工作排程如何傷害工作效率?挑出待辦清單隱藏的壞習慣
工作排程如何傷害工作效率?挑出待辦清單隱藏的壞習慣

列出了一長串 To-Do List, 但是裡面很多都無法真的做到,這應該是大多數人的家常便飯。不過,「無法做到」還只是小事,今天無法做到就明天做,一直無法做到那也頂多就是不做而已。

可是,更多時候,一份隱藏問題的「待辦清單」不僅僅只是做不到而已,還會反過來傷害我們的工作效率,甚至即使做到了,還是一樣會讓原本可以正常執行的工作產生麻煩。

待辦清單可以說是一種任務收集和工作排程, 「排程」則是最容易做到的時間管理步驟,大家都喜歡「排程」,因為「排程」很輕鬆又充滿想像空間,但是,正是因為這樣的輕忽,讓排程後的那份清單充滿陷阱,隨時等著我們踏入,然後從此陷入混亂的地洞中。


今天這篇文章,要從我自己的「慘痛經驗」出發,我也很早就學會用「待辦清單」的工作排程工具,但只知排程,卻不知要非常明確的避免下面這些壞習慣,導致我的 To-Do List 無用,甚至還拖慢了整個工作速度、影響了工作的品質。

1.壞習慣一:挑戰不可能任務

 「拖延」其實不是問題,拖延是人之常情,但如果在工作排程時犯了下面這個壞習慣,就會強化我們的拖延、引誘我們拖延,甚至讓拖延一發不可收拾。(參考:不完美,效率大加倍:雜亂拖延少做點讓你更有生產力 )

這個壞習慣就是不自量力,在一個短時間內想要排上所有任務,希望自己可以一鼓作氣一次把所有事情做完。但是,在一天之內排上 10 件待辦任務後,看起來爽快,可是每個任務都需要一個小時來執行,一天怎麼有辦法有那麼多專注工作時間?

挑戰不可能任務的結果,通常就是真的不可能達成,而這就會引發一個可怕的後果:有可能我們答應了別人一個截止時間、交件時間,別人也預排好了他們的工作時間,結果我這方一個延宕,不只是我後續要趕工,影響的可能是整個團隊,甚至是最終專案的進度。

與其挑戰不可能任務,不如在工作排程時養成安排充足工作時間的習慣。不要覺得自己要比別人早做好,更重要的是一開始承諾一個自己真的辦得到的時間,而這也讓我們不僅做得快還要做得好,有充足時間才能兼顧效率所需要的「速度」和「品質」。

2.壞習慣二:不斷的疊加與累積任務

當我們習慣在工作排程時挑戰不可能任務,那麼我們每天就很容易留下「未完成」任務,接著我們一定會想要繼續挑戰不可能任務,於是每次都覺得:我明天一定可以做完,而這就陷入了一個惡性循環,不知道自己到底什麼時候可以完成整個專案。

工作排程另外一個可能傷害工作效率的陷阱,就在於我們把排程當作「加法」,而沒有思考「減法」的可能性。把任務照單全收、把步驟全數列上、把未完成加到新工作清單上,然後覺得自己完成工作排程了,其實剛好相反。 

這樣一來只會讓工作排程造成我們的壓力不斷加大、工作品質下降。

工作排程的第一步不是把任務寫上去,而是如何「把任務刪掉」,去掉那些不重要的任務、改善那些繞路的步驟,讓自己的流程可以比別人更快。

工作效率的關鍵其實常常是:「因為我做比較少的事情」,而不是我做事情的速度比較快。

3.壞習慣三: 太多的時間提醒

這個壞習慣特別容易發生在數位工具上,因為寫在數位工具的待辦清單常常都附加了「鬧鐘提醒」的功能,然後我們就很容易瘋了一樣的想要把所有任務都加上時間提醒,但正是因為這樣做,而讓我們的工作效率大大降低。

