拖延怪也能開效率外掛!時間管理大師都在用的「自我設限」工作法,4大步驟提高專注力
拖延怪也能開效率外掛!時間管理大師都在用的「自我設限」工作法,4大步驟提高專注力

工作或學習中的deadline,除了外界施加,個人也應當對自己提出要求,並把它當作一個強制性的標準。取信於人很重要,取信於自己亦然,這能讓你尊重自己的計畫和安排。─高盛公司

有人說:「我要成為百萬富翁!」有人說:「我要當大老闆。」還有人說:「我要賺錢買好車。」這樣的話常常在街頭巷尾聽說,可是一年過去了,五年過去了,他們還是老樣子─沒有成為百萬富翁,沒有當大老闆,當然也沒有買到好車。

如果你問他們,為什麼沒有實現自己的目標,他們很可能會說:「不急,我不正在努力嗎?過幾年就可以實現目標了。」如果你再問:「要過幾年呢?有具體的時限嗎?」他們又會這樣回答:「為何要具體的時限?反正我能實現就行,晚幾年又有什麼關係呢?」

這些人的想法是美好的,目標是誘人的,但沒有計畫,不訂時限,缺乏行動,完全可以視為說大話、吹牛皮。空有目標,卻沒有計畫,更無實現的時限,那麼這個目標就沒辦法開始去做。這就是人性,因為人都有拖延的毛病,假如完成一件事沒有時間限制,就會不疾不徐、不慌不忙,一直拖下去,反正明天可以做,後天也可以做,著急什麼嘛!

髒衣服該洗了,但今天有點累,不想動,還是等明天再說吧;房間太亂了,應該整理一下,但今天有點忙,沒時間,還是等有空的時候再說吧。類似的拖延在工作上十分常見,有個客戶需要回訪一下,但最近抽不出身,那就先把別的事情忙完再說。可是忙過之後再回頭時,發現他已經成了別人的客戶。

嚴格設定時限,別對自己太寬容

經常聽人說:「為什麼我的目標無法達成?」答案很簡單,因為沒有設定一個明確的期限。假如你計畫今天必須把某項工作完成,哪怕加班到半夜也在所不惜,那麼你就會產生一種緊迫感,逼著自己全心全意來做這件事。至於其他的事情,可以暫放一邊,直到做好這件事為止。

人的大腦就像電腦一樣,輸入什麼指令,它就會做出相應的動作。不能對自己太客氣、太寬容,而要嚴格設定期限來完成工作,並養成習慣,接下來才能按部就班,繼續下一階段。

設定一項工作的完成期限,可以使注意力都集中到這個目標,避免無關緊要的小事干擾。當你的行為與目標脫節時,期限會產生一種約束力,讓你及時回到正軌。例如,下個月5號你要參加證照考試,這就代表複習時間已經有了明確的期限。期限可以讓你產生一種內驅力,驅動你一直向前。

如果你有一天的時間,可以完成一項工作,那麼你就會花一天的時間去做;假如只有一個小時,則再怎麼辛苦,你也會拚命在時限內完成。

當然,在這之前,你要先確定做什麼,這是目標問題。接著,就從確定待辦事項開始,介紹如何設置完成的時限,以及如何達成目標。

1.確定待辦事項

任何計畫都離不開目標,目標是計畫的前提和保證。 你要做的事情,就是一個很明確的目標,當有了目標之後,就知道要做什麼了。 像是明天要拜訪一位客戶,接下來就可以圍繞這件事來做計畫。

2.為待辦事件設定時限

在針對某項工作制訂計畫時,設定時限是很重要的一環。 以拜訪客戶為例,你可以結合自己的工作情況來確定時間。例如明天上午有重要的工作,那麼就把拜訪時間訂在下午。當然,事前要和客戶溝通,看他明天下午是否有空。如果對方OK,那麼時間就已確定,時限也清晰可見。

