【書介】《聚焦第一張骨牌》:「一件事」的驚人力量,晉級成功的簡單途徑
【書介】《聚焦第一張骨牌》:「一件事」的驚人力量,晉級成功的簡單途徑
2014.06.21 | 技能

我們往往都知道長時間工作,不代表有效率,充其量只能稱為認真,或者應該說是拼命。但是,拼命不一定等於成功,有效率的工作可能離成功還比較近一些。

如果告訴你,只專心「做一件事」,就能達到成功或卓越的境界!聽起來很不可思議,尤其在講究多工時代的今日,這就像天方夜譚一樣,但,北美地產王蓋瑞‧凱勒(Gary Keller)要告訴你「一件事」所造就的驚人力量,只要專注做好最關鍵的一件事,你可以成就更多,並且比過去更快成功!

作者蓋瑞‧凱勒在 《聚焦第一張骨牌》 這本書透露了很重要的觀點:「一件事,是達成你所要東西的最佳方法。」以世界上成功的企業為例,肯德基(KFC)的創辦人桑德斯上校(Colonel Sanders)以一種雞肉祕方,讓肯德基的炸雞行銷全球;英特爾(Intel)只做專心製造研發CPU,創造了絕大部分的淨營業收入。星巴克(Starbucks)就是專心賣好「咖啡」;對Google來說,他們的一件事就是「搜尋」,透過一件事的力,取得不同凡響的成果,這樣的企業不勝枚舉。

就像這本書一開場就用引用了俄羅斯諺語:「同時追兩隻兔子…一隻都抓不到。」好貼切的一個開場白,其實本書不是告訴你,真的就「只做」一件事,而是運用80/20法則,專心優先做好最關鍵的一件事,聚焦才能讓其他的每件事都順利向前推進。「因為不同凡響的成功是循序漸進達成的,不是齊頭並進做到的。」

作者用「骨牌」來比喻,「每一張骨牌都代表少量的潛在能量,骨牌排得越多,累積的潛在能量越多,只要將排得更多的骨牌輕輕一推,就能啟動連鎖反應,釋出驚人的力量。」這意思就是,啟動一項「關鍵正確」的東西,就能推倒許多東西。

怎麼樣在生活中產生骨牌效應,取得不同凡響的成功呢?關鍵就是一次做一件重要的事,並且日以繼夜。但,要如何「抉擇」哪件事最關鍵?最重要?書中指出,如果我們認為每件事都一樣重要,是一種欺騙自己的謊言,必須從小處著手,將注意焦點放在能發揮「生產力」的事情,讓這件最重要的事情引導自己一天的行動。例如,把待辦事項列出來,思考哪些事「該做」?哪些事「可做」?再從挑出的「該做」事情中,再繼續刪減,直至最重要的一件事出現。

有兩個方向可以去思考:大格局問題:「我的一件事是什麼?」利用這個問題來發展生活願景、事業或公司方向;小焦點問題:「我現在的一件事是什麼?」這個問題可以在每天剛醒來,以及一整天都要隨時不斷問自己這個問題,這可幫助我們聚焦在最重要的工作上。

此外,作者也提到,當你要聚焦「一件事」時,一定要懂得說「不」。書中指出,讓我們沒有生產力的四個小偷分別是:無力說「不」、害怕混亂、不良的健康習慣、環境不支持我的目標。每一個人都不可能面面俱到,生活或工作裡總也有一些事不能忽略。但作者提醒,「切記!成功,不需把每件事都做到完美,而是聚焦、專注做對能帶動後續變化的事!」

因此,作者建議可以從「預約自己的時段」開始。意思是指,把要聚焦的「一件事」挑出來,然後從一日、一週、一月開始規劃。例如,名作家使蒂芬‧金(Stephen King)就將自己時間表切割得相當清楚,早上是屬於他專心寫作時間、下午打盹和寫信、晚上閱讀與家人相聚、看電視等。把時段劃分出來,有紀律的執行,若中間有人突然插進來要打斷,你可以回答:「抱歉已有約」,或者跟對方確認「在某一個時段做好?」,透過這些方式,繼續聚焦最關鍵的一件事。

當然,作者也提醒,人很容易分心,因此,我們必需想方設法讓自己專心,例如找個沒人的房間關上門工作、儲備點心、咖啡、飲料等,以防我們走去茶水間,又碰到某人,一天計畫就可能走樣,關掉電話、不要上網等。

《聚焦第一張骨牌》 不僅舉了很多案例,也有許多圖解部分幫助讀者去釐清自己該做什麼。很喜歡這本書最末的一段話:「把你自己拼起來,你的世界就會一一就定位。當你將目的帶到生活來,曉得自己的優先要務,而且每天針對最重要的第一要務發揮高生產力,你和就會變得有意義,就有可能實現不同凡響。」我們每個人都是自己的第一張骨牌,行動前,先想想,學會聚焦與簡化,創造屬於自己生命的骨牌效應吧!

(作者薛怡青,曾擔任科技媒體記者,現為Readmoo特約作者。)

《聚焦第一張骨牌》 ****

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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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