【林友琴專欄】超能力的快樂複利:1.01^365=37.8
【林友琴專欄】超能力的快樂複利:1.01^365=37.8

疫情之後,更多人開始主動思考自己的未來和生活型態。過去這一年考慮轉職和重新規畫人生的浪潮席捲全球,此起彼落。單單是最近這個月,就有2個年輕同事問我同一個問題:「我要怎樣才能知道,自己在什麼領域可以發揮最大的潛能,創造最大的影響力?」

我們不是擁有水晶球的印度神童,也沒有神力能未卜先知。其實這個重要的問題沒有標準答案,然而如果能好好審視自己,每個人都可能找到解密的線索。成功不能複製,但方法有跡可循。

方法一:找到專屬超能力

「最大」(The Most)是個相當難回答的問題,因為人外有人、天外有天,所有的可能性永遠都只有更大,沒有最大。與其盯著他人,不如花些時間了解自己,思考自己能夠創造的獨特(unique)價值在哪裡?每個人都有屬於自己的超能力(superpower),找到它,把它發揮到極致,便能拓展自己可創造的獨特價值和影響力。

我的觀察和個人學習是,每個人都有超過一種超能力。因此,重要的是選對超能力,並且好好投資時間訓練它、滋養它。 只要我們客觀地去檢視能讓自己單純感到快樂和興奮的事情,通常都能在其中找到自己的人生目標,更了解自己的超能力。 這像一場馬拉松,如果你不能享受自己做的事情,很難從中得到快樂的能量。久而久之,磨損的負面力量無法創造新的契機。即使一時得到旁人眼中的成功,也不見得能放大自己可能創造的獨特影響力。

方法二:培養持續專注力

前陣子的北京冬奧,出了很多金牌明星。要做世界級的金牌選手,除了擁有先天的天賦、堅持不懈地練習,還要有強大的心智,在比賽當天全力展現自己的潛能。長期訓練過程中培養的持續專注力、高度自律和自我激勵,是對惰性和心智強度的挑戰。面對比賽現場的巨大壓力,心理素質更是承受了「兩極」挑戰,因為通常只有兩種結果:在腎上腺素的幫忙下,你完美實現預設目標,甚至超越自我並再創高峰;或者,極度的壓力讓你崩潰,表現失常出現失誤。不管外在環境的影響如何,對於有機會奪金的選手而言,心理素質的差異往往是最後一哩的決勝關鍵。

很多人認為,奧運頒獎典禮上,最痛苦的人莫過於銀牌得主。銅牌選手大多慶幸自己保住獎牌,除非你是從沒幻想自己會得任何獎牌的黑馬,銀牌選手則是剛剛錯失金牌的人。谷愛淩奪金,最失落的莫過於世界排名第一的銀牌得主法國女將勒德(Tess Ledeux)。榮獲東京奧運輕量拳擊銀牌的惠特克(Benjamin Whittaker) 認為,自己是輸了金牌,不是贏了銀牌。

銀牌得主在賽後能否正面看待自己的成績,決定了他之後成長突破的空間。畢竟人生是趟旅程,比賽取決於瞬間結果,一場勝負不足以決定長期的勝利,更何況人生的賽道,沒有永遠的金牌選手。拉長時間的維度,人生不是拚搏爆發力,而是持續力。這也是一種心理素質的較量。

有一個數學算式,簡單地說明了持續力在人生中扮演的角色:假設我們每個人的起點都是1個能量,你集中精神、每天進步1%,持續365天後會得到37.8個能量。若你心神懈怠、每天退步1%,經過365天你會只剩下0.03個能量,這就是持續力的人生複利方程式,也是輸家和贏家的最大差別。

1.01^365 = 37.8  0.99^365<0.03

只要選對超能力,每天持續進步一點,你就是最大贏家。對個人如此,對企業亦然。

方法三:莫忘快樂的初心

去年的東京奧運,首次登奧的滑板公園賽(Park Skateboarding)項目,是個奇特且快樂的奧運體驗。女子組參賽的選手大多是10多歲的少女,金銀銅牌的得主加起來年齡才44歲:日本金牌選手四十住櫻(Sakura Yosozumi)19歲、銀牌得主開心那(Kokona Hiraki)才12歲,奪銅者是13歲的英國選手布朗(Sky Brown)。

比賽過程中,只要有人完成高難度動作,大家會齊心為對手加油;有人失利,大家都湧上去安慰。比賽完成後,金銀銅得主的得獎感言分別提到他們非常開心地享受了比賽,很高興自己能夠完成想挑戰的技巧,並且稱讚其他選手的優秀表現。

我猜想因為這是個新項目,所有的參賽者都是出於興趣從小開始玩滑板,並沒有立志要成為奧運冠軍。因此,他們對這項運動的熱愛,以及可以和各家好手一起參加比賽的興奮,超越了比賽的壓力或奪取獎牌的使命,壓力沒有變成影響心理素質的額外挑戰。比賽最後總要分出勝負,但是勝出的人能維持著喜愛滑板的初心,真誠地面對自己的本質。將患得患失的成分降到最低,反而能享受參加奧運的世界級機會。

超能力如果能夠因為每天進步1%的持續力而享有複利的增長,快樂的初心是不是也可以?是不是我們為了成功、賦予自己太大的壓力,反而忘記了自己踏入職場的第一天,心中滿懷的興奮、好奇和理想呢?

