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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AI NAS 何時才值得部署?QNAP 拆解地端 AI 的成本、算力與資料門檻
AI NAS 何時才值得部署?QNAP 拆解地端 AI 的成本、算力與資料門檻

當資料不能離開企業,運算就得靠近:AI 先改寫儲存架構

AI 帶來的第一個變化,不只是運算能力提高,而是企業必須重新決定資料放在哪裡。

儲存架構大致分為雲端與地端兩塊,QNAP 身為資料安全的守護者,長期發展的是地端網路儲存設備(NAS),並擴展至 25GbE、100GbE 高速網路交換器產品線,提供完整的儲存與高速網路基礎架構。威聯通科技(QNAP)總經理劉文義解釋,當資料因合規要求或敏感度不能上雲,就必須留在靠近使用者與應用的地方;運算需求一旦增加,承接資料的裝置也自然被推向地端 AI。

不能上雲的名單比想像中長。醫療業持有大量醫療個資,金融與保險業受到合規與法規限制,部分大學院校與設計公司也不希望資料被雲端存取。對這些組織而言,問題並不是雲端好不好用,而是一開始就沒有把核心資料全面上雲的選項。

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威聯通科技(QNAP)總經理暨威強電集團(IEI)董事長 劉文義
圖/ 數位時代

真正讓更多企業回頭計算的,則是長期成本。劉文義指出,資料上傳雲端可能免費,下載卻會按流量收費;當企業把一年、兩年、三年的費用加總回推,可能會發現,購買一台同等容量的 NAS,還能使用 7-10 年。資料規模愈大、存取愈頻繁,總持有成本的差距就愈值得評估。

這並不代表雲端與地端只能二選一。雲端仍適合模型訓練、程式開發與波動大的工作負載;地端則較適合高頻存取、對延遲敏感,或不能離開企業邊界的資料。企業真正要回答的,是每一類資料與任務應該放在哪裡。

依 QNAP 觀察,客戶過去關心的是需要幾 TB、幾 PB,或備份速度有多快;現在更常問的是,機器裡的資料要如何被 AI 活用。QNAP 也從 2021 年起,把公司發展定調在 AI 與高速網路的融合,試圖讓 NAS 從資料保存的位置,進一步成為資料被調用的位置。

當資料量持續擴大,搜尋與管理方式也會跟著改變。「在 NAS 裡放入 AI Agent 會越來越不可或缺。」劉文義舉例,當照片累積到 10 萬、20 萬張,要找出其中幾張特定畫面,已不可能只靠人工翻找。此時,能理解內容、接受自然語言指令的 AI 工具,會從加分功能逐漸變成必要條件。

從資料治理到地端推論:AI NAS 如何進入企業工作流?

AI NAS 不是「多了 AI 功能的 NAS」,而是 NAS 在企業工作流裡換了位置。 依 QNAP 觀察,目前客戶大致分布在一條導入光譜上。人數最多的一群,仍在把資料集中、分類、清理與建立權限。這一步看似與 AI 無關,卻決定後續系統能不能找到正確資料、辨識版本,並把答案交給有權限的人。

中間一群開始建置私有的檢索增強生成(RAG)知識庫。RAG 並不是重新訓練一個模型,而是在模型回答前,先從企業的 SOP、合約、法規或技術文件中取回相關內容,再產生附有來源依據的答案。QNAP 以 Qsirch 的語意搜尋能力協助建構這類應用,協助企業建立私有知識庫;而走在最前面的少數企業,則已經嘗試地端推論與 AI Agent。

模型的選擇權,QNAP 刻意留給客戶。知識庫背後採用哪一個模型,可由企業依需求決定,不綁定單一 AI 供應商。QNAP 也以 QuAgent AI 助理與模型情境協定(MCP)相關能力,讓管理者透過自然語言查詢狀態、調整設定,並讓 NAS 成為 AI Agent 可調用的資料節點。

不過,劉文義沒有把這條路說得太容易。他坦言,目前 NAS 硬體的 AI 運算能力仍有限。一般企業期待的應用,可能需要約 300 到 800 TOPS,甚至 1,000 TOPS,因此多數方案會以 NVIDIA 顯示卡補足算力;一張卡約需新台幣 10 萬至 12 萬元,一張算不完,就得配置 2 張或 4 張。

「整體成本可能是過去單獨一台 NAS 的 5 倍到 10 倍,並不是大部分中小企業都能接受。」除了硬體,使用者還需要 AI 應用的 Know-how、程式背景與開發資源,這些都是落地成本。

QNAP 則是透過算力分級讓各規模與需求的企業都可以有適合的解決方案。在 Computex 2026 搶先亮相的 QNAP AI NAS 中,一類是採用含有 iGPU 與專屬 NPU 的處理器平台,以一百多 TOPS 的範圍,可順暢使用 AI 應用程式;另一類機種則可安裝 1 張或 2 張 NVIDIA 顯示卡,處理更大的運算量。

同時 QNAP 也在軟體端也持續開發,目標是讓 NAS 裡的資料更有效率地被 AI 工具調用,讓資料成為有價值的知識。

從規格走到現場:能源公司如何導入私有 LLM?