● 九點打電話給客戶A。
● 九點半寫企劃。
● 十點半回覆客戶B郵件。
● 十一點測試產品。

排出這樣緊湊且不可能達到的行程也就算了,但是如果加上鬧鐘就更糟糕。第一個麻煩是因為做不到,但是時間已經排上去,於是我們必須不斷回頭調整時間,這就讓我們沒做什麼工作卻花了大把時光來調整排程,是工作效率上最大的浪費。

第二個麻煩是有可能正在做另外一個任務,然後鬧鐘彈出了一個不相干的提醒,打斷了我們正在工作的節奏。

其實不是非要在某個時間做不可的任務,在工作排程時不用加上時間提醒,頂多確認是不是要今天完成即可,然後今天找空檔去完成。(參考:最省時間的時間管理方法:如何讓時間管理不浪費時間的技巧

4.壞習慣四:沒有重要性差別對待的清單

前面的壞習慣都還好,但接下來兩個壞習慣,會讓我們誤以為自己很懂得工作排程、很努力也很忙,但到了最後的工作結果,卻更加不盡如人意。

壞習慣二裡提到,工作排程應該要考慮「減法」,如果說工作排程沒有「差別性對待」的話,那麼我們很有可能覺得自己有效率,但一切都是「瞎忙」。

這是工作排程一個甜美的陷阱,我們可能排上了許多小任務,其中大多都很簡單,我們當然也習慣先挑簡單的做,於是感覺自己拼命的勾選、劃掉了好多任務,感覺自己做了很多事情,但為什麼最後還是無法準時完成產品?

工作排程首先不是時間的排程,而是「重要性」的排程,要優先把最重要的事情處理完,而不是把更多事情處理完,這裡是一個非常關鍵的區別,注意到這樣的區別,才能讓工作排程不要反而傷害工作效率。

5.壞習慣五:缺乏目標導向的任務清單

另外一個可能讓辛苦的工作排程結果變成一場瞎忙的重要原因,就是沒有在工作排程前先確定自己的目標有哪些?我們不僅要知道今天必須完成的任務裡哪些比較重要,更要知道這些重要任務是為了達成哪個最終目標而做的。

不要因為善於工作排程,反而把自己變成了準時執行任務的機器,如果只是依序完成每天的重要、緊急任務,這樣可能只是準時完成專案,卻無法提昇專案的品質。

一個更好的工作排程方式,應該是隨時專注最終目標的提昇,我安排這個任務是不是會讓最終目標更好?還是更壞?還是沒有影響?這樣的任務清單會更有幫助。

小結:

工作排程不必然帶來工作效率,不好的工作排程可能讓效率大大降低,但更危險的是:隱藏陷阱的工作排程,也就是那些沒有確定重要性、沒有根據目標導向的工作排程,會讓自己在很有效率的錯覺中,一步步走向結果崩壞的陷阱。

轉自電腦玩物/esor huang(異塵行者)

關鍵字: #數位工具
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AI代理時代已至!國泰金控以GAIA 2.0框架加速AI應用百花齊放
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AI正以驚人速度重塑世界樣貌,金融產業也不例外。國泰金控作為台灣最大的金融控股公司之一,不僅積極擁抱創新變革,更透過開放分享促進產業共好:在「2025國泰金控技術年會」中分享「GAIA 2.0技術框架」,揭示多代理(Multi-Agent)雲端協作架構,讓AI從知識問答助理進化成可以自主推論、規劃與協作的夥伴,拉開以人為中心的金融科技新世代序幕。

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國泰金控副總暨國泰世華銀行數據長梁明喬分享GAIA 2.0技術框架與集團GenAI應用案例
圖/ 數位時代

國泰金控副總經理暨國泰世華銀行數據長梁明喬指出:「隨著代理式AI技術崛起,我們在今年提出GAIA 2.0技術框架,目標是讓AI助理(Assistant)進化成AI Agent,可以跨單位整合工具、數據與分工,實現真正的智慧協作。」

