不依靠數位工具,找到最適合你的工作方法
不依靠數位工具,找到最適合你的工作方法

寫成文章放上與其他人接觸的溝通管道後,基本上這篇文章某部份的解釋權也已經不在自己手上,讀者難免誤讀,但作者有時候也不一定是有明確不可變的思想,於是在這樣反覆來往的誤讀中,有時候新的創意與思考反而會產生。我一直深信這一點。

不過,今天我想犯一個作者大忌,回過頭來自己解釋自己。在各式各樣別人附加在我身上的「定義」中,有一種詮釋其實和我心中所想南轅北轍,這個解讀就是:「你真是一個依靠數位工具的人。」

但其實我心中真正的想法是:「我認為我們不能依靠任何數位、網路工具」,或者說,不是我(們)依靠數位工具,而是「數位工具依靠我(們)」。是我們賦予這些工具靈魂,讓他們成為實用,沒有我(們),這些數位工具完全沒有意義,但沒有這些(某些)工具,我(們)依然可以找到完成事情的方法。

[![](http://3.bp.blogspot.com/-OtQ31gebqB8/UyT5YiTp3uI/AAAAAAADSHg/DntKoiu8WLE/s1600/Screenshot+-+2014_3_16+,+%E4%B8%8A%E5%8D%88+08_42_31.png)](http://3.bp.blogspot.com/-OtQ31gebqB8/UyT5YiTp3uI/AAAAAAADSHg/DntKoiu8WLE/s1600/Screenshot+-+2014_3_16+,+%E4%B8%8A%E5%8D%88+08_42_31.png) 
### 一、自己的方法,才靠得住

是的,重點是那樣一套屬於自己的「方法」是否被建立起來,如果說我依靠什麼,那麼我依靠的應該是背後那一套自己慢慢磨練出來的「做事情的流程」、「面對事物的態度」和「執行任務的方法」,而非任何一個特定的工具。

方法,是自己的,所以靠得住,只要我還在,只要我還在動腦思考,那麼我相信自己的方法永遠都是自己最好的依靠。而那些網路、數位工具?對不起,我不能依靠你。

就好像餐廳的大廚有一把傳世的名刀,讓他做菜更俐落,但是如果有一天名刀壞掉了,難道這位大廚就從此做不出好菜了嗎?當然不是,大廚最重要的是他有自己做菜的哲學、口味的藝術、料理的方法,刀壞了,換把適合的刀,一定還是有好菜可以上桌。

二、有了方法,換工具就很簡單

所以,我們不能奢望數位、網路或任何工具可以幫我們解決問題,真正解決問題的永遠是我們的方法,是我們自己。

因此像是我個人「愛用」的 Evernote ,我常常建議大家可以嘗試把所有資料放入 Evernote 做一個專案統整,這樣最有效率(兩張圖解釋 Evernote 的 完全記憶 與 專案管理筆記 方法)。有朋友可能因此解讀:「哇!你好依賴 Evernote。」不,其實我依賴的是「把所有資料統整的專案管理方法」。

今天換到另外一個可以做資料統整的軟體,我還是一樣的方法。

有了方法,我們要做的就只是「找到適合自己方法」的工具而已。就像大廚在做菜前總是已經有一套完美的料理計畫,所以他們可以輕鬆挑出好食材並做出好菜,但其實大廚也不是去找出什麼隱藏的夢幻食材,很多時候用得也只是我們一般市場看得到的東西,只是大廚知道自己要什麼,所以可以挑到和自己的菜單完美搭配的素材。

工具就像這些食材,很多時候他們是中性的,好壞其實來自於我們怎麼使用它的方法。這個工具對你壞,或許對我好,但要怎麼知道對自己好的工具是什麼?只有先建立「自己的一套方法」,而一旦有了方法的大廚,難道換個食材就做不出好菜嗎?

三、建立流程,獲得效率,規避風險

很多人問說:「 Evernote CEO 說他們要做百年企業,這是不是代表這個筆記服務很值得依靠?」我其實從來不會把這句話當真,我的意思是,或許 Evernote 有那個志向,但一家公司要做百年有那麼容易嗎? Evernote 最近的偶像 Nike 都還做不到 50 年呢!

