任務太難引發拖延病?3個方法將工作化作具體步驟,列出清單隨時都能行動
任務太難引發拖延病?3個方法將工作化作具體步驟,列出清單隨時都能行動

我們前面講解了很多時間管理中目標拆解的方法,因為這是時間管理的源頭,如果目標沒有設定好,那麼就算有再多提升效率的技巧,也可能只是走在方向錯誤的路上。

但是當目標確定之後,當階段性的成果確定之後,接下來我們依然需要依靠一個一個任務的具體行動,來把這一個成果真正的完成。於是這就會面臨接下來的問題:「如果這個任務真的很困難、很複雜,我如何克服看到任務就不想做、不敢做、沒有時間做的拖延難題呢?」

接下來我們要做的,就是為具體要執行的任務,再進一步的拆解出立即可行的下一步行動清單。

編按:讀了很多時間管理的書,卻不知道如怎麼實踐,想執行但總是拖延不做?工作壓力大,但人生空虛、希望找回自己時間?覺得工作、家庭一團亂,生活沒目標,感覺總是瞎忙?

電腦玩物站長Esor在《時間管理的30道難題》寫下獨創時間管理技巧:從實戰面,翻轉你的時間管理習慣與方法,本摘選選其中「子彈行動清單」的《拆解下一步行動》,與讀者分享不是理想化管理,而是解決「拖延問題」的可行作法。

不是我們愛拖延,而是立即可完成的行動才能執行

舉個例子,如果說我們目前出現一個空檔,眼前有兩件事情可以選擇,一件事情是看一部電影,另外一件事情是寫一篇報告。你覺得大多數的人會選擇哪件事情來做呢?我相信很多朋友答案會是看一部電影。

或者起碼大多數朋友都會在心裡產生掙扎,我知道我應該要去寫一個報告,但還是忍不住選擇看電影,而這樣的選擇也會讓自己充滿罪惡感。就算選擇寫一個報告,也可能進度非常的緩慢。

但是我們其實不需要自責,面對困難任務的拖延,並不是我們太懶惰,而是本來就是要看到立即可完成的行動,才是好執行的行動,我們才會立即去做。

在這個例子中,看電影是一個只要坐在那邊兩個小時,就能夠看完一部電影,獲得一些收穫,這種事情會讓我們優先想要去執行。

看電影
對大部分的人而言,沒有壓力之下,在「報告」與「電影」之間做選擇,多會選擇去看電影......甚至有壓力時,也會做出一樣的選擇。
圖/ unsplash cc by JESHOOTS.COM Avatar of user JESHOO

但是寫一個報告,我們的想像往往是打開文件,文件一片空白,我的腦袋也是一片空白。這時候如果任務叫做「寫一個報告」,看起來就不像是一個立即可完成的行動,我又怎麼會選擇去做呢?然後就往往要等到時間非常緊迫的時候,多一點逼迫自己的壓力,我才會願意去執行,但那樣的時刻往往也是令人痛苦的時刻。

既然我們知道,人性就是喜歡做立即可完成的行動,有沒有可能我們用這樣的方法來設計任務,讓我們在那些有價值任務上相對不容易拖延呢?

困難步驟之前一定有簡單步驟 - 回推法

任何任務都不是一步就可以完成的,在達到完成結果之前,一定有很多「前一個步驟」必須要做。

我們就去拆解出前一個步驟,先去做前一個步驟,一定是一個比較簡單又立即可行的步驟。

例如我想要烘烤一個蛋糕,前一個步驟可能是需要準備食材原料,再前一個步驟是需要準備烘焙器材,再前一個步驟是需要建立蛋糕食譜,再前一個步驟是搜尋一個蛋糕食譜。

透過簡單的回推,其實我們就可以找到這個任務立即可行的下一步行動,以這個例子來說,就是「找到一篇想要試試看的蛋糕食譜」。

但是關鍵的問題在於,如果我前面沒有先把蛋糕食譜找到、沒有根據食譜去採買器具、沒有在前一天根據食譜備好原料。那麼等到週末,就算有一兩個小時的空檔,這個任務當下也是無法推進的!

