人人都可學!東京女社長的超強時間管理法,想做的事都能完成
人人都可學!東京女社長的超強時間管理法,想做的事都能完成

「事情都做不完了,哪有時間跟朋友吃飯?」「工作太忙了,根本沒時間準備英文檢定跟證照⋯⋯」這是你心理的OS嗎?總是覺得時間不夠用,所以常常決定「不去做某件事」。

但是,許多的成功人士並非是用「因為沒時間,所以沒辦法去做⋯⋯」的減法思維來衡量時間,相反地,他們秉持的是「這個要做、那個也要做」的信念,是將時間以加法來思考的人。

來自日本東京的臼井由妃(Usui Yuki),原為連一本商管書籍都沒看過的平凡家庭主婦,卻因為丈夫罹癌去世,要一肩扛起經營公司的重擔。但是她不僅讓公司從負債3億日幣變成年收23億日幣的優良企業,還能每年辦60場以上的演講、出版3本以上新書。此外,還以每年一份證書的速度,取得地政士、MBA及多項博士學位。

臼井人生版圖的大躍進,來自於她高超的時間管理能力,她認為「懂得支配時間,就能擁有生活餘裕與金錢」。談到時間管理,她提出了4個提醒:

一、 再忙,也絕不能忽略人際關係

「因為沒時間,就減少與人碰面的次數」堪稱是在進行時間管理時的大忌。臼井強調:追根究柢,機會、時間和金錢都是由人製造而來的,所以任何事都比不上與人交際還來的重要。實際上,無論是經驗或新知,許多事情反而是透過與人交流才能真正學習到箇中道理。

當然,以現實面來說,我們不是整天閒閒沒事做,的確無法一天到晚不停與人約見面吃飯,所以,「對要碰面的人進行評估」變成是件很重要的事,而「優先和可能成為未來貴人的人士見面」或許是你應該考慮的方向。

此外,既然手邊要處理的事情如此繁忙,我們更不該以專家自居,自認凡事都要自己解決。相對地,向他人請益是更有效率的方式,換句話說,就是「與其知十,不如認識十個有所知的人」。

二、 與其受人督促,不如自我監督

你常常有趕不上死線(deadline)的焦慮狀況出現嗎?雖然這類事情的發生,不可能完全防止,但你可以試著採取「由自己訂定時間期限」的方式,大原則就是「在設定期限時,必須由他人規定的截止日往前推算」。

舉例來說,雜誌文章的截稿日通常為每個月的15號,那麼,你可以為自己訂下「要提早3天完成」的期限,並向對方宣告你的規劃。臼井的多年經驗證實,比起其他人規定的截止日期,人們會對於自己所認知的期限比較敏感,所以也比較願意遵守自己所訂的期限。

三、 杜絕優柔寡斷,先做再說

「等我有衝勁時再說」「再等我準備得完善一點…….」這些都是優柔寡斷者的口頭禪。實際上,任何事情拖得越久,反而會變得越難處理。「先做了再說」才是真正講求效率的人的做法。在不得已的情況下,優柔寡斷者會認為自己是在「準備不足的情況下,不得不開始工作」,反之,高效率工作者是採用「就算還沒準備好,也要暫時先起步」的觀點做事。

而在工作大約完成到60%的時候,可以停下來檢視目前進度並適時修正執行計畫。與其追求行動前需要萬事俱備,不如邊進行邊修正,慢慢邁向完美。

四、 小習慣生出大時間

在此,臼井特別提出了兩個時段─早晨與空閒時間。因為早晨是一般工作者特別提不起勁的時段,而空閒時間則是一般人最常浪費掉時間的時候。

早晨

要如何駕馭早晨?不妨謹記「一」字訣原則:

1. 洽商等重要事情,在「一」早進行

人在早晨起床後3~5小時左右,是大腦前額葉的活躍期,此時最適合進行戰略思考或計畫商討等重要工作。

2. 討厭的事,「一」早就把它解決

把非做不可卻又提不起興致處理的事情往後拖延並不會讓自己更輕鬆,只會讓自己想到就痛苦。若一早就把討厭的事解決掉,反而能讓之後的工作做起來更愉快盡興,一整天下來,就不會因為有尚未處理的厭煩事情,而感到沉重壓力及倦怠感。

空閒時間

至於空閒時間該如何規劃?臼井認為,就算突然出現了5分鐘或10分鐘的零碎時間,一般人通常會因為沒有做事前準備,所以當下不知道該做什麼,只好任由時間流逝。對此,她建議事先列出在空閒時間能做的事,制定「空閒時間表」,例如:

5分鐘:

  • 收發電子郵件和電話聯繫
  • 發想宣傳標語或商品名稱
  • 收集報章雜誌的趨勢資訊

10分鐘:

  • 寫感謝狀或問候卡
  • 做體操或伸展運動
  • 練習英語會話或查單字

如此一來,藉由事先思考「幾分鐘能做什麼事?」即便是短暫出現的「空閒時間」,也能做最有效率的運用。

關鍵字: #數位工作術
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當AI開始幫消費者做決定,品牌怎麼做?iKala Connection Day揭企業轉型解方
當AI開始幫消費者做決定,品牌怎麼做?iKala Connection Day揭企業轉型解方

