫我評估把我目前的科技股基金贖回當作頭期款適不適合?」如果是傳統的聊天機器人,可能會因為問題太複雜直接轉接人工客服。但在 Going Cloud 的分層式 MAS 架構裡,「主管代理」接收到任務後,會先拆解再指派負責「房貸利率」的「任務代理」,去後台抓取客戶的信用評分和最新房貸專案。同時,這位虛擬主管還會指派「理財分析」的「任務代理」,去檢視客戶最近科技股基金的績效並預測市場。最後,再由「主管代理」統整資訊,一併給出一份完整且客製的財務建議,「分層式 MAS 能確保整個過程的指令被清楚傳遞,而且因為權限分層管理,房貸 Agent 不會碰到不該碰的理財資料,符合金融業的風險控管與合規要求。」黃柏淞說。

目前 Going Cloud 已經協助知名金融機構導入 MAS 架構。以實際成效來看,多代理客服平台能降低 50% 以上的人工客服工作負擔,並讓回覆使用者問題的平均時間減少 60% 以上;FAQ 知識導向與 API 資料調用的正確率,在調用得當的情況下,也都達到9成以上的成功率。黃柏淞指出,金融、製造、顧問等有複雜跨部門協作需求的大型企業,都是亟需採用代理式 AI 的產業。

#0 AI同事愈來愈多怎麼管?Going Cloud用「多代理系統」,助企業打造最強營運大腦
提到目前與台灣領先金融集團的合作進程,黃柏淞表示因為金融機構的特殊性,需要縝密的全方位服務,從前期討論到技術導入,大約需要半年到九個月的時間。
圖/ 數位時代

懂雲也懂企業痛點,助員工無痛升級「AI 小組長」

但為什麼 Going Cloud 能為企業打造出如此高效的代理式 AI 底層架構?一方面,Going Cloud 先前服務過亞洲最大 AI 多媒體科技集團科科科技(KKCompany Technologies),奠定具備理解和服務大型企業的經驗,且自 2022 年創立起,就鎖定服務架構最複雜的大型企業市場。同時,Going Cloud 是全台首家榮獲 AWS 生成式 AI 服務能力認證及 ISO27001、ISO27701 雙重國際驗證的雲端產業專家,此成就彰顯 Going Cloud 在堅實的資訊安全基礎上,深化了對個人資料保護的承諾,為客戶提供符合國際標準的資料保障,強化雲端服務領導地位。另外,Going Cloud 還能為企業量身打造底層 AI 平台,提供 AI 策略方針定調、雲端架構設計、Agent 任務規劃、效能優化等一站式服務。

對於準備跨入「AI 商用階段」的企業,黃柏淞建議,釐清應用場景,比追求最新技術更重要,「唯有清晰定義痛點,才能讓強大的 MAS 平台真正落地。」
他特別提到,導入 MAS 系統不只是 IT 部門的責任,其實更像企業的升級轉型,「未來的知識工作者,不能只是單純『接球就打』,每個人都將成為『小組長』或『專案經理』。」例如員工不必再親自打開 excel 敲公式、解讀報表,應該要學著指派手下的「數位同事」去執行。員工的核心價值,將從過去繁瑣、重複性任務的執行,轉移到前期的目標定義、流程規劃,以及後期的決策判斷和審核把關。

AI 技術飛速推進,企業間的競爭已從「要不要用 AI?」,升級成「如何管理與協作多個 AI?」。透過建構靈活、安全且具高擴展性的多代理系統,企業不僅能解放員工的生產力,更能在瞬息萬變的市場中,打造敏捷、韌性兼具的營運大腦。

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