我給青年學子的 16 個建議

我給青年學子的 16 個建議

今天下午在台大博雅館參與這場活動,作為與談嘉賓,活動後繼續回答了一個半小時的問題。針對今天的提問,有幾個核心觀念跟大家分享。

1. 學校不會給你東西,你得自己去找東西。其實學校跟老師們也不知道你需要什麼。

2. 學習最有效的方法不是嘗試,而是做到一定成果,淺嚐即止是不會學到東西的,要努力,就做有效的努力

3. 不是社會留了什麼工作給你,而是你自己創造了什麼工作。很多工作選擇,但每個工作薪水都 3 萬,不如只有 100 個工作機會,但薪水 10 萬

4. 工作中,無法創造價值,或者不知道如何創造價值是很可惜的,因為你沒有學會怎麼做生意,你就沒有學會怎麼賣自己

5. 一定要成為做選擇的人,而不要老是當被選擇的人。面試時,回過頭來看看對方適不適合自己,而不是對方單方面決定要不要你

6. 如果因為你很獨特而被刷掉,多面試幾家,找一間懂得欣賞你的公司,而非屈就於一家認為你可有可無的公司

7. 就算是經營社團,你也要有損益觀念,當你想做一件大事但沒錢,請去找錢,而不是放任活動虧損。沒錢又想做好怎麼辦?那你要不發揮創意,要不拿出你能交換的東西去換

8. 不要跟著大潮流走,而是趁早去找尋自己想要的,喜歡的,找到自己人生的潮流,比跟著大眾隨波逐流重要一百倍

9. 想著快、簡單、迅速是危險的,當你永遠在找簡單的方法時,你很難有一件事是真正做好的,因為困難的事,經常沒有捷徑。好好學,好好做,不要半吊子

10. 趁早開始學習怎麼做生意,衡量一件事你是否學會或做得好不好的標準,就是有人願意為這件事付錢

11. 不要只做一份工作,在不影響工作的狀況下,兼差或斜槓不罪惡

12. 要有理想,但不要理想化,要面對現實,但不要輕易妥協於現實。你一定還有其他解法

13. 加快學習速度的方法之一,找到一個專家,跟著他好好學,如果不認識,請去認識。比死皮賴臉更好的方法是,讓對方覺得指導你很有成就感,那他就會願意繼續指導你

14. 把心力放在自己最有熱情的事情上,把一個能力磨到 85 分會比每件事都 70 分好很多

15. 拒絕雜事最有效的方法,是讓自己手上永遠有超級重要的任務。去承擔重要任務,你才有機會免於處理很多雜事

16. 不要只學工具,而是搞懂工具要解決的問題,找出更有效解決問題的方法比工具本身重要很多。問題有點太多,但我一路回答到去搭車時,因為每個問題我都有舉例子,也盡可能說明為什麼,希望對大家有幫助

AI 對工作的影響必然存在,但你個人的思維習慣更重要,科技淘汰的永遠是不願改變、不願學習、不願投入與不經營自己的人。這些事,往後 10 年也不會改變。

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我與《原力心態》作者交流的收穫

我與《原力心態》作者交流的收穫

在六月初的時候收到來自天下文化的邀請,希望我能與 Frederik G.Pferdt 博士進行線上交流。不過這個交流因為我這邊的一些變故,所以改成我以文字進行提問,而博士則以書面回覆我的提問。 這本書剛出版時,我曾寫過簡短的推薦序,我的原文是:「《Google模式》告訴我們怎麼經營公司,這本書則讓我們知道如何啟發人。當 AI 解放了生產力,企業勝出的關鍵將是創造力,而正確的領導方式,永遠是員工維持創造力最關鍵的因素之一。」 這本書,被稱為《Google模式》的續篇,特別強調如何激發人、影響人,順應人的天賦去發展。因為過去幾年從事的大多是教育相關產業,對這些觀念與想法特別有感。 這本書中有許多觀點都引起我很大的共鳴,例如未來思考,鼓勵人們「準備好面對未來的心態」,不用停在現在,而是勇敢地思考未來,並主動迎向未來。找到並發揮自己的「X 特質」,這個 X 特質(Dimension-X)指的是自身獨一無二之處,你也可以稱之為天賦。 而 Frederik G.Pferdt

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AI 學習的悖論

AI 學習的悖論

「AI 讓你看起來更聰明,實質卻有可能學得更少。」 剛剛看到一篇文章談論 AI 對學習的可能傷害,他的參考資料是來自一篇文章《The Myth of Automated Learning》。這篇文章提到一個蠻重要的概念。 當人們使用機器自動執行他們本來可以自己完成的任務時,會發生以下三種情況之一: 1. 他們的技能不斷提高。 2. 他們的技能退化了。 3. 他們永遠學不會這項技能。 這三種狀況分別容易發生在三類人身上: 1. 如果使用者已經是專家,AI 工具可以進一步增強他們的技能。 2. 如果使用者尚未成為專家,而這項技能需要不斷練習,那麼 AI 自動化可能會導致技能退步。 3. 如果使用者是新手,而 AI 從一開始就執行任務,那麼這個人就可能永遠不會真正掌握這項技能。 作者舉的案例是工業時代,那些工匠等級的人,他們的工作被產線工人+自動化機器給大量取代,但這些生產線的工人離開自動化機器後其實什麼都不會。 對這個觀點我一半認同一半存疑,認同的點在於,產線工人熟悉的是機器操作,而工匠擅長的則是不靠機器來完成任務。哪個難度更高?通常是工匠。但從商業角度來思考

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互聯網女王 Mary Meeker 報告心得(2)-餐飲品牌 Yum Brands 的案例

互聯網女王 Mary Meeker 報告心得(2)-餐飲品牌 Yum Brands 的案例

這幾篇文章都是我觀看 Mary Meeker 2025 年報告後的一些整理跟心得。原始的文件可以參考:https://www.bondcap.com/reports/tai 本篇要聊的話題是在 75 頁看到 Yum Brands 在 2025 年 2 月開始推動旗下餐廳的 AI 化與數位化。 這份報告中可以看到的資料很有限,不過我對餐飲業的現況有點興趣,所以我請 ChatGPT 幫我針對 Yum Brands 使用 AI 的狀況做一些整理,發現一些比預期有趣的資料。 首先介紹一下 Yum Brands 這家公司,因為這名字相信很多人都沒聽過,但說到他旗下的公司大家應該就知道這家公司的規模有多大了。它旗下的主要品牌有以下四個: * KFC(肯德基) 全球知名的炸雞品牌,在 150 多個國家擁有超過 27,000

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互聯網女王 Mary Meeker 報告心得(1) - AI 的任務,增效優先於降本

互聯網女王 Mary Meeker 報告心得(1) - AI 的任務,增效優先於降本

到今天才有時間把互聯網女王 Mary Meeker 2025 的報告好好閱讀一下,報告的原始網址在此,有興趣的人自行閱讀:https://www.bondcap.com/reports/tai 在報告的 68 頁中我看到了一個很重要的觀念,我結合圖表做說明。 下面這張圖是 BOND 團隊針對 Morgan Stanley 的一份報告作出的整理,這張圖主要強調的是許多大型企業(調查了 400 多家年營收在 5 億美元以上的企業)對 AI 的觀點是放在「營收與事業擴展」上,而非「成本降低」。 以下幾項是被 BOND 團隊歸類在「營收與事業擴展」的項目: Production / Output (提升生產產出) ~70% Customer Service(提升顧客服務品質) ~65% Sales

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