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
往下滑看下一篇文章
AI 不只搶流量,下一步連交易都要拿走! iKala 程世嘉:AI 不認識你,廣告下再多都沒用
AI 不只搶流量,下一步連交易都要拿走! iKala 程世嘉:AI 不認識你,廣告下再多都沒用

下一個替你買東西的,可能不是你自己,而是 AI。當 AI 開始介入搜尋、比較與消費決策,品牌與消費者之間的入口也正在改變。iKala 共同創辦人暨董事長程世嘉認為,AI 競爭正進入下一階段,企業真正要面對的已不只是「如何導入 AI」,而是當消費者逐漸把選擇權交給 AI,品牌如何確保自己仍在 AI 的選擇名單中?

零點擊只是開始!Agentic Commerce 恐讓 AI 從「導購」變「代購」

過去,消費者透過搜尋引擎找到品牌、進入官網,再完成比較與購買;如今,愈來愈多搜尋與決策可以直接在 AI 中完成。程世嘉表示,「零點擊只是剛開始。」隨著 AI Agent 從提供答案進一步走向執行任務,下一步甚至可能替消費者選擇商品、完成交易,讓 Agentic Commerce 從「AI 幫你找」走向「AI 幫你買」。

Sega 側拍.jpg
程世嘉指出「零點擊只是剛開始」,AI Agent 正從「幫你找」進化到「幫你買」,加速 Agentic Commerce 時代到來。
圖/ iKala

這場變化真正改寫的,不只是流量入口,而是交易的主導權。當 AI 開始代表消費者採取行動,品牌未來面對的,可能不再只是「如何吸引消費者」,而是如何成為 AI 最終選擇的對象。

AI 不認識你,廣告下再多都沒用!SEO 下一戰:搶進 AI 的「推薦名單」

要被 AI 選中,第一步是先被 AI 認識。程世嘉直言:「如果 AI 連第一步都不認識你,那你在網路上下多少廣告都沒用。」這也讓品牌競爭從 SEO 進一步走向 GEO(Generative Engine Optimization):過去企業搶的是搜尋排名,現在更要掌握 AI 如何描述品牌、引用哪些來源,以及在什麼問題下會提到自己。

面對新的消費決策入口,iKala 將 AI Marketing 定位為協助品牌成長的全方位行銷服務,結合市場資料、自有 AI 產品與專業顧問團隊,提供從顧問診斷、策略規劃、專案落地到成效優化的一站式服務。從品牌定位、市場與競品分析,到 GEO 內容優化、創作者合作與媒體投放,iKala 不只提供數據分析工具,更協助品牌找出成長機會、制定行銷策略,並持續追蹤與優化執行成效。

iKala AI Marketing 總監許巧彤指出,品牌不只要「聽人」,也要「聽 AI」。透過 Ontix 掌握社群話題、消費者需求與市場趨勢,協助品牌發掘潛在商機;Kuroma 追蹤品牌在 AI 平台的能見度、推薦情境與引用來源,找出內容布局與 GEO 優化方向;Kolr 則結合創作者數據與行銷執行服務,協助品牌媒合合適的 KOL/KOC,規劃內容合作與媒體投放,將市場洞察轉化為實際行銷行動。

iKala
iKala AI Marketing 總監許巧彤分享,iKala 透過全方位行銷服務,搭配獨家產品賦能,協助品牌成長。
圖/ iKala

對內打通資料,對外洞察市場!程世嘉:老闆要懂 AI,AI 更要懂台灣

外部的搜尋與消費入口正在改變,企業內部也面臨另一場 AI 轉型。

企業 AI 為什麼推不動?程世嘉直指,第一個問題往往是「老闆自己不用 AI」。決策者若連 AI 能做什麼、不能做什麼都不清楚,再大的導入計畫也很難解決真正的企業痛點。iKala 提出「小步快跑、長期陪跑」的轉型策略,從關鍵場景快速驗證,再逐步擴大;同時以 AI Service、AI Marketing 雙軸出擊,讓 AI 不只改善內部工作效率,也能成為企業掌握商機、推動品牌成長的助力。

而當 AI 愈來愈深入企業決策、品牌溝通與消費者選擇,另一個問題也隨之浮現:AI 真的讀得懂台灣嗎?

對 AI 而言,語言相通,不等於真正讀懂一個市場。語言背後還有文化脈絡、在地知識,以及台灣人實際使用語言的方式。iKala 投入 TMMLU+,便是希望透過開源的繁體中文 AI 評測基準,檢驗模型對繁體中文與台灣知識的理解能力,讓「AI 到底懂不懂台灣」不再只是主觀感受,而有一套具體的評測依據。

TMMLU+.jpg
TMMLU+ 在九月全新推出 v1.1
圖/ iKala

從 Agentic Commerce、GEO 到企業 AI 落地,背後其實都回到同一件事:AI 應用最終仍建立在人與資料之上。正如許巧彤所說,「先有人才有 AI,因為 AI 終究是要讀資料。」人們創造內容、累積市場訊號,AI 從中學習、理解並影響消費決策,形成相互作用的循環。當 AI 逐漸從輔助工具走向決策與交易入口,企業競爭的關鍵將不再只是如何運用 AI,更在於如何讓 AI 理解企業、讓企業讀懂市場,進而掌握新的成長機會。

【關於iKala】

iKala 致力於透過將 AI 與數據嵌入企業經營核心,協助企業做出更精準、更快速的決策。我們透過引導組織從「數據累積」邁向「決策產出」來支援 AI 轉型,並提供完整的 AI 解決方案,將企業的自有數據與 iKala 基於全球數十億社群訊號所建立的智慧模型相結合。

iKala 總部位於台灣,足跡遍布全球,服務超過 1,000 家企業及 50,000 個品牌,版圖橫跨全球 190 多個國家,客戶群包含多家財星 500 強企業(Fortune 500)。

iKala 官方網站:https://ikala.ai
iKala AI Marketing 介紹:https://ikala.ai/zh-tw/ikala-ai-marketing/

登入數位時代會員

開啟專屬自己的主題內容,

每日推播重點文章

閱讀會員專屬文章

請先登入數位時代會員

看更多獨享內容

請先登入數位時代會員

開啟收藏文章功能,

請先登入數位時代會員

開啟訂閱文章分類功能,

請先登入數位時代會員

我還不是會員, 註冊去!
追蹤我們
一次搞懂工業AI
© 2026 Business Next Media Corp. All Rights Reserved. 本網站內容未經允許,不得轉載。
106 台北市大安區光復南路102號9樓