你今天多賺了幾小時?盤點時間損益表,奪回你最寶貴的時間!
你今天多賺了幾小時?盤點時間損益表,奪回你最寶貴的時間!

過完緊湊的一天,卻覺得自己沒做什麼「正事」,甚至想不起到底把時間花到哪裡?抓出從起床到就寢的每個情境當中的時間小偷,奪回你人生最寶貴的資產!

圖/ 經理人

早晨是最不受打擾、完全交由你掌控的時間,滑手機無疑是白白浪費時間。《這一天過得很充實》作者蘿拉.范德康(Laura Vanderkam)指出,早上是意志最堅強、最清醒的時刻。成功者都很早起,他們利用早上極短的時間完成最重要的工作。可以是寫文章、收郵件、運動、冥想甚至是與家人共餐,一早從事讓自己快樂的事情,是一天重要的開始。

圖/ 經理人

通勤時間來回加起來若以1.5小時計算,一年工作260日就花費了390個小時,相當於16.25天,什麼都不做的話,通勤一年就偷走了你半個月!時間管理專家美崎榮一郎建議,早點出發避開塞車時間,減少消耗在路上的通勤時間,開車時可以聽有聲書學習,不要浪費通勤的每分鐘。

前美國國防部部長唐納德‧倫斯斐(Donald Rumsfeld)曾說,「如果你從e-mail收件匣工作,你是優先為別人工作。」把e-mail當做每天的第一項工作,無疑是讓e-mail竊取你珍貴的時間。

《慢慢走,拔得頭籌》指出,上午10~11點是工作效率最高的時候,你應該把複雜性或理論性的工作留到這段時間做。所以,若是你用來應付一些急迫的小事,你就是浪費了自己的腦力。把瑣碎的事情移去別的時段吧。

無法拒絕而幫忙別人是常見的時間小偷。如果不想把時間都花在替別人工作,該試著學習拒絕。華頓商學院(Wharton School)管理學教授亞當‧格蘭特(Adam Grant)在他的研究中指出,職場上有只想從別人那裏得到更多,自己付出較少的「索取者」(taker),也有完全配合他人的「給予者」(giver),但真正成功的人,既不是索取者、也不是給予者,而是會為自己設定界限的「類利他者」(otherish)。

https://www.managertoday.com.tw/articles/view/53007
圖/ 經理人

理察•卡爾森(Richard Carlson)在《別再為小事抓狂4》提到,他曾經調查一般人對自己工作中最不喜歡的部分,千篇一律的回答是:會議。如果時間小偷可以分等級的話,會議應該是重量級的搶匪。《哈佛商業評論》專欄作家黎安‧戴維(Liane Davey)建議,經理人應該建立一套參加會議的標準,勇於拒絕沒有效率、無關緊要的會議。

https://www.managertoday.com.tw/articles/view/53007
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《早上三小時完成一天工作》作者箱田忠昭認為,時間管理的關鍵是找出所有自己可以運用的時間。客戶拜訪耗時是因為當中還包括移動的時間,但只要事先列出一些可以在短時間完成的零碎工作,比如打電話、回覆e-mail、做報告要收集的資料等,妥善運用移動、等待中的「空隙時間」,避免浪費。

《省時工作力》作者、商管名師夏川賀央指出,資料蒐集的目的就是為了完成工作,所以只要蒐集到「可以完成工作」的程度就可以了。再者,報告一定不能等到最後一天才交,如果要大幅修正,到時又要耗費不少功夫和時間重做。夏川說,報告要在截止期限前,以不太費力的方式完成,提早交出。當主管要求修正時,有緩衝時間修改,還能在最後時限內交出可以過關的版本。

圖/ 經理人

每個人都希望能夠有一段不受打擾的時間,可以做真正重要的事,不過老闆的郵件一直來、電話老是在響、人一個接著一個來找你講話,每件事情都用掉了你一點時間。《慢慢來,拔得頭籌》建議,告訴你的夥伴、上司和同事,你認為最重要的事。例如,你可以說「我可以晚一點回電給您嗎?」然後用筆記下你想談話的內容,再找時間回覆。

圖/ 經理人

下班後的時間,說長不長、說短不短。如果從9點到家開始計算,12點睡覺,中間還有3小時的空檔。這3個小時,如果只是賴在電視機前面,或是滑手機度過,不覺得太浪費了嗎?《省時工作力》建議,妥善安排你的下班時間,想要讀書、發展第二專長、或充分地放鬆娛樂都好,讓下班後成為你的充電時間。

本文授權轉載自:經理人

成為高效率工作者,《經理人月刊》+《為什麼這樣工作會快、準、好》,教你如何擺脫瞎忙人生

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關鍵字: #數位工作術
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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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