隨著代理式AI(Agentic AI)快速發展,人工智慧的角色也從被動問答的對話工具,轉變為能主動代為執行搜尋的商業介面;兩者根本的差異在於,前者仍須仰賴使用者逐步下達指令,後者則能自主完成任務。當AI代理為人類代勞搜尋、比價、甚至決策等任務,品牌競爭的對象便不再限於消費者,也涵蓋替消費者把關的AI代理。

因此,「Business to Agent」(B2A)成為當代企業必須面對的新命題,為了擁抱嶄新的思路,跨國AI轉型解決方案供應商iKala舉辦第二屆「iKala Connection Day」論壇,以「數據領航:AI時代的真實價值」為題,邀集Google Cloud、Google Ads等產業領袖,一同剖析企業如何從基礎建設走向市場端,搶佔AI先機。

不只SEO,還要GEO!企業如何讓AI認識你

回顧過往科技發展週期,新科技普遍需10至12年才能成熟。iKala共同創辦人暨集團董事長程世嘉引述AMD執行長蘇姿丰的比喻來說,若AI是一場棒球賽,目前僅走到第三局。這意味著,只要企業採用率持續攀升,尚且毋需擔憂AI泡沫化;反之,AI產業可能才正要邁入超級循環。

不過,程世嘉也提出「智慧通膨」的現象,他表示:「各大廠不斷推出新模型,資本支出也不斷提升,但使用成本並沒有因此下降,因為算力供不應求;不過長期來看,成本曲線一定會往下走,未來AI智慧會像水龍頭一樣,打開就有。」

隨著AI逐步普及,使用者尋找資訊的方式也隨之轉變。程世嘉強調,搜尋行為正從關鍵字轉向AI對話與生成式搜尋。企業除經營傳統SEO,更需布局GEO(生成式引擎優化),提高被AI引用與推薦的機會。這波版位重分配與十餘年前SEO興起時無異,及早掌握規則者,才能在新流量分配中卡位。

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iKala共同創辦人暨集團董事長 程世嘉
圖/ 數位時代

迎戰Business-to-Agent,如何搶進AI決策新戰場

要爭取AI時代的流量紅利,關鍵前提在於企業內部的基礎建設是否到位。「現在超過9成的企業都有AI焦慮症,大家都很急著導入AI工具,但背後缺乏整體的策略與架構。」iKala AI服務事業部副總經理Gary Yang認為,AI專案應如培訓新進員工,結合商業策略與數據資產雙向評估,才能真正落地。

「如果沒有穩定的雲端基礎,企業的AI就會是空中樓閣。」他強調,雲端即是企業佈局AI的關鍵基礎建設之一。如多數企業選擇Google Cloud,看重的就是技術護城河、數據主權與總體擁有成本;而iKala推出的企業級AI代理平台iKala Nexus,定位為策略中樞與營運大腦,即立基於此。

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iKala AI服務事業部副總經理Gary Yang
圖/ 數位時代

然而,架構穩固只是起點。Google Workspace銷售總監Murray Chiang指出,全球僅約3%企業成功透過AI達成深度轉型,關鍵就在AI代理能取得多少企業資料與情境。因此,企業級Gemini Enterprise App結合個人級Google Workspace,構成Google所主張的「代理型工作轉型」(Agentic Workplace Transformation,AWT)主軸,讓AI從被動對話框升級為跨系統執行的代理,並恪守數據主權歸屬企業的原則,讓企業級AI能真正發揮效益。

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Google Workspace銷售總監Murray Chiang
圖/ 數位時代

當企業打穩內部地基,外部競爭也才能順勢轉向市場端。「Google Search全球年搜尋量達5兆次,近八成消費者認為AI讓購物決策更快、更有信心。」Google Ads廣告產品行銷資深總監Alvin Tsai指出,「B2A」(Business to Agent)的時代來臨,當AI代理主導決策時,看重的是API串接流暢度與數據結構化程度,企業必須從爭取「被看見」的SEO排名,走向爭取「被推薦」的AI清單,並進一步走向「被選擇」。其中,信任將成為AI時代品牌經營的關鍵。

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Google Ads廣告產品行銷資深總監Alvin Tsai
圖/ 數位時代

從洞察到執行,iKala全方位解方引領品牌佈局

這份信任要能落地,關鍵在於底層數據是否可信。對此,iKala行銷科技事業部總監Donna Hsu提出的IMC整合行銷架構,正是iKala因應Agentic Commerce時代所提出的整體解決方案。

面對高度碎片化的行銷環境,品牌需要建立的,是一套能從市場洞察延伸至全通路執行、並持續優化的整合行銷系統。Ontix即時掌握消費者社群聲量與市場趨勢,代表品牌對人的理解;Kuroma則從AI搜尋視角,分析品牌在生成式搜尋中的能見度與引用表現,代表對AI的理解;兩者合力,讓品牌同時掌握人類與AI代理的決策脈絡。再透過Kolr行銷數據平台,將洞察轉化為具體行銷執行,使每一次決策都能以數據驅動、持續優化,協助品牌在AI時代建立長期競爭優勢。

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iKala行銷科技事業部總監Donna Hsu
圖/ 數位時代

最後,在論壇壓軸的高峰對談中,程世嘉強調,當前正是典範轉移的關鍵時機,如同過往率先布局SEO的業者得以享有紅利;他認為,這同樣是企業重生的契機,提早深耕者將在此波轉型中佔得先機。尤其,AI轉型已非單機運作所能達成,企業應優先建立基礎建設與治理架構;當自身能力有限,也須慎選合作夥伴、借助外部資源,並在安全可信任的前提下,實現共同成長。

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