於是他就會變成一個拖延的任務,因為沒有先做簡單的準備步驟,反而沒辦法一次跳到最後困難的完成步驟。

印象派蛋糕裝飾 Cynzcakes 06.jpg
「烤蛋糕」這個任務最終我確實需要一兩個小時的時間來實際進行蛋糕的烘烤。這時候我需要空下一段週末的時間,來完成這一個任務的最終結果。
圖/ 圖片來源/Cynzcakes

所以回推法的意思,就是回推任務需要的很多個準備行動,每個準備行動都是立即可做的,並且都會幫這個任務推進一點點成果。到時候在真正需要完成這個任務的時候,才會有足夠的時間,不拖延的把這個任務完成。

例如以前面的寫報告為例,回推準備行動,包含了列出大綱、收集腦袋中點子、準備案例,這些都是我們很難一口氣把這篇報告寫完的原因。但如果我們先採取前幾個立即可完成的行動,那份這個報告也將會在逐步推進中,變得愈來愈簡單。

困難成果可以是簡單成果的組合 - 切割法

「切割法」的關鍵,不是把任務硬拆成好幾次來做,例如不是說寫一篇文章要3小時,我就今天寫1小時,明天寫1小時,後天寫1小時,就能完成嗎?絕對不是這樣!

切割法的關鍵,是任何困難的任務一定是很多個成果的組合,我們要練習看出這個任務的組成結構,然後把每一個結構轉化成具體的步驟, 讓自己可以每一步推進一個小成果。

舉例來說,我現在要製作一份產品簡報,我可以很單純的把這個任務叫做「製作簡報」,期待自己能夠一口氣把它完成,但通常這會需要3、4個小時的時間。關鍵的問題在於,我們常常沒辦法在工作流程上一次空出3、4個小時的時間。於是這個任務就會變得難以開始。

但是如果我們可以切割這一個簡報任務的結構:

● 完成簡報的大綱
● 完成簡報要解決的關鍵問題研究
● 完成這個關鍵問題的關鍵解答設計
● 完成簡報的版型
● 完成簡報需要的圖表
● 完成把上述內容整合成一份簡報與修正
● 完成簡報的口頭演練

這些是一個簡報任務大成果,可以切割的小成果結構,而每一個「小成果」都可以變成一個獨立的步驟,並且每一個小成果步驟先執行哪一個都有可能

每個步驟都可以獨立執行,於是我們可以開始利用分段時間去推進這一個任務,但不是那種強硬、草率的分段,而是每一個分段都真正推進一些具體的小成果。

report 簡報 報告
很多時候,拖延的原因是我們沒有大把大把的完整工作時間,也容易被其他意外事情打斷。這時候,如果時間管理設計成要有完整的空檔,才開始推進任務,那麼這個任務就很容易被一直往後拖延了!
圖/ unsplash cc by kaleidico

困難任務不會只有一種實現方法 - 替代法

很多時候我們設計好的任務行動,沒辦法如預期的執行,是因為環境外力給我們的限制實在太多了。

這時候我們可以嘗試利用「替代法」,來讓一個我們想要推進的任務,無論什麼情況都有辦法繼續推進。

例如我現在為自己設定了一個任務,就是每天都需要做運動。我為這個任務拆解了一個最理想的行動:每天早上5點起床,我就可以開車去田徑場運動,還能夠回家梳洗完並準時7點出門上班。

這個行動沒有好壞,但是如果這個任務只設定這一種行動的時候,一旦5點鬧鐘響起,不小心太累按掉鬧鐘,我心裡就會想:「今天失敗了,必須放棄這個任務」。而有太多外在因素會干擾這個單一的行動選擇,最後這個每天需要運動的任務,就會變成一直拖延。

但是,每天需要運動這個任務,難道只有5點起床去晨跑的這個理想化行動嗎? 我自己會這樣設計:

● 任務:每天需要運動。

● 替代行動:
1. 5點起床到田徑場晨跑。
2. 5點30起床到社區公園慢跑。
3. 6點起床在社群走廊快走。
4. 早上沒時間,晚上在家用運動App健身。

一個有效的任務行動清單設計,應該是為了達成同一個任務,可以有多種選擇的行動,可以做最理想化的行動很好,不能做到時,也有同樣可以推進任務的行動選擇。

當我可以為一個任務拆解出可以替代的行動清單,帶來的最大好處就是沒有拖延的藉口了。因為A行動不可行,可以採取B行動,無論採取哪一個行動,這個任務都在逐步的推進!

拆解下一步行動的簡單練習:任何時候都能採取行動

當我們面對一個困難任務,這時候克服拖延的技巧就是為他設計「立即可行的下一步行動」。

● 回推法:困難步驟之前一定有簡單步驟
● 切割法:困難成果可以是簡單成果的組合
● 替代法:困難任務不會只有一種實現方法

這樣列出的「子彈行動清單」帶來什麼好處?