我並非是會被這些志願感動的人,我只是挑一個適合自己方法的工具。

所以,我使用任何工具時從來不會覺得「我會永遠使用這個工具」,相對的,我會去思考的是一套可以更長久、不斷修正的工作流程,然後隨時選擇當下適合這個流程的工具,並且保留替換的彈性即可。

當我說「雲端可以幫我長久保存資料」時,我思考的不是依賴某個雲端工具「永遠」幫我儲存某些資料,而是整個雲端世界這個新方法、新流程。

把工作的資料雲端化,可以方便攜帶,可以在即使小小一台手機上隨時使用,並且自己不用做太複雜、太花時間的備份,而可以有一個自動化的流程來幫資料做好儲存、整理、使用與救援。這是我的方法,在這個方法上我可以獲得最大的工作效率。

於是我自己選擇像是 Evernote、 Google 相簿、 Dropbox 這些「工具」來加入我的流程。如果有一天這些工具不能用了呢?那就換個工具吧!因為在這個雲端的流程裡,資料反而更容易轉移,即使像是 Evernote 都一樣有儲存完整筆記在本機、可以轉 HTML,而且如果有天有更好的筆記服務出現,那這個筆記服務多半會推出「把 Evernote 筆記轉入 XXX 」的功能幫我們移轉。

四、我想介紹的不是工具,而是背後的方法

我常常在思考的其實是自己方法的精進,而非軟體到底怎麼用。

當然,我必須感謝這些我使用過的、我介紹過的數位、網路工具,因為每個工具背後都有開發者的心血、開發者的想法,開發者想要讓這個工具怎麼用的「方法與流程」,最後這一點最寶貴!

因為當我使用這些數位、網路工具時,我其實就是在跟這些「方法與流程」對話,回頭來思考、修正、精進、刺激自己原本的方法。

於是,當我獲得這些工具裡包含的那些好方法後,我就可以保留一個彈性:「隨時帶走這些方法,留下這個工具」,因為我知道,我也認為,我們其實不能依靠任何數位、網路工具,但我們可以依靠一個適合這個最新世界的工作方法。

最後,也歡迎延伸閱讀我的一些方法: 

1. 在雲端工作、數位生活中節省與擁有更多時間的方法
2. 無紙化工作方法,不「紙」數位化,還需行動化雲端化
3. 10 個真的可以被具體執行的時間管理技巧
4. 養成好習慣之前,如何建立真的做得到的習慣養成目標?
5. 不完美,效率大加倍:雜亂拖延少做點讓你更有生產力 

 

出自:電腦玩物

關鍵字: #數位工具
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OpenAI 重磅講者親臨高雄|掌握前瞻 AI 與產業轉型關鍵趨勢
OpenAI 重磅講者親臨高雄|掌握前瞻 AI 與產業轉型關鍵趨勢

隨著 AI 工具逐漸普及,真正拉開差距的,已不只是技術或算力的強弱,是企業能否整理資料、重新設計流程,並把 AI 融合既有工作方式,持續轉化為營運價值。

Amazon Web Services(AWS)將於10月23日於高雄舉辦「2026 亞馬遜港都 AI 創新日」邀請 OpenAI 與製造、金融、交通、零售及運動育樂等領域的實務代表,從技術趨勢、資料治理、流程設計與組織轉型等面向,拆解 AI 落地前必須處理的現實問題,協助企業重新檢視自身的導入條件與下一步布局。

企業下一步,不只是再導入一套 AI 工具,而是讓 AI 進入日常營運

模型可以採購,系統可以建置,但資料是否整理到位、流程能否重新設計、組織是否清楚由誰負責,才是決定技術能否持續發揮價值的關鍵。

高雄近年推動數位轉型,同樣面對這項核心課題。亞灣周邊聚集扣件、石化、鋼鐵等傳統產業,場域複雜、既有系統眾多,正因如此,更能檢驗一套 AI 導入方法是否具備複製與擴大的條件。城市發展也從建置算力基礎,進一步走向讓技術真正進入產業與治理現場。

