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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從智慧助手到自主代理:博弘雲端如何帶領企業走上 AI 實踐之路
從智慧助手到自主代理:博弘雲端如何帶領企業走上 AI 實踐之路

「代理式 AI 」(Agentic AI)的創新服務正在重新塑造企業對AI的想像:成為內部實際運行的數位員工,提升關鍵工作流程的效率。代理式AI的技術應用清楚指向一個核心趨勢:2025 年是 AI 邁向「代理式 AI」的起點,讓 AI 擁有決策自主權的技術轉型關鍵,2026 年這股浪潮將持續擴大並邁向規模化部署。

面對這股 AI Agent 浪潮,企業如何加速落地成為關鍵,博弘雲端以雲端與數據整合實力,結合零售、金融等產業經驗,提出 AI 系統整合商定位,協助企業從規劃、導入到維運,降低試錯風險,成為企業佈局 AI 的關鍵夥伴。

避開 AI 轉型冤枉路,企業該如何走對第一步?

博弘雲端事業中心副總經理陳亭竹指出,AI 已經從過去被動回答問題、生成內容的智慧助手,正式進化為具備自主執行能力、可跨系統協作的數位員工,應用場景也從單一任務延伸至多代理協作(Multi-Agent)模式。

「儘管 AI 前景看好,但這條導入之路並非一帆風順。」博弘雲端技術維運中心副總經理暨技術長宋青雲綜合多份市場調查報告指出,到了 2028 年,高達 70% 的重複性工作將被 AI 取代,但同時也有約 40% 的生成式 AI 專案面臨失敗風險;關鍵原因在於,企業常常低估了導入 GenAI 的整體難度——挑戰不僅來自 AI 相關技術的快速更迭,更涉及流程變革與人員適應。

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博弘雲端事業中心副總經理陳亭竹指出,AI 已經從過去被動回答問題的智慧助手,正式進化為具備自主執行能力、可跨系統協作的數位員工。面對這樣的轉變,企業唯有採取「小步快跑、持續驗證」的方式,才能在控制風險的同時加速 AI 落地。
圖/ 數位時代

正因如此,企業在導入 AI 時,其實需要外部專業夥伴的協助,而博弘雲端不僅擁有導入 AI 應用所需的完整技術能力,涵蓋數據、雲端、應用開發、資安防禦與維運,可以一站式滿足企業需求,更能使企業在 AI 轉型過程中少走冤枉路。

宋青雲表示,許多企業在導入 AI 時,往往因過度期待、認知落差或流程改造不全,導致專案停留在測試階段,難以真正落地。這正是博弘雲端存在的關鍵價值——協助企業釐清方向,避免踏上產業內早已被證實「不可行」的方法或技術路徑,縮短從概念驗證到正式上線的過程,讓 AI 真正成為可被信賴、可持續運作的企業戰力。

轉換率提升 50% 的關鍵:HAPPY GO 的 AI 落地實戰路徑

博弘雲端這套導入方法論,並非紙上談兵,而是已在多個實際場域中驗證成效;鼎鼎聯合行銷的 HAPPY GO 會員平台的 AI 轉型歷程,正是其最具代表性的案例之一。陳亭竹說明,HAPPY GO 過去曾面臨AI 落地應用的考驗:會員資料散落在不同部門與系統中,無法整合成完整的會員輪廓,亦難以對會員進行精準貼標與分眾行銷。

為此,博弘雲端先協助 HAPPY GO 進行會員資料的邏輯化與規格化,完成建置數據中台後,再依業務情境評估適合的 AI 模型,並且減少人工貼標的時間,逐步發展精準行銷、零售 MLOps(Machine Learning Operations,模型開發與維運管理)平台等 AI 應用。在穩固的數據基礎下,AI 應用成效也開始一一浮現:首先是 AI 市場調查應用,讓資料彙整與分析效率提升約 80%;透過 AI 個性化推薦機制,廣告點擊轉換率提升 50%。

