加速成長的方法 - 主動找尋挑戰

加速成長的方法 - 主動找尋挑戰
圖片來源:https://videogamesoftheoppressed.wordpress.com/2018/09/17/the-untold-history-of-slimes/
短期與長期目標如何有效平衡?
在企業管理上,若要針對最棘手的問題排名,我相信如何決定優先順序,如何平衡長期與短期策略一定排在前三位。 針對這個議題,很多的商業或管理書籍都有探討,但始終缺乏一個很有效的決策框架來協助企業判斷該怎麼做才正確,因為這件事涉及到的因素非常多,企業的財務狀況、風險承受能力、所具備的資源、企業的發展階段、產品組合、短期市場的波動、長期市場的預測、管理制度的健全、企業領導階層的素質等,若只影響單一個項目或許容易判讀,一但這些項目都攪和進來,處理的難度就很高了。 我本身有個框架可以協助企業做有效判斷,但本篇我先針對長/短期策略之所以難以平衡的原因,以及有哪些基本的原則可以協助我們簡化任務的優先順序問題,進而做好長短期的平衡。 企業遭遇的現況 2015 年時我到一家 7*24 小時運轉的互聯網公司上班,到職時,我就發現團隊花在「救火」的比重過高,真正處理重要專案的時間嚴重不足。當時團隊成員們對既有系統,規劃了許多需要優化的地方,但往往不敵緊急案件的壓力。 重要的專案一再 pending,所有人都忙於不處理就沒業績,不處理客戶就退錢的案件。 到後來根本不分輕重緩急、優先順序,只要業務或客

在這篇文章中我提到了我們需要經常思考長期目標,而非總是著眼於短期目標,其實這概念用在個人身上也是合適的。

還記得先前有些人倡導「當你有需要的時候再去學習,比較不浪費錢跟時間」。對於這觀念我尊重,但我想談談有需要再學,以及預做準備的差異。

不曉得大家有沒有玩過長青 RPG 遊戲 - 勇者鬥惡龍?

如果有的話應該知道在新手村外,第一個會碰到的怪就是史萊姆,這個等級 1 等,看起來毫無殺傷力的可愛小怪獸,就是專門給玩家適應野外環境用的。

要無痛練功,找史萊姆就對了,但是當你升了幾個等級後,史萊姆能給你的經驗值基本上等同於零,你再也無法靠欺負史萊姆練等了。

這時你得走得稍微遠一點,去打打別的怪,可能是香菇精、兔子精什麼的,總之你得去面對稍微強一點的怪,然後升級,也順便換換裝備,把各種能力值做些提升,你才有本錢繼續邁向下個關卡,讓遊戲可以繼續下去

但有時你總會遭遇到困難,有些怪太強,或者有些魔王能力超出你太多,所以你得花個幾小時練等,換裝,讓自己變得強大,然後靠實力或戰術過關,這都是需要花時間的。

在遊戲中,因為主角會隨著劇情變化,總是在遭遇各種問題,所以你會清楚地意識到主角能力還有哪些地方不足,需要再做強化,遊戲中的你,其實是一直在學習,一直在進步的。

回過頭來看看現實中的你。如果你所處的環境能帶給你挑戰,讓你知道自己缺乏什麼,應該補強什麼,而你也一直針對性地去做補強,那我相信你進步的速度應該是很快的;但若你所處的環境,都是史萊姆這種等級的怪,處理的問題難度遠低於你的能力,那你是不會獲得任何經驗值,也學不到任何東西的。

「有需要的時候再去學習,比較不浪費錢跟時間」這個觀點很適合那些一直把自己放在挑戰性環境中的朋友。

因為他在工作中就充滿了挑戰,為了克服挑戰他自然也得有新的學習,工作對他來說就是最好的修練。

但如果你的環境缺乏挑戰,卻還抱持有需要再學的心態,其實你就很難走出新手村,一跨出就會被打趴,因為外面的環境對你來說真的很危險。

當你把自己的進步機會寄託於環境給你什麼挑戰,而不是自己去找尋挑戰,那你一定得經常變換環境,讓自己持續接受挑戰,不然有一天還境突然改變時,通常也是你得花大量時間學習的時候。