有時候,同一時間要處理的事情很多,這時就可以按照前文所介紹的記錄法或圖表法,將這些工作按照重要程度標示順序,再分配合適的時間來完成,這樣就確定了完成時限。

3.限制待辦事項的數目

每個人的精力都是有限的,如果想在有限的時間內做無限多的事情,只會把自己累壞。

聰明的做法是,合理地取捨一些不必要的事情,把時間留給重要的工作。 例如,一天之中只做最重要的三件事,其他就留到明天再做。在這一天,僅為這三件事設定完成的時限,並在每個時限裡,全力以赴。

4.妥善安排不同工作的次序

值得注意的是, 對於必須要做的事情,應該妥善安排它們,讓不同的工作能發揮相互協調的作用,使你能夠勞逸結合,這樣既可以完成任務,又不影響身體健康。

以下有三件事:完成一個銷售計畫書,拜訪一位客戶,寫一篇銷售報告。假如它們的重要程度不相上下,而且都必須在一天之中完成,那麼你可以這樣安排:

上午寫銷售報告(或寫銷售計畫書),然後去拜訪客戶,順便利用中午時間,與客戶吃個飯,下午回來再完成銷售計畫書(或銷售報告)。之所以這樣安排,是因為銷售計畫書與銷售報告同為腦力工作,如果連續燒腦,會使大腦覺得超級疲憊。但這兩件事中間如果穿插拜訪客戶,就會感到輕鬆許多,也會提高工作效率。

當你預先安排完成一項工作的時限,就像是對時間編列預算一樣,是很有必要和非常有效的工作方法。編列預算可以避免衝動消費,而時間預算則能保證在規定時間內,高效完成重要的工作。

職場箴言

「你有多少時間完成工作,工作就會自動變成需要那麼多時間。」─帕金森定理

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本文授權轉載自《累死你的不是工作,是工作方法》,李文勇著,幸福文化出版

累死你的不是工作,是工作方法
圖/ 幸福文化

責任編輯:蘇柔瑋

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五十年零售老店的 AI 轉型:良興攜手 Data-DI,打造專屬 AI Agent 賦能組織升級與知識傳承
五十年零售老店的 AI 轉型:良興攜手 Data-DI,打造專屬 AI Agent 賦能組織升級與知識傳承

1973 年,良興從台北光華商場一間 50 坪的電子零件行起家,半個世紀後蛻變為年營收破十億、毛利率 18% 的全通路 3C 品牌。不過,伴隨規模擴張帶來的不只是成長,還有日益加劇的管理摩擦。門市遍布全台、品項高達近萬筆,加上跨部門協作頻繁,行政耗損與知識傳承的缺口,成為這家老字號邁向下一階段的隱形天花板。

良興總經理賴志達回顧,從電子零件跨入電商、從線下擴張到 OMO 全通路、再到會員深度經營,作為 3C 零售業者,良興每一波轉型都走在同業前面。「現在輪到 AI 了。如何做到人機協作、AI 賦能,就是良興第五波轉型的核心命題。」

AI 自動化,從行政細節釋放組織戰力

轉型需要夥伴,而賴志達評估合作夥伴的標準很明確:技術能力是基本,產業知識(Domain Know-how)的深度是關鍵,回饋速度更是最終決定因素。2025 年的未來商務展上,良興選擇攜手 Data-DI,看重的正是其「策略諮詢 + AI 產品 + 落地陪跑」三軌並行的實施能力。

很快的,良興與 Data-DI 合作的第一個專案,就落在最耗費人力、卻最常被忽視的環節:會議記錄。「會議如果沒有產值、沒有效果,對企業很傷!」賴志達說,他每天參加許多會議,但跨單位協作的會議記錄長期依賴人工聆聽與逐字整理,常出現人名誤植、決策遺漏、行動項目無人追蹤,讓會議效果大打折扣。

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良興總經理賴志達
圖/ 數位時代

為了解決會議記錄的痛點,Data-DI 業務副總包威棣指出,在導入工具以前,團隊須先釐清三件事:場景是否具備落地價值、哪些流程節點適合 AI 介入,以及以終為始地掌握客戶真正想要的輸出樣貌。這些看似基本的提問,都決定 AI 能否精準落地。

