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 成為企業新基礎設施,勤英科技從雲端代理走向 AI Infra 整合
AI 成為企業新基礎設施,勤英科技從雲端代理走向 AI Infra 整合

因應生成式 AI、代理式 AI 與實體 AI 的崛起,模型成為企業資訊基礎設施的一環,企業不僅需要算力、還必須具備同時管理多個 AI 模型、優化營運成本,以及確保 AI 基礎設施的安全與穩定;有鑑於此,服務超過 2,000 家企業客戶上雲的勤英科技(ELITE CLOUD)將業務範疇從雲端代理延伸到 AI 基礎設施整合商,協助企業整合多元模型資源、因應不同應用場景彈性調度算力資源,在 AI 新世代建立可規模化的 AI Infra 能力。

「隨著 AI 從單一聊天機器人進化到多模型、多代理協作,企業的核心競爭力不再僅是擁有 AI,而是建立一套可管理、多模型共存、穩定、安全且可持續擴充的 AI Infra 環境。」勤英科技區域總經理黃士培表示,為協助更多企業推進 AI 創新實務,勤英科技從原本的 AWS、Google Cloud、Azure 雲端代理角色,進一步轉型為 AI 基礎設施整合服務商,透過多語言模型平台 MixRoute、代理式 AI 導入與企業資料治理服務,協助企業建立真正可落地、可管理、可擴展的 AI 應用架構。

從 IT Infra 到 AI Infra,企業最大挑戰不是模型、算力而是管理

過去幾年,許多企業透過生成式 AI 實現「問問題」、「摘要文件」、「生成簡報」,提升員工工作績效,而代理式 AI 的崛起與普及,則讓「內嵌 AI 的企業應用」快速成為新常態,從企業資源規劃(ERP)、顧客關係管理(CRM)、人力資源(HR),到客服、研發甚至製造系統,AI 開始深度嵌入各類企業應用,AI 扮演的角色也從單純的輔助工具,逐漸進化為企業營運與決策流程的重要核心。

也因此,企業保持未來競爭力的關鍵,不再是「有沒有導入 AI」,而是「是否具備管理 AI 的能力」,包括如何讓多模型共存、如何控管 Token 成本、如何確保資料品質與一致性、如何依不同部門需求配置 Agent,以及如何避免 AI 成為新的資訊孤島,都是企業導入 AI 後的新挑戰。

「Gemini、Claude、OpenAI、Mistral 等模型快速迭代,意味著企業若只押注單一模型,未來很可能在成本、效能與彈性上失去優勢。」勤英科技區域總經理黃士培表示,企業接下來更需要以「Models as Infrastructure(模型即基礎建設)」的思維,將大型語言模型視為與運算、儲存、網路同等重要的基礎資源來規劃、治理以及進行成本管理,將資訊系統架構重塑為 AI 基礎建設。

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圖/ 數位時代

勤英科技服務的客戶數超過 2,000 家,不少客戶已導入 AI 應用服務,正積極建置 AI Infra 與管理環境,因此,勤英科技自 2025 年積極轉型,將 AI Infra 視為企業長期競爭力的基礎建設來經營,業務範疇從傳統雲端代理擴展至 AI Infra 整合服務商,例如與多模型平台 MixRoute 合作,並開發可支援單一登入(SSO)、彈性調度不同大型語言模型 Token 的管理平台,協助企業簡化模型管理與成本控管,將更多資源與心力聚焦於核心業務與創新應用。

從雲端代理走向 AI Infra 整合,勤英科技從三面向協助企業發揮 AI 綜效

有鑑於 AI 應用與雲端環境息息相關,勤英科技除因應企業客戶的多雲策略協助管理多雲環境、優化成本,以及落實資安治理,更因應不同使用情境推出三種 AI 方案助力企業:

第一:提供開箱即用的 AI 服務。

黃士培以 Google Cloud 的產品為例解釋,透過整合 Gemini 的 Google Workspace,企業可直接在 Gmail、Meet、Docs、Sheets、Slides 中使用 AI 功能,包括會議摘要、文件生成、簡報整理等,快速提升員工生產力,同時,增強企業對 AI 應用的信心,為之後的應用深化做準備。

第二:協助企業規劃、打造與導入代理式 AI 應用服務。

「對於擁有豐沛結構化數據資料、知識庫的企業來說,除以生成式 AI 打造企業大腦,還會透過代理式 AI 提升自動化執行能力,重塑工作效率。」黃士培表示,勤英科技可以基於 Google Gemini Enterprise,提供含括底層雲端架構、AI 模型調度、資料治理與 AI Agent 串接等服務,讓企業員工可以自然語言安全調用企業資料,讓 Agent 進一步執行任務與推動流程。

舉例來說,勤英科技協助在台灣成立超過 50 年的製造業品牌商將 Gemini Enterprise 介接 SAP 與 Salesforce 訓練模型、建立可供 AI 調用的企業知識中樞;另在影音內容生成領域,勤英科技亦協助客戶導入 AI 自動化技術,將內容產製成本縮減達 90%。

第三:提供多模型聚合管理平台,滿足企業以 API 串連各種模型的需求。

勤英科技與新加坡 MixRoute 合作,提供企業客戶多模型管理平台,讓企業可以視需求彈性敏捷的調度 Gemini、Claude、OpenAI 等不同模型,並透過單一帳號、單一帳單與 Budget Alert 機制,管理 token 使用量與 AI 成本。

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圖/ 數位時代

「透過我們提供的多模型管理平台,企業客戶不會被單一模型綁定,可以在模型快速疊代的環境下,更靈活地管理成本與算力資源。」黃士培如是說道。

總的來說,隨著 AI 應用從單點工具走向大規模企業部署,下一波競爭核心將從模型能力延伸至 AI 基礎設施管理能力,而這也是勤英科技從雲端代理走向 AI Infra 整合服務商背後的核心原因:當 AI 開始成為企業營運的一部分,企業需要的,已不只是模型供應商,而是能協助串接雲端、資料、Agent 與應用場景的長期技術夥伴。

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