舉例來說,為深化集團員工運用AI提升工作效率,我們打造員工AI助手—Agia,協助同仁進行知識查詢、資料摘要等任務,提升效率與生產力;另外,透過AI自助開發平台—GAIA Studio,讓員工以No Code工具,連結內部知識庫,並以視覺化介面或Prompt快速自主開發,打造業務場景所需的生成式AI服務與工具。GAIA Studio 上線三個月已有28個部門自助開發超過40支內部應用AI服務(包含行銷文案、各類產品知識、趨勢摘要等)。

在技術面,具體作法是透過GAIA 2.0框架下的四個模組,包含負責統籌AI Agent任務分配與協作流程的「Agent Core核心框架」、提供安全自主運作環境的「Agent Workspace可控環境」、連結Agent間共通語言的「Agent Protocol串接協定」,以及集中管理AI工具與元件的「Agent Marketplace整合市集」,以加速AI Agent應用研發與部署。

梁明喬表示:「接下來,我們將以GAIA為引擎,打造通用型、業務型、IT型與服務型AI應用,如Vibe Coding、CUBE Intelligence等服務,一步一腳印擴展集團的AI Agent生態圈,型塑智慧金融新格局。」

舉例來說,隨著生成式AI普及,客戶對於數位(助理)服務的期待更高,國泰世華銀行數位品牌CUBE推出「CUBE Intelligence」兩項新服務,包含「升級版」智能助理–阿發,滿足客戶詢問複雜問題的需求,無論客戶提出什麼問題,都可以完整步驟與適當的情緒價值強化與客戶的連結,讓服務更智慧、貼心且符合期待。

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國泰金控副總暨國泰世華銀行數位長陳冠學展示「CUBE Intelligence」兩項新服務
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國泰金控副總經理暨國泰世華銀行數位長陳冠學表示:「除了升級版阿發,另一新服務是我們也在CUBE App新增『對話式功能搜尋(CUBE Search)』,就像把行員放到CUBE App一樣,讓客戶可以用自然語言輕鬆找到想要的服務,讓服務體驗變得更聰明、更人性也更懂你。」兩項CUBE Intelligence新服務即將在年底正式上線。

跨界合作推動台灣大型語言模型落地,加速生成式AI發展

大型語言模型具備強大的語意理解與內容生成能力,是生成式AI快速發展的關鍵推力。國立政治大學金融科技研究中心主任王儷玲指出:「金融產業因為有獨特的金融語境、法規語意以及在地化的繁體中文知識,國際通用模型並不適用,必須建構本土知識庫、標準化模型機制、AI 法規沙盒及在地算力平台,發展台灣企業共同主導與管理的大型語言模型,方能讓更多金融業者透過微調打造適用模型、加速可信賴的AI Agent服務落地。」

國泰金控數數發中心數據暨人工智慧發展部副總經理劉浩翔進一步補充:「本地大型語言模型的成功關鍵,不僅是掌握充足且高品質的數據,還要透過後訓練微調與人類回饋強化學習的訓練方式去微調出適用的AI模型,藉此提升答案的精準度,尤其是需要跨法規、多層邏輯的嚴謹金融專業知識。」

AI要成功,除了應用場景、模型,算力也扮演至關緊要角色,對此,鴻海科技集團亞灣超算執行長姚延宗表示:「本土算力是支持本土大型語言模型落地的關鍵。」不過,他也強調,AI算力快速迭代且進入門檻高,不是每一間企業都可以自建算力,因此,亞灣超算與NVIDIA合作啟用超算中心,讓金融等台灣企業可以按需租賃所需算力,解決資料共享等敏感問題,加速金融AI應用的多元發展。

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產業與學界專家於國泰金控技術年會交流生成式AI如何在台落地應用,左起為:國泰金控副總經理施君蘭、政治大學金融科技研究中心主任王儷玲、國泰金控數數發中心副總經理劉浩翔、鴻海科技集團亞灣超算執行長姚延宗
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總的來說,從GAIA 2.0技術框架的推出、生成式AI的落地應用、到積極參與本土大型語言模型建置等行動,可以清楚看到,國泰金控正由內而外推動全面AI創新:強化內部流程效率與治理能力、以智慧化服務提升客戶體驗,並透過技術開放與跨域合作,為金融產業的數位與AI智慧轉型注入新動能。

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