本地 AI 實際落地部署會是什麼模樣?劉文義舉了一家約 50 多人的能源公司為例。這家公司原本想用 NAS 搭配雲端 AI 建置內部資料庫,但很快遇到兩個瓶頸:一是員工查詢時明顯出現卡頓;二是專利、技術與合約都高度敏感,高層不願上傳至公有雲,擔心機密資料會有外洩的疑慮。

後來,該公司導入 QNAP AI NAS 的旗艦機種 QAI-h1290FX,搭配顯示卡與全快閃 SSD,在地端部署私有大型語言模型,把數十年來封存的靜態檔案交給 AI 調用,進行跨檔案摘要與精準搜尋。員工因此省下翻找合約與報告的時間,核心機密也能留在企業內部。

這個案例說明,若任務範圍明確,有些應用不必動用雲端大型模型,地端運算量就可能足以支應。

但不同企業的資料量、查詢方式與模型大小不同,導入前仍需要概念驗證(POC)與技術人員評估。

而且,資料留在地端並不等於自動安全。企業仍要處理帳號權限、網路隔離、備份復原、漏洞修補與日常維運。地端的價值,是讓資料邊界與控制權回到企業手上;相對地,安全責任也會更直接地回到企業。

哪些企業現在該做,哪些再等?先看重複性與三個條件

能不能導入地端 AI,不只由產業標籤決定,也要看工作是否重複,以及場景能不能被清楚定義。劉文義觀察,第一批走進來的,除了受法規限制的醫療、金融與保險業,也包括利用地端 AI 加速資料處理的科技業,以及會計、律師等有大量重複文書工作的專業服務業,因為效益較容易被看見。

工廠也是可預期的場景。一條生產線可能有 10 台、20 台機器,每台處理與儲存資料的 Protocol 都不同,需要相對應的儲存裝置;生產過程累積的影像與紀錄可能要保存 3 年到 5 年。當企業要跨設備調用這些資料,AI Agent 與地端資料節點就有發揮空間。

「重複性資料處理越多,或重複性動作越多的產業,越容易透過導入 AI 提高工作效率。」反過來說,較傳統、人力密集,或仍高度依賴人工判斷的製造業,短期內未必能快速導入地端 AI。

依 QNAP 提供的資料,企業也可用「高頻、大量、敏感」三個條件做第一輪判斷:資料是否被頻繁調用?規模是否大到雲端傳輸與長期費用開始變得明顯?內容是否涉及個資、法規、智慧財產或商業機密?三個條件愈集中,地端部署愈值得評估;三者都不成立時,使用雲端 API 往往更簡單,也可能更划算。

可以先等的企業,大致也有三種。第一,資料仍分散、版本混亂、權限不清,急著上 AI 只會把混亂放大,先完成集中與治理,效率就可能先提升。第二,找不到一個具體且反覆發生的業務痛點,只因為「別人都在做」而採購,設備很可能變成昂貴的展示品。第三,使用量仍小、需求偶發,現階段雲端的彈性反而更有優勢。

因此,POC 不應只驗證「模型答不答得出來」,還要回答三個問題:資料由誰負責,誰可以存取?導入後能節省多少查找時間、傳輸成本或人工作業?正式上線後,誰負責資料、模型與資安維運?只有當效益與責任都能被量化,才適合從展示走向正式部署。

企業願意把部分資料留在自己的機房,動力最終仍回到資料主權。QNAP 的主要市場分布在歐洲、美洲與亞太,其中歐洲占比將近一半,而歐洲也正是全球推動資料主權的最大動力。

QNAP 的產品已取得 ISO 27001、ISO 27017 與 ISO 27018 等多項認證,並滿足 GDPR、HIPAA 等資料保護與法規遵循需求;累積至今,已售出約數百萬台裝置,協助企業打造智慧、安全的儲存方案。

至於普及時間點,劉文義提出一個明確的價格與效能交會點:地端應用若要順暢運作,運算量可能至少要達到 300 至 600 TOPS,甚至 800 TOPS,同時價格要落在新台幣 5 萬至 8 萬元。目前符合這些條件的硬體方案仍很有限。

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「AI NAS 不是多了 AI 功能,而是改寫了資料在工作流的位置。」威聯通科技總經理劉文義坦言,地端算力成本高昂,QNAP 透過「算力分級」與開放模型架構,助企業逐步建構私有 RAG 知識庫與 AI 團隊。
圖/ 數位時代

「預測約兩、三年後,應該很快會看到符合一般大眾期待、具備合理 CP 值的產品。那個時間點,就會是 AI 落地最蓬勃發展的時候。」在此之前,企業真正能先做的,不是搶著買最大的模型或最昂貴的顯示卡,而是把資料治理、使用權限與高價值場景準備好。

QNAP 以「資料煉油廠」比喻自己的角色:原油再多,沒有整理、提煉與配送的過程,也無法成為可用的能源。這個定位也點出地端 AI 的競賽條件——不是誰先買到算力,而是誰的資料先準備好被調用。模型會持續更換,但企業自己的資料層則會長期存在。

AI NAS 不是把模型塞進儲存設備,而是在資料必須留在企業內時,讓搜尋、推論與管理靠近資料的地端節點。

QNAP World Tour 2026 台北場將於 2026 年 9 月 18 日(五)舉行,現場將聚焦 AI 應用、儲存備份、網通產品、資安與監控,並安排 Live Demo,適合 IT 管理者、系統整合商與企業決策者參加。

活動地點:新板希爾頓酒店|如意 AB 廳

活動時間:09:20–16:00

地址:新北市板橋區民權路 88 號 2F

立即報名:https://bnex.tw/9f7my4

2026 QNAP 台灣企業資安韌性大調查,填問券抽好禮,倒數計時:https://www.surveycake.com/s/q4abw

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