【經理人】哈佛最歡迎的幸福學~從生活中體會趣味和意義,才是真快樂
【經理人】哈佛最歡迎的幸福學~從生活中體會趣味和意義,才是真快樂

根據19世紀美國散文作家梭羅(Henry David Thoreau)觀察,大多數人都在忍氣吞聲地過著自暴自棄的生活。事實上真是這樣嗎?哈佛大學心理學教授塔爾‧班夏哈(Tal Ben-Shahar)轉向尋求「一個人如何才能活得既有成就又很快樂?」「如何兼顧雄心壯志與快樂感受?」

他指出,我們永遠都能活得「更快樂」,與其問自己快不快樂,不如問「怎麼做才能活得更快樂?」他認為快樂是:「大體上能從生活中體會到樂趣和意義的一種感受。」他強調,不要為了衡量自己有多快樂而意志消沉,應該認清快樂是一種取之不盡的資源。

班夏哈提出「漢堡模式」(參見[圖表1]),分別以對「現在」和「未來」的好壞影響作為橫軸和縱軸,劃分出4個生活型態象限,用速食漢堡隱喻,說明人生態度和行為模式,如何對現在和未來產生影響。

1.對現在有好處,對將來則有壞處的垃圾漢堡:只重當下而不計後果,以為幸福的人生就是一連串的享樂經驗。猶如美味的垃圾漢堡,現在吃了心情舒暢,將來則會讓人身體不適。
日常練習:你是否吃了過多的垃圾漢堡?試著描述一段你尋歡作樂的經驗,那種生活有什麼好處?你曾經付出何種代價?

2.對現在沒有好處,對將來則有益的素食漢堡:以為達到某個目標就能得到快樂,總是將注意力放在下一個目標,一輩子都在追求遙不可及的未來。就像滋味不佳、只用最健康的食材做成的素食漢堡,吃了對將來有益身心健康,但現在無法享受到用餐的樂趣。
日常練習:你是否愛上了素食漢堡而不自覺?試著敘述自己好像踩在跑步機上,為了前途活得像拚命三郎的經歷。當時你這麼做的原因何在?那種生活有什麼好處?曾經付出何種代價?

3.對現在和未來都沒有好處的低級漢堡:認為現在不快樂,將來情況也好不到哪裡去,既無法享受當下,也沒有未來目標。消極的心態猶如既美味又不健康的漢堡,不但現在難以下嚥,將來還會危害身體健康。
日常練習:你有沒有吃了過多的低級漢堡而影響健康?寫下一段你覺得心靈空虛、徬徨無助的不愉快經驗,說出你當時的經歷及現有的深刻感受和想法。

4.對現在和未來都有好處的理想漢堡:快樂的人知道現在從事的活動,將來會讓自己產生滿足感,所以為了增加來日的收穫,偶爾犧牲眼前的利益是值得的。
日常練習:有沒有一種漢堡既能像垃圾漢堡可口,又能像素食漢堡健康,對現在和未來都有好處?

其實,我們或多或少都兼具上述4種生活型態的行為特質,只是組合方式不同,只要透過日常練習,探索內心,就能找到真正的快樂。

此外,對於占據大半人生的工作,又能如何找到理想工作?班夏哈提出MPS流程,針對「什麼工作能替我創造意義(Meaning)?」「什麼工作能為我創造樂趣(Pleasure)?」「我的專長(Skill)是什麼?」分別提出答案,進而找出重複的項目,就能找到符合自己特質的領域,達成快樂工作的目標。

班夏哈強調,要讓工作與生活都獲得真快樂,其實具體可行,一點也不難!

[塔爾‧班夏哈(Tal Ben-Shahar)]哈佛大學心理學教授。於2005年,開設「正向心理學」,俗稱「幸福課」,「幸福」這個概念才正式成為一門學問。「正向心理學」更高居最受歡迎課程的第一名,每學期選修人數高達1400人,引起美國主流媒體爭相報導。

出自經理人網站

關鍵字: #企業經營管理
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五十年零售老店的 AI 轉型:良興攜手 Data-DI,打造專屬 AI Agent 賦能組織升級與知識傳承
五十年零售老店的 AI 轉型:良興攜手 Data-DI,打造專屬 AI Agent 賦能組織升級與知識傳承

1973 年,良興從台北光華商場一間 50 坪的電子零件行起家,半個世紀後蛻變為年營收破十億、毛利率 18% 的全通路 3C 品牌。不過,伴隨規模擴張帶來的不只是成長,還有日益加劇的管理摩擦。門市遍布全台、品項高達近萬筆,加上跨部門協作頻繁,行政耗損與知識傳承的缺口,成為這家老字號邁向下一階段的隱形天花板。

良興總經理賴志達回顧,從電子零件跨入電商、從線下擴張到 OMO 全通路、再到會員深度經營,作為 3C 零售業者,良興每一波轉型都走在同業前面。「現在輪到 AI 了。如何做到人機協作、AI 賦能,就是良興第五波轉型的核心命題。」