● 知道應該先做什麼準備行動,才不會等到任務真正要完成時,準備行動都還沒做好,當然無法有時間把它完成。
● 把大任務拆解成立即可行的一個一個下一步行動,就可以更有彈性的掌控時間,不需要大段時間才能執行任務,可以在很多分段空檔推進任務。
● 設計可替代的行動,那麼無論環境如何改變,出現什麼意外,我們會有更多的選擇繼續推進任務。

本文授權轉載、摘錄自《時間管理的30道難題》,第3章〈子彈行動力〉p.95-p.103,創意市集出版。

責任編輯:張庭銉

關鍵字: #數位工作術
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以晶片的一瓦算力開啟AI新架構!耐能智慧從邊緣到核心,打造臺灣主權算力新典範
以晶片的一瓦算力開啟AI新架構!耐能智慧從邊緣到核心,打造臺灣主權算力新典範

當全球聚光燈都匯集在那動輒使用上萬顆圖形處理器(Graphics Processing Unit, GPU)、耗能堪比核電廠的資料中心時,另一場關乎AI永續發展的運算革命正悄悄發生。這場革命的核心,是如何以更低能耗、更高效率的方式支撐下一世代的人工智慧。而耐能智慧(Kneron)正是這場轉變的推動者之一。

早在2015年,當多數企業仍沉浸在雲端運算帶來的紅利時,耐能智慧創辦人暨執行長劉峻誠便選擇了「邊緣運算」之路的賽道,投入AI系統單晶片(System-on-Chip, SoC)與神經網路處理器(Neural Processing Unit, NPU)的開發。「如果 GPU 是需要龐大設備才能運行的錄影帶,中央處理器(Central Processing Unit, CPU)是性能平庸的 影音光碟(Video Compact Disc, VCD),那麼 NPU 就是能在輕薄裝置中高效運算的 MP3。」劉峻誠用一個簡單的譬喻如此描述著,這不只是晶片製程的改進,而是從架構層重新定義AI運算的方式。

十年磨一劍,如今耐能智慧的NPU晶片已成功進入物聯網、安防、車用與伺服器等不同領域。從智慧水表、穿戴裝置到車用語音系統,乃至企業伺服器與工業應用,都能在有限功耗下執行即時AI運算。合作夥伴從國內上市櫃企業到歐美等地的國際大型企業,都能看見耐能智慧身影,「我們從GPU、CPU進不去的地方出發,讓晶片像樂高積木一樣,從只需一顆晶片的穿戴式裝置,到需要多顆晶片的伺服器,都能使用我們的晶片。」劉峻誠說。

面對算力與能源雙重瓶頸,耐能智慧以新架構迎戰生成式AI時代

面對終端AI應用面臨的「資料流衝突」瓶頸,耐能智慧創辦人暨執行長劉峻誠指出,新世代AI運算不再只屬於
面對終端AI應用面臨的「資料流衝突」瓶頸,耐能智慧創辦人暨執行長劉峻誠指出,新世代AI運算不再只屬於雲端,必須開發能兼容多模態資料並在低功耗環境下運行的自主架構。
圖/ 數位時代

「語言模型和影像模型的資料處理方式完全不同,」劉峻誠解釋到,語言模型要短時間內處理大量資料,但影像模型則需要長時間、連續的低流量傳輸。而傳統AI架構無法同時兼容這兩種特性,這造成了終端AI應用面臨「資料流衝突」的瓶頸。也正是在這樣的挑戰下,成為耐能智慧下一階段的技術突破口。生成式AI不再只屬於雲端,運算正快速轉移至終端,從智慧家庭到醫療、車用、製造現場,都迫切需要能在低功耗環境下即時運行的AI系統。

但更大的壓力來自能源現實與國家安全。劉峻誠表示,GPU架構的能耗與散熱需求驚人,一個大型AI資料中心每年電費可高達60億美元,碳排放量更是巨獸等級。「如果繼續用GPU支撐生成式AI,將會對淨零碳排的目標帶來嚴重衝擊。」劉峻誠坦言並進一步指出,臺灣雖是全球GPU製造重鎮,但本地可用算力有限。「我們製造了全世界近8成的GPU,卻沒有自己的算力,」他語帶無奈,「如果國家級AI應用仍須仰賴境外基礎設施,國家的核心技術與自主權將受制於人,不利於在AI時代掌握主導地位。」