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左、右為博弘雲端事業中心副總經理陳亭竹及技術維運中心副總經理暨技術長宋青雲。宋青雲分享企業導入案例,許多企業往往因過度期待、認知落差或流程改造不全,導致專案停留在測試階段,難以真正落地。這正是博弘雲端存在的關鍵價值——協助企業釐清方向,避免踏上產業內早已被證實「不可行」的方法或技術路徑,縮短從概念驗證到正式上線的過程,讓 AI 真正成為可被信賴、可持續運作的企業戰力。
圖/ 數位時代

整合 Databricks 與雲端服務,打造彈性高效的數據平台

在協助鼎鼎聯合行銷與其他客戶的實務經驗中,博弘雲端發現,底層數據架構是真正影響 AI 落地速度的關鍵之一,因與 Databricks 合作協助企業打造更具彈性與擴充性的數據平台,作為 AI 長期發展的基礎。

Databricks 以分散式資料處理框架(Apache Spark)為核心,能同時整合結構化與非結構化資料,並支援分散式資料處理、機器學習與進階分析等多元工作負載,讓企業免於在多個平台間反覆搬移資料,省下大量重複開發與系統整合的時間,從而加速 AI 應用從概念驗證、使用者驗收測試(UAT),一路推進到正式上線(Production)的過程,還能確保資料治理策略的一致性,有助於降低資料外洩與合規風險;此對於金融等高度重視資安與法規遵循的產業而言,更顯關鍵。

陳亭竹認為,Databricks 是企業在擴展 AI 應用時「進可攻、退可守」的重要選項。企業可將數據收納在雲端平台,當需要啟動新型 AI 或 Agent 專案時,再切換至 Databricks 進行開發與部署,待服務趨於穩定後,再轉回雲端平台,不僅兼顧開發效率與成本控管,也讓數據平台真正成為 AI 持續放大價值的關鍵基礎。

企業強化 AI 資安防禦的三個維度

隨著 AI 與 Agent 應用逐步深入企業核心流程,資訊安全與治理的重要性也隨之同步提升。對此,宋青雲提出建立完整 AI 資安防禦體系的 3 個維度。第一是資料治理層,企業在導入 AI 應用初期,就應做好資料分級與建立資料治理政策(Policy),明確定義高風險與隱私資料的使用邊界,並規範 AI Agent「能看什麼、說什麼、做什麼」,防止 AI 因執行錯誤而造成的資安風險。

第二是權限管理層,當 AI Agent 角色升級為數位員工時,企業也須比照人員管理方式為其設定明確的職務角色與權限範圍,包括可存取的資料類型與可執行的操作行為,防止因權限過大,讓 AI 成為新的資安破口。

第三為技術應用層,除了導入多重身份驗證、DLP 防制資料外洩、定期修補應用程式漏洞等既有資安防禦措施外,還需導入專為生成式 AI 設計的防禦機制,對 AI 的輸入指令與輸出內容進行雙向管控,降低指令注入攻擊(Prompt Injection)或惡意內容傳遞的風險。

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博弘雲端技術維運中心副總經理暨技術長宋青雲進一步說明「AI 應用下的資安考驗」,透過完善治理政策與角色權限,並設立專為生成式 AI 設計的防禦機制,降低 AI 安全隱私外洩的風險。
圖/ 數位時代

此外,博弘雲端也透過 MSSP 資安維運託管服務,從底層的 WAF、防火牆與入侵偵測,到針對 AI 模型特有弱點的持續掃描,提供 7×24 不間斷且即時的監控與防護。不僅能在系統出現漏洞時主動識別並修補漏洞,更可以即時監控活動,快速辨識潛在威脅。不僅如此,也能因應法規對 AI 可解釋性與可稽核性的要求,保留完整操作與決策紀錄,協助企業因應法規審查。

「AI Agent 已成為企業未來發展的必然方向,」陳亭竹強調,面對這樣的轉變,企業唯有採取「小步快跑、持續驗證」的方式,才能在控制風險的同時,加速 AI 落地。在這波變革浪潮中,博弘雲端不只是提供雲端服務技術的領航家,更是企業推動 AI 轉型的策略戰友。透過深厚的雲端與數據技術實力、跨產業的AI導入實務經驗,以及完善的資安維運託管服務,博弘雲端將持續協助企業把數據轉化為行動力,在 AI Agent 時代助企業實踐永續穩健的 AI 落地應用。

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