愈是廣泛閱讀的人,愈有可能深陷其中。6種思考盲點,讓你誤以為自己在思考
愈是廣泛閱讀的人,愈有可能深陷其中。6種思考盲點,讓你誤以為自己在思考

假設有兩間製造檢驗儀器的公司,兩者市佔率差不多,產品性能和價格也幾乎相同,但是A公司的產品收納在漂亮的盒子裡,包裝設計美觀;B公司的產品則是內部構造(管線和感應器配置等)都暴露在外,質感較粗糙。你覺得5年後,哪家公司的市占率會成長?

乍看之下,因為A公司產品設計得很出色,似乎是比較合理的答案,但正確答案卻是B公司。因為B公司的產品可以看到內部構造,客戶可以按需求自行改造,讓產品使用起來更方便,而B公司也可以記住顧客的改造,運用在下一次的新品開發,形成雙贏局面。

選擇A公司的人,可能是因為你沒有看到問題的本質:企業顧客購買檢驗儀器的理由,其實並不包含設計。而我們在思考時,通常都會被「包裝設計」這種表象所迷惑。

阻礙你看清本質的思考慣性

《本質思考》作者平井孝至指出,很多人不會從本質思考,只進行表面的思考,而且不管任何人,都會有思考慣性,這些思考慣性,會讓你誤以為自己在思考,所以才無法從「本質」思考,想破頭也找不出解答。

而且愈是廣泛閱讀商業書籍、熱衷學習思考術的人,愈有可能深陷以下思考盲點而不自知。

1. 堅持初期假設

有這類思考慣性的典型症狀是:在討論過程中經常使用「可是……」「不過……」「但是……」等詞反駁別人的想法,這表示說話的人封閉在自己建立的假設中。

陷入這個慣性的人,很難跳脫已設定好的假設,讓思考就停留在自己看見的一小部分本質,而看不到整體樣貌。

擁有這種症狀的人,可以在與他人討論時,多吸收別人的論點,拓展、深化自己的思考,如此一來,就更有機會歸納出可以真正解決問題的答案。

2. 反面結論

這是非常直觀的思考慣性,直接將現象的反面當作答案。比如我們都會覺得累了就需要休息,但卻忽略人會感到疲倦的原因有很多種,可能是對未來失去目標,也可能是真的生病了。

若是單純把現象的反面當作答案,只會掩蓋潛藏在現象背後的本質,這樣無法真正解決問題。

3. 依賴架構思考

我們在分析問題時,經常會運用理論架構幫助思考。以企業經常使用的SWOT分析來說,把公司的Strength(優勢)、Weakness(弱點)、Opportunity(機會)、Threat(威脅)列出來,對資訊整理來說,的確是非常有效,但對於解決問題,並沒有太大的意義。

在使用制式架構整理資訊的過程,總會讓人誤以為自己已經思考過了,而且因為大量資訊擺在面前,就會覺得自己了解所有狀況,於是便會停止思考。

4. 依常理分類

「那個人氣質好好喔!」「因為她是學音樂的啊!」
「他好喜歡分析東西喔!」「因為他是念理工科的啊!」

上述的對話就是依常理分類的典型例子,大家都會覺得學音樂的人氣質很好,但這其實是刻板印象,氣質好不好跟學音樂與否,其實並沒有什麼相關性。

許多時候,我們把事物進行分類後就以為自己已經思考、了解了,但事實上,分類並沒辦法解答事情,而你只是運用常理在尋找邏輯,而不是真的用大腦在思考。

5. 忘了思考的目的

我們為了解決問題,會先進行資料蒐集、整理,若是在資訊蒐集和整理階段時,不知不覺讓這件事變成目的,而忘了當初蒐集資料的目的。

不只是製作資料時會有這種情況發生,在漫長的討論過程中,也會有忘記對話目的的人,想說的話並沒有傳達得很清楚,講了一堆,卻被問:「你到底想說什麼?」沒有謹記思考、說話的目的,結果就只是運作到手和嘴巴,而非大腦。

6. 喪失主體性

犯這種慣性的人,通常會不自覺地依賴別人的大腦思考。因為沒有徹底的思考,所以他會對自己的主張沒有信心,聽到別人說的話,通常都會表示認同,而沒有站穩自己的立場。下述對話就是一個典型的例子:

A:「我們的工作方式可能要大幅改變。」
B:「說得也是,現在的做法真的不太有效率……」
A:「但我覺得公司高層提出來的政策不太妥當。」
B:「聽你這麼一說,好像真的是這樣耶……」

這樣的對話只是單方面的,雙方並沒有提出新觀點討論,最終淪為一言堂。

日常生活的小練習,培養本質思考的能力

根據平井孝至的經驗,幾乎所有人都有思考慣性,若要找到真正解決問題的答案,就必須先知道自己的思考慣性,再加以修正,進而從事物「本質」思考。

在資訊氾濫、變化快速的現代社會裡,我們常會急於採取行動,但若是你能往後退一步,仔細觀察事物的本質,你會發現更有效率的答案。

平井孝至最後提供大家平常鍛鍊自己本質思考能力的方法,不論何時何地,只要撥一點空檔和思考的意願,就可以自我訓練。

1. 磨練歷史觀

歷史可以拓展思考範圍,你可以從歷史中學習、思考,增加提出新觀點的能力。你也可以參考以下文章:

1.為什麼要學歷史?鍛鍊思辨能力4個步驟,關鍵時刻做出正確決定!
2.宏觀的格局和視野怎麼培養?我推薦的 3 位作家與他們的成名作

2. 從標題聯想內容

每天只要花5分鐘,試著從報紙、雜誌的標題想像內容和結構。推測完再閱讀報導,和自己構思的內容比較一下,如果報導寫得比你想的更深入,就把那個觀點學起來;若是你可以找到比報導更深、更廣的內容,就表示你的思考力已經提升,學會不依賴資訊的思考方式。

3. 與別人分享觀點

你可以向朋友、家人或同事分享你自己思考出的「理論」,可以是對於時事的評論,也可以是你自己的生活觀察,試著和他們討論,聽聽他們的想法,這樣可以讓你的思考從單純的紙上談兵,化為可實際運用的執行對策。

延伸閱讀:

  1. 訓練「獨立思考」最好的方法是寫作,而不只是閱讀
  2. 思考的三個層次,你是哪一個?有意識地跳脫框架,才是「獨立思考」!

本文授權轉載自:經理人

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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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