【書介】《其實工作不必這麼累》~教你只花1%時間，創造99%價值的心法|數位時代 BusinessNext

你發現自己每天總是七晚八晚才回到家？永遠有回不完的電子郵件、做不完的簡報、堆積如山的文件未閱？還是工作進度永遠落後？電腦「桌面」貼滿了「待辦事項」的提醒？如果以上這些現象都有，別擔心，交給百萬暢銷作家理查．柯克(Richard Koch)，他將告訴你輕鬆工作的10種方法，讓你可以一週只工作2天，卻能達成的成果比一週工作5天還高出60%！

試想如果時間、力氣都花在能創造最大效果的工作上，那會有多大的進步？

暢銷書《80/20法則》的作者理查．柯克結合三十多年的顧問經驗，在新書《其實工作不必這麼累》中將暢銷全球的80／20法則應用到個人工作上，歸納出10種應用方式。

理查．柯克在許多公司經營績效的結果發現，「80％的結果是由20％的原因導致，或是換個角度說，80％的產出是由20％的投入創造。而能為企業帶來營收的是只有五分之一的顧客為公司創造五分之四的價值，其餘五分之四的顧客只為公司創造五分之一的價值，換算一下會發現，一個主要顧客能為公司的創造是普通客戶的16倍。」

所以，這就是為何當初賈伯斯在1997年重返當時瀕臨破產的蘋果（Apple）公司，卻大砍70％產品品項，只將所有力氣只聚焦在能為蘋果帶來現金的30％產品上，此舉讓賈伯斯成功的挽救了蘋果。可是，許多優秀的經理人卻往往犯下嚴重的錯誤，「因為他們以為這是一個50／50的世界，他們以為因果是線性、等量變化的關係，不了解世界其實是80／20分布，甲顧客未必跟乙顧客一樣好，A產品或市場區隔未必跟B產品或市場區隔一樣好。」

80／20法則除了在商業應用上，作者把它發展成10種具有80／20工作人的特質，包括：調查型、人脈王、導師型、槓桿型、激發能量型、追求意義型、創造時間型、簡化型、懶惰型、策略型。作者表示，可將這10種特質視為10種不同的方法，若能在其中一項盡力做好，就足夠改變繁忙或沒有效率的現況。

以「創造時間型」為例，現代人必定都有時間不夠用的時間焦慮症，但是作者指出，時間本身並不會創造壓力、時間也不必然等於金錢，價值跟時間無關，「如果要以80／20法則來運用時間，首先就要先找出最有價值、最有貢獻、最有影響的層面，80／20法則警醒我們聚焦在有影響性的原因，別理會那些製造出大量噪音、只會導致混淆困惑的無關緊要的事。更重要的是，要有「紀律」，行動之前先思考，抗拒分心，只聚焦在真正有價值的重要事務。」

作者也提出避開時間陷阱的10個提醒，例如：減少資訊量、停止超支超時計畫、減少回覆電話的數量、別做任何不會使顧客受益的事、減少電子郵件的數量…等。因此，有價值的產出並不受限於工作時數，實驗證明更多的休閒反而提高專業人員的產出。作者一再強調「時間永不匱乏」，重點在於人們總是無法聚焦，也無力抗拒分心。

因此，80／20工作人另一個特質就是「簡化」，例如賈伯斯就是追求「簡化」理念的成功者，在賈伯斯領導的蘋果產品裡都可以看到「簡化」的特質。而「簡化的精髓在於了解複雜的事物中有哪些是重要的東西，以及哪些是不重要的東西，把複雜的事物精簡成可識別、容易了解的東西。」越簡化、越讓人容易明白親近、當然作者也提醒，簡化後的產物仍必須含有情感共鳴，純粹理性的東西是不易於溝通的。

想像一下，若你能透過20％的時間產生超過80％的有用結果，你總是做出80／20決策，你的工作會是怎樣的面貌嗎？理查．柯克說：「你的時間永遠不會不夠，你只會處理最重要、最引人注意的事項，你會使你的事業更有成效、獲利更高，你能教同事如何更輕鬆、更有趣的工作。你可以辨識出你的最佳顧客，懂得做些什麼使他們更開心、滿意，你會了解你的事業的真正優勢……。」

《其實工作不必這麼累》這本新書不只適合忙到焦頭爛額的專業經理人閱讀，也適合所有想把24小時變成48小時的工作者閱讀。這不只是一本實用的書，更是一本可以實踐應用的好書，可千萬別只是讀它而已，要加以落實在工作上，運用槓桿效果，以少量的努力產生顯著的成果。

(作者薛怡青,曾擔任科技媒體記者，現為Readmoo特約作者。)

《其實工作不必這麼累》 ****

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AI 智慧代理人時代來臨！三大導入階段， AI 落地企業不卡關

生成式 AI 帶動企業數位轉型浪潮持續升溫，各界不再滿足單一任務型的 AI 應用，而是期盼 AI 能真正成為具備主動決策與多工能力的「智慧代理人」。

生成式 AI 帶動企業數位轉型浪潮持續升溫，各界不再滿足單一任務型的 AI 應用，而是期盼 AI 能真正成為具備主動決策與多工能力的「智慧代理人」（Agentic AI），在最少人為干預的情況下，自主推進工作流程、完成複雜任務。