因應這場可能產生的算力主權的危機,耐能智慧決定以「多模態資料流衝突」與「低碳永續算力」這兩項挑戰為目標,開發新世代AI晶片架構。為加速這場技術革命並將臺灣的自主架構推向國際,耐能智慧投入全新晶片KL1140的開發,並成功得到由經濟部產業發展署推動的「驅動國內IC設計業者先進發展補助計畫」(以下簡稱晶創IC補助計畫)的支持。該計畫在國科會協調與經濟部及相關部會共同合作所提出「晶片驅動臺灣產業創新方案」的框架下,以實質政策補助鼓勵業者布局AI、高效能運算或新興應用等高值化領域的關鍵技術,提升臺灣IC設計產業的國際競爭力與韌性。

從晶片創新到主權AI,晶創IC補助計畫助攻耐能跨入新戰場

耐能智慧透過經濟部「晶創 IC 補助計畫」加速開發的 AI 晶片 KL1140,其效能與能耗表現均顯
耐能智慧透過經濟部「晶創 IC 補助計畫」加速開發的 AI 晶片 KL1140,其效能與能耗表現均顯著提升。
圖/ 數位時代

「KL1140最大的突破在於多模態資料處理架構的創新。」劉峻誠直言其中關鍵。在晶創IC補助計畫的挹注下,耐能智慧得以加速開發新一代晶片,這不僅是十年研發累積的成果,更是政策資源與技術創新的結合,象徵著臺灣在AI架構自主化道路上的重要里程碑。

這項架構革新,使KL1140在效能與能效上都達到顯著飛躍。相較於前一代產品,效能提升6至8倍、能耗比提升10倍、體積縮小至四分之一;以往需10瓦才能運行的任務,現在僅需1瓦即可完成。「你看GPU要加風扇、要水冷,而我們不用,」他笑著說,而這就是低功耗的力量。

這樣的設計,使KL1140成為真正能落地的AI晶片,既可部署於穿戴、車用與工業場域,也能堆疊成伺服器模組,實現了靈活的異構運算(Heterogeneous Computing)基礎建設。透過晶創IC補助計畫的協助,耐能智慧不僅強化晶片設計,更能整合模組、子系統與軟體生態,打造可供企業與政府使用的在地AI解決方案,邁向「AI基礎建設提供者」的新定位。劉峻誠也透露,目前KL1140晶片已開始導入國際主權AI專案,協助能源與環境條件嚴苛的地區,利用該晶片低功耗與高算力的特性,順利發展AI自主。

「我們不是在打造更大的GPU,而是在打造更聰明的AI,」劉峻誠強調。「主權AI的關鍵不只是算力自主,更是能源自主。」他認為,晶創IC補助計畫的核心價值在於讓臺灣的IC設計業者能從單一產品開發,邁向整體系統構建,具備定義新架構、主導新標準的能力。KL1140晶片的問世,不僅讓耐能智慧從邊緣運算邁入AI 核心基礎建設的新格局,更代表臺灣在全球生成式AI時代中,擁有以低功耗、高自主性技術參與未來競局的關鍵實力。

從製造到定義,臺灣AI自主的新起點

在生成式AI帶動的新一輪技術競賽中,算力的分配將決定未來世界的科技秩序。劉峻誠認為,臺灣若要在這場變局中保持主導權,必須擁有能自我定義的架構與技術。「我們不只是為企業造晶片,而是在為國家建算力。」他說。從十年前堅持走上邊緣運算的冷門之路,到今日以KL1140晶片開啟主權AI的新典範,耐能智慧的發展軌跡正體現了臺灣IC設計產業的潛力與決心。未來,耐能智慧將持續推動更高能效、更高彈性的AI架構,讓臺灣不僅能製造世界的晶片,更能定義世界的智慧。

|企業小檔案|
- 企業名稱:耐能智慧
- 創辦人:劉峻誠
- 核心技術:專注邊緣AI SoC專用處理器研發
- 資本額:新台幣6億7520萬元

|驅動國內IC設計業者先進發展補助計畫簡介|
由國科會協調經濟部及相關部會共同合作,所提出「晶片驅動臺灣產業創新方案」,目標在於藉由半導體與生成式AI的結合,帶動各行各業的創新應用,並強化臺灣半導體產業的全球競爭力與韌性。在此政策框架下,經濟部產業發展署執行「驅動國內IC設計業者先進發展補助計畫」,以實質政策補助,於113年鼓勵國內業者往 AI、高效能運算、車用或新興應用等高值化領域之「16奈米以下先進製程」或「具國際高度信任之優勢、特殊領域」布局,以避開中國大陸在成熟製程的低價競爭,並提升我國IC設計產業價值與國際競爭力。

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