AI 自動化,從行政細節釋放組織戰力

轉型需要夥伴,而賴志達評估合作夥伴的標準很明確:技術能力是基本,產業知識(Domain Know-how)的深度是關鍵,回饋速度更是最終決定因素。2025 年的未來商務展上,良興選擇攜手 Data-DI,看重的正是其「策略諮詢 + AI 產品 + 落地陪跑」三軌並行的實施能力。

很快的,良興與 Data-DI 合作的第一個專案,就落在最耗費人力、卻最常被忽視的環節:會議記錄。「會議如果沒有產值、沒有效果,對企業很傷!」賴志達說,他每天參加許多會議,但跨單位協作的會議記錄長期依賴人工聆聽與逐字整理,常出現人名誤植、決策遺漏、行動項目無人追蹤,讓會議效果大打折扣。

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良興總經理賴志達
圖/ 數位時代

為了解決會議記錄的痛點,Data-DI 業務副總包威棣指出,在導入工具以前,團隊須先釐清三件事:場景是否具備落地價值、哪些流程節點適合 AI 介入,以及以終為始地掌握客戶真正想要的輸出樣貌。這些看似基本的提問,都決定 AI 能否精準落地。

確認方向後,良興與 Data-DI 成功導入 AI 會議記錄自動化系統,透過模糊比對技術校正語音辨識誤差,並將生成的雙版本報告直接回存至既有資料庫,不僅將行政人員從重複性作業中釋放,也為後續的 AI 應用奠定扎實的系統整合基礎。

賴志達分享,現在他去外部開會也會用這個工具,運用 AI 把錄音轉文字、再整理成簡報,很快就能完成,更令外部夥伴驚艷。「我認為這是很成功的案子!也提醒想做 AI 的老闆們,與其急著搞大架構,不如先從小工具讓公司嘗試 AI,建立理解和認同。」

AI 把資深員工大腦轉化為資產

補完行政效率的缺口後,良興接著切入更深層的營運核心:知識傳承。過去,頂尖銷售經驗長期鎖在少數資深員工身上,新人培訓耗時三個月,員工離職即帶走知識資本。與此同時,網路資訊發達,消費者進店前早已掌握基本規格,3C 通路門市人員要如何發揮更多價值?「我要門市的人不是死背規格,而是面對客人時,能用客人能理解的方式對話。」賴志達說。

為此,Data-DI 協助良興建置 AI 門市教育訓練系統。系統透過六大自動化關卡,串接教材生成、審核上架、AI 銷售對練與成績回報,主管僅需在核心節點審核;員工透過手機語音對練,系統依口吻、專業度、回應力等維度自動評分。賴志達表示,目標是將新人培訓期縮短至一個月,讓數十年累積的銷售智慧轉化為可複製、可傳承的企業資產。

然而,要讓這套系統真正運作,得先解決兩個根本問題:資料從哪裡來?以及訓練如何更準確?

「以前大數據時代,講的是資料要大、全、細、實;現在 AI 要做到的是準(準確)、合(合乎場景)。」包威棣說。良興不同廠商提供的素材品質參差不齊,Data-DI 除了整合內部資料,也補充加入外部市場評測內容以填補空缺,再透過人員審核機制過濾雜訊,搭配 agent 架構的多層步驟與知識限定,確保系統能精準提煉對應品類的訓練素材。

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Data-DI 業務副總包威棣
圖/ 數位時代

賴志達則看得更遠:「這些教育訓練的內容,也將成為公司未來訓練機器人很好的原料。」

Data-DI 陪跑型顧問,帶領企業 AI 轉型

良興與 Data-DI 合作的兩個專案中,雙方共同克服了長提示詞邏輯混亂、AI 幻覺污染知識庫、逐字稿讀取逾時等技術難題。邁向下一步,賴志達表示,公司各部門很早就建置 Power BI 報表,但數據豐富不等於決策清晰。「數據是土壤,如果沒有梳理,就沒有用了。」因此,他的下一個目標是活化數據資本、推動行銷自動流,以精實的人力持續驅動成長。

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良興攜手 Data-DI 推動 AI 落地,以小步快跑模式為企業創造變革。
圖/ 數位時代

包威棣則從顧問視角歸納兩個觀察:AI 導入需要高層認同、由上而下推進,像賴志達這樣持續引領良興走在業界前端的決策者,就是不可或缺的推手;而單點工具的價值,終究要累積成組織體質的轉變才算真正落地。「就像會議記錄改變了會議當責的結構,人員訓練改變了知識傳承的方式。從點狀應用走向企業變革,這種決策思路才是 AI 真正深入落地產生價值的關鍵。」

最後,對於仍在觀望AI應用的企業,他則建議:「未來 AI 導致的落差只會愈來愈大,人會變成超級工作者,企業會變成超級企業。開始做就對了,先做一個三個月的小任務,降低落差、再急起追上。」從痛點切入、小步快跑,讓組織在實作中累積對 AI 的理解與信任,這正是 Data-DI 的陪跑哲學。

有關更多 Data-DI 相關資訊,請查詢網站:https://www.data-di.com/

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