但企業導入AI並非一蹴可幾，而是需要對AI有正確認識，並制訂循序漸進的導入流程，才能真正發揮AI功效。在2025台灣人工智慧年會中，cacaFly 聖洋科技技術副總吳振和提出三大導入關鍵階段，深入剖析企業如何從概念驗證（PoC）階段，逐步推進到實際上線（Production），並分享實務經驗與觀察。

延伸閱讀：生成式AI可以怎麼用？cacaFly現身說法，助企業應用GCP服務智慧轉型

解鎖 Agentic AI，企業邁向多任務智慧代理

「很多公司會問，One AI 要做什麼事？但實際上，若要讓 AI 回答公司內部政策或新法條的相關問題，僅靠基礎模型並不足夠。」吳振和指出，要讓 AI 真正成為能「做事」的智慧代理人，前提是它必須理解企業內部的脈絡與知識，並即時掌握外部變動的資訊。

企業必須先釐清內部規範是否與最新法規相符，這意味著系統必須具備持續爬取與解析最新資料的能力。為此，企業必須先截取與整理內容，再建構成專屬的知識庫（Knowledge Base），確保資料品質達到可用標準後，再透過檢索增強生成（Retrieval-Augmented Generation, RAG）技術，使 AI 能夠即時動態查詢並生成符合企業語境的回答。

延伸閱讀：從資料清洗到 RAG，大型語言模型的必需品，做出專屬企業的 AI 知識庫！

吳振和強調，這是一個動態循環的過程：從資料蒐集、品質控管、知識庫建構到生成應用，每一環節都息息相關，任何一處鬆動都會影響最終產出的準確性與可信度。

破除「一次到位」迷思，從驗證到落地的三大關鍵階段

許多企業對 AI 寄予厚望，因此常將 PoC 視為年度計畫的重點，希望能「一次到位」做出具體成果。但吳振和提醒，若缺乏清楚的系統工程思維，PoC 容易淪為「概念展示」，難以真正走入組織的日常營運。

他將導入 Agentic 系統工程的歷程，分為三個關鍵階段：

1.第一階段：可行性評估（Feasibility Study）
企業必須在投入資源前，先明確界定「最需要被 AI 解決的關鍵問題」是什麼，並進一步設計可量化的驗證指標。這不僅包括評估技術實作的可行性，更要從商業目標出發，釐清導入 AI 的具體使用情境、預期成效與風險邊界，如此才能確保後續模型選型與資料蒐集方向正確對齊業務需求。

2.第二階段：系統設計與驗證（Design & PoC）
在確定導入方向後，必須規劃清楚資料蒐集與整理流程，確保知識庫的內容具備正確性、完整性與時效性。吳振和特別強調，這個階段不能只追求展示效果，而應以「產品化思維」來構築 PoC，使其具備可擴充性、可維護性及安全性，才能為後續上線打下基礎。

3.第三階段：產品化與營運（Production & Operation）
當 PoC 驗證完成後，進入正式上線階段，挑戰也隨之而來。除了需要整合企業內部系統與流程，還必須建立持續監控與維運機制，確保模型表現隨時間演進不會劣化，並能快速回應法規變動或資料更新的需求。吳振和指出，這往往是最容易被低估、但也是最考驗企業組織能力的關鍵環節。

建立模型優化根基，打造高品質的黃金資料集

吳振和特別強調，要讓 Agentic 系統工程真正發揮效益，企業必須先建立一套高品質的「黃金資料集」（Golden Dataset），作為模型評估與優化根基。他指出，黃金資料集的價值在於能為模型選擇與前測提供客觀依據，讓團隊能針對不同任務挑選最適合的模型，避免導入初期就誤踩方向。

同時，黃金資料集也能協助團隊辨識模型的常見錯誤與脆弱點，進而快速回應「模型飄移」（Model Drift）的風險。吳振和說明，所謂模型飄移，指的是即使模型本身未經改版，效能也可能隨著環境與資料變動而突然下降，導致原本表現良好的模型出現偏差。透過持續比對模型預測與黃金資料集結果，團隊才能即時察覺效能衰退，並進行迭代更新，確保系統長期穩定運作。

從小規模應用起步，漸進擴展至核心業務

吳振和分享，在實際輔導企業導入 AI 的經驗中，最常見的挑戰來自於「期待落差」。許多企業誤認為概念驗證（PoC）階段即可呈現完整的產品原型，然而實際情況顯示，若企業未能建立完善的資料架構與流程基礎設施，即使短期內展現亮眼成效，也難以確保長期營運的穩定性與可持續性。

也因此他建議企業在規劃 AI 導入時，應採取漸進式策略，從小規模應用場景著手，逐步擴展至核心業務領域。企業應將 PoC 定位為整體產品開發生命週期的重要環節，而非獨立的一次性專案。

AI 的導入不僅是一場技術升級，更是企業組織文化與決策流程的轉型工程。唯有從資料治理、流程優化到人才培訓同步布局，才能確保 AI 能在企業內部真正「落地生根」，創造長期商業價值，成為真正的智慧代理人。