確認方向後,良興與 Data-DI 成功導入 AI 會議記錄自動化系統,透過模糊比對技術校正語音辨識誤差,並將生成的雙版本報告直接回存至既有資料庫,不僅將行政人員從重複性作業中釋放,也為後續的 AI 應用奠定扎實的系統整合基礎。

賴志達分享,現在他去外部開會也會用這個工具,運用 AI 把錄音轉文字、再整理成簡報,很快就能完成,更令外部夥伴驚艷。「我認為這是很成功的案子!也提醒想做 AI 的老闆們,與其急著搞大架構,不如先從小工具讓公司嘗試 AI,建立理解和認同。」

AI 把資深員工大腦轉化為資產

補完行政效率的缺口後,良興接著切入更深層的營運核心:知識傳承。過去,頂尖銷售經驗長期鎖在少數資深員工身上,新人培訓耗時三個月,員工離職即帶走知識資本。與此同時,網路資訊發達,消費者進店前早已掌握基本規格,3C 通路門市人員要如何發揮更多價值?「我要門市的人不是死背規格,而是面對客人時,能用客人能理解的方式對話。」賴志達說。

為此,Data-DI 協助良興建置 AI 門市教育訓練系統。系統透過六大自動化關卡,串接教材生成、審核上架、AI 銷售對練與成績回報,主管僅需在核心節點審核;員工透過手機語音對練,系統依口吻、專業度、回應力等維度自動評分。賴志達表示,目標是將新人培訓期縮短至一個月,讓數十年累積的銷售智慧轉化為可複製、可傳承的企業資產。

然而,要讓這套系統真正運作,得先解決兩個根本問題:資料從哪裡來?以及訓練如何更準確?

「以前大數據時代,講的是資料要大、全、細、實;現在 AI 要做到的是準(準確)、合(合乎場景)。」包威棣說。良興不同廠商提供的素材品質參差不齊,Data-DI 除了整合內部資料,也補充加入外部市場評測內容以填補空缺,再透過人員審核機制過濾雜訊,搭配 agent 架構的多層步驟與知識限定,確保系統能精準提煉對應品類的訓練素材。

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Data-DI 業務副總包威棣
圖/ 數位時代

賴志達則看得更遠:「這些教育訓練的內容,也將成為公司未來訓練機器人很好的原料。」

Data-DI 陪跑型顧問,帶領企業 AI 轉型

良興與 Data-DI 合作的兩個專案中,雙方共同克服了長提示詞邏輯混亂、AI 幻覺污染知識庫、逐字稿讀取逾時等技術難題。邁向下一步,賴志達表示,公司各部門很早就建置 Power BI 報表,但數據豐富不等於決策清晰。「數據是土壤,如果沒有梳理,就沒有用了。」因此,他的下一個目標是活化數據資本、推動行銷自動流,以精實的人力持續驅動成長。

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良興攜手 Data-DI 推動 AI 落地,以小步快跑模式為企業創造變革。
圖/ 數位時代

包威棣則從顧問視角歸納兩個觀察:AI 導入需要高層認同、由上而下推進,像賴志達這樣持續引領良興走在業界前端的決策者,就是不可或缺的推手;而單點工具的價值,終究要累積成組織體質的轉變才算真正落地。「就像會議記錄改變了會議當責的結構,人員訓練改變了知識傳承的方式。從點狀應用走向企業變革,這種決策思路才是 AI 真正深入落地產生價值的關鍵。」

最後,對於仍在觀望AI應用的企業,他則建議:「未來 AI 導致的落差只會愈來愈大,人會變成超級工作者,企業會變成超級企業。開始做就對了,先做一個三個月的小任務,降低落差、再急起追上。」從痛點切入、小步快跑,讓組織在實作中累積對 AI 的理解與信任,這正是 Data-DI 的陪跑哲學。

有關更多 Data-DI 相關資訊,請查詢網站:https://www.data-di.com/

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