AWS 連續六年深耕高雄,今年以「雲騰智慧大南方 齊創 AI 好未來」為主軸,將討論重心從雲端與算力基礎,推進到應用全面升級,協助城市從「有 AI」走向「AI 有感」。

政府治理是否更即時、產業流程是否真正改變、市民與使用者能否感受到服務提升,才是「AI 有感」的具體檢驗。延續「高雄試點、全臺普及、雲端出海國際」的發展路徑,10月 23 日登場的亞馬遜港都 AI 創新日要談的不只是企業「有沒有 AI」,而是導入之後企業的真實改變。

2025 亞馬遜港都 AI 創新日現場,資料照
圖/ AWS

OpenAI 重磅講者親臨高雄,從技術前沿看見企業的關鍵課題

今年活動特別邀請 OpenAI 東南亞暨台灣合作夥伴總監 Mark Jeffrey,以「前瞻 AI 如何助力產業領袖開創新局」為題,分享在 AI 技術快速演進之下,企業應如何重新思考未來布局。

面對 AI 能力邊界持續擴張,哪些應用已具備規模化條件?哪些仍需要更完整的資料、治理與組織準備?這是正在規畫下一階段 AI 投資的企業必須先回答的關鍵課題。

上午議程將從資料、組織與金融三個面向,拆解 AI 落地前必須處理的現實問題。「數據為本,AI 啟航」先回到資料基礎:外部模型跑得再快,若企業自身的欄位定義、存取權限與資料品質尚未整理到位,技術仍難以轉化為可靠判斷。

「打造 AI-Ready 組織的關鍵布局」論壇則聚焦組織當責。AI 專案通常橫跨資訊、營運與管理部門,真正困難的不只是把系統建起來,而是由誰推動流程改造、由誰認列成果,以及當 AI 產出的判斷出現問題時,責任最後應由誰承擔。公部門、製造業與雲端服務業者如何從不同角色處理這些問題,對其他組織同樣具有參考價值。

金融創新論壇將討論 AI、虛擬資產與企業轉型。金融場域對資料安全、合規、風控與可追溯性的高度要求,也提醒企業:效率不能取代治理,AI 更不能成為責任模糊的理由。能否在高監管、高風險環境中建立清楚邊界,將直接影響 AI 應用能不能被長期採用。

2025 年活動論壇現場,資料照
圖/ AWS

從六種產業場景,看 AI 如何走進真實流程

真正具備參考價值的 AI 案例,不只要說明「做了什麼」,還要回答幾個更實際的問題:解決哪一段流程、使用哪些資料、在哪個節點交給 AI、誰負責最後判斷,又如何確認投入確實產生價值。

下午議程規劃橫跨智慧支付、製造、媒體科技、智慧交通、零售製造與運動育樂六種產業場景。每個場景面對的資料條件、即時要求與風險門檻都不相同。

產業場景 議程規劃與關鍵課題
智慧支付 藍新金流運用 AWS AI 自建智能 KYC 與交易監控;處理身份辨識、交易監控與風險判斷
製造 以語意層串接資料孤島,讓 AI Agent 正確理解分散在不同系統的資料
媒體科技 會說台語的 AI Agent:從醫院櫃台到第一線的落地實戰
零售製造 零售製造轉型;把技術接進實際營運與使用者體驗

這些差異進一步說明,AI 沒有一套可以直接複製到所有產業的標準答案。企業真正需要的,不只是更多案例,而是看見不同產業如何依資料條件、即時要求與風險門檻,把 AI 融入實際營運與使用者體驗。

現場同步打造「產業賦能走廊」,邀集超過 15 組雲端生態系夥伴設置展示攤位,聚焦智慧製造、金融科技與城市治理的真實痛點與解法。無論企業目前卡在技術、資料、治理,還是組織協作,不同問題點,都能找到對應的解方。

10 月 23 日,從智慧製造的產線優化、金融科技的風控升級,到運動產業的會員體驗創新,看 AI 如何從概念走進產業現場,成為百工百業轉型升級的實際動能。

10/23高雄展覽館盛大舉行
圖/ AWS

「2026 亞馬遜港都 AI 創新日」,掌握 AI 賦能百工百業、領航產業升級的實務趨勢
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