莫忘初心,是回歸本質的快樂複利,也是往成功邁進的最大能量。

祝福你找到令自己快樂的超能力。

責任編輯:傅珮晴、蘇柔瑋

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AI 智慧代理人時代來臨!三大導入階段, AI 落地企業不卡關
AI 智慧代理人時代來臨!三大導入階段, AI 落地企業不卡關

生成式 AI 帶動企業數位轉型浪潮持續升溫,各界不再滿足單一任務型的 AI 應用,而是期盼 AI 能真正成為具備主動決策與多工能力的「智慧代理人」(Agentic AI),在最少人為干預的情況下,自主推進工作流程、完成複雜任務。

但企業導入AI並非一蹴可幾,而是需要對AI有正確認識,並制訂循序漸進的導入流程,才能真正發揮AI功效。在2025台灣人工智慧年會中,cacaFly 聖洋科技技術副總吳振和提出三大導入關鍵階段,深入剖析企業如何從概念驗證(PoC)階段,逐步推進到實際上線(Production),並分享實務經驗與觀察。

延伸閱讀:生成式AI可以怎麼用?cacaFly現身說法,助企業應用GCP服務智慧轉型

解鎖 Agentic AI,企業邁向多任務智慧代理

「很多公司會問,One AI 要做什麼事?但實際上,若要讓 AI 回答公司內部政策或新法條的相關問題,僅靠基礎模型並不足夠。」吳振和指出,要讓 AI 真正成為能「做事」的智慧代理人,前提是它必須理解企業內部的脈絡與知識,並即時掌握外部變動的資訊。

企業必須先釐清內部規範是否與最新法規相符,這意味著系統必須具備持續爬取與解析最新資料的能力。為此,企業必須先截取與整理內容,再建構成專屬的知識庫(Knowledge Base),確保資料品質達到可用標準後,再透過檢索增強生成(Retrieval-Augmented Generation, RAG)技術,使 AI 能夠即時動態查詢並生成符合企業語境的回答。

延伸閱讀:從資料清洗到 RAG,大型語言模型的必需品,做出專屬企業的 AI 知識庫!

吳振和強調,這是一個動態循環的過程:從資料蒐集、品質控管、知識庫建構到生成應用,每一環節都息息相關,任何一處鬆動都會影響最終產出的準確性與可信度。

cacaFly 聖洋科技技術副總吳振和
圖/ cacaFly

破除「一次到位」迷思,從驗證到落地的三大關鍵階段

許多企業對 AI 寄予厚望,因此常將 PoC 視為年度計畫的重點,希望能「一次到位」做出具體成果。但吳振和提醒,若缺乏清楚的系統工程思維,PoC 容易淪為「概念展示」,難以真正走入組織的日常營運。

他將導入 Agentic 系統工程的歷程,分為三個關鍵階段:

1.第一階段:可行性評估(Feasibility Study)
企業必須在投入資源前,先明確界定「最需要被 AI 解決的關鍵問題」是什麼,並進一步設計可量化的驗證指標。這不僅包括評估技術實作的可行性,更要從商業目標出發,釐清導入 AI 的具體使用情境、預期成效與風險邊界,如此才能確保後續模型選型與資料蒐集方向正確對齊業務需求。

2.第二階段:系統設計與驗證(Design & PoC)
在確定導入方向後,必須規劃清楚資料蒐集與整理流程,確保知識庫的內容具備正確性、完整性與時效性。吳振和特別強調,這個階段不能只追求展示效果,而應以「產品化思維」來構築 PoC,使其具備可擴充性、可維護性及安全性,才能為後續上線打下基礎。

3.第三階段:產品化與營運(Production & Operation)
當 PoC 驗證完成後,進入正式上線階段,挑戰也隨之而來。除了需要整合企業內部系統與流程,還必須建立持續監控與維運機制,確保模型表現隨時間演進不會劣化,並能快速回應法規變動或資料更新的需求。吳振和指出,這往往是最容易被低估、但也是最考驗企業組織能力的關鍵環節。

cacaFly 聖洋科技技術副總吳振和
圖/ cacaFly

建立模型優化根基,打造高品質的黃金資料集

吳振和特別強調,要讓 Agentic 系統工程真正發揮效益,企業必須先建立一套高品質的「黃金資料集」(Golden Dataset),作為模型評估與優化根基。他指出,黃金資料集的價值在於能為模型選擇與前測提供客觀依據,讓團隊能針對不同任務挑選最適合的模型,避免導入初期就誤踩方向。

同時,黃金資料集也能協助團隊辨識模型的常見錯誤與脆弱點,進而快速回應「模型飄移」(Model Drift)的風險。吳振和說明,所謂模型飄移,指的是即使模型本身未經改版,效能也可能隨著環境與資料變動而突然下降,導致原本表現良好的模型出現偏差。透過持續比對模型預測與黃金資料集結果,團隊才能即時察覺效能衰退,並進行迭代更新,確保系統長期穩定運作。

從小規模應用起步,漸進擴展至核心業務

吳振和分享,在實際輔導企業導入 AI 的經驗中,最常見的挑戰來自於「期待落差」。許多企業誤認為概念驗證(PoC)階段即可呈現完整的產品原型,然而實際情況顯示,若企業未能建立完善的資料架構與流程基礎設施,即使短期內展現亮眼成效,也難以確保長期營運的穩定性與可持續性。

也因此他建議企業在規劃 AI 導入時,應採取漸進式策略,從小規模應用場景著手,逐步擴展至核心業務領域。企業應將 PoC 定位為整體產品開發生命週期的重要環節,而非獨立的一次性專案。

AI 的導入不僅是一場技術升級,更是企業組織文化與決策流程的轉型工程。唯有從資料治理、流程優化到人才培訓同步布局,才能確保 AI 能在企業內部真正「落地生根」,創造長期商業價值,成為真正的智慧代理人。

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