在遊戲中你可以有大把時間練等,但在現實世界,你又能有多少緩衝時間讓你補回過往積欠的學習債務呢?學習得有方向性,精準一點當然是好的,但千萬不要抱持著現在用得到才學的心態。

主動學習的 30% 原則

主動學習其實是相對舒適的,因為很多時候人生是不可預期的,當出現一個你很想要的機會時,卻發現自己缺東缺西,而機會也不等人,你可能就因此錯過了。或者當你的人生遭遇重大挑戰時,卻發現自己沒有足夠的能力去跨過難關,有時學習仍來得及,但有時就真的是書到用時方恨少了。

但學習也不用盲目的學,以我自己為例,我會盡可能去學那些週邊能力,例如在擔任工程師時,我會開始學專案管理,在當專案經理跟 technical leader 時,我會去學產品的知識,在擔任產品經理時,我會去學銷售跟行銷。

這些都是技能學習的順序其實都是跟我當前職務高度相關,但暫時又不見得是我主要任務的

我自己在學習時有個習慣,我稱之為「30% 原則」。而這也是我在做工作選擇時的重要評估因素之一。我會挑選那種仍有 30% 的工作內容是我仍未完全掌握的,所以在這 30% 的工作內容中我得學習新的技能。

在這樣的工作之下,我除了可以善用我原先的技能,我還有足夠可學習的空間,在這樣的配比之下,我完全可以透過做好工作來累積自己的能力。

應付當前問題是最基礎的學習,接著應該學習如何把事情做得又快又好,然後思考一年之後自己需要什麼能力,提前開始準備,當你有方向,有目標,有計畫時,到底該學些什麼,通常也比較有底。

自己找怪打,別一直欺負史萊姆了。


有人可能會好奇 30% 是怎麼計算出來的,其實不需要太糾結,你只要心裡有底,知道要把這件事做到好,你得花上不少力氣學習,而且大致知道自己要學些什麼也就夠了。

如果還是不知道怎麼進行,我會建議可以先思考未來履歷:

鍛鍊商業思維-寫一份「未來履歷」
學院先前有開一堂實作課-未來履歷,這堂課程的核心概念是先寫好五年後的履歷。 簡單的說,你得先想想你對五年後的期待,接著思考你要如何從現在走到五年後的樣子。 如果你現在是個產品經理,你希望五年後你可以成為產品線的負責人,帶領團隊,擔負營收,也就是 head of product。那你得搞清楚產品經理跟 head of product 之間有哪些技能或資歷的落差,然後設法在接下來幾年將這些落差消除。 否則你就很難在五年後真正成為 head of product。 當初在上這堂課程時,因為許多人頓時陷入一陣恐慌,所以我先丟了幾個議題給大家思考。 第一,兩年後,你會拿什麼資歷去談一個比現職高 30% 以上的薪資? 如果你只是累積了資歷,但那些資歷對你找一份理想的工作沒幫助,那就有點可惜了。很多時候,我們會只思考下一份工作,但其實下一份工作應該是為 3-5 年後的自己而準備的。 舉個例子,如果你現在是個專案經理,但你希望自己五年後可以變成產品部門的負責人,那你下一份工作是不是該先找一份產品經理的工作來累積做產品的經驗呢? 如果你希望自己可以成為跨國企業的行銷主管,你在研究過相關
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加快了速度,少了回饋

加快了速度,少了回饋

2022 年時我曾推出了一堂課《打造高效軟體開發團隊》。 在這堂課程中我繪製了一張軟體開發過程管理的架構,這張圖我從公司策略->產品策略->需求管理,一路到開發過程管理、交付、市場回饋,最後再回到產品需求管理。 當年我曾說過,軟體開發最重要的其實不是程式開發本身,而是 align 公司策略與產品策略,同時兼顧好短期需求,將需求管理做好。 但我們也可以看到產品需求管理是上述架構中最主要的節點,上承策略,下接短期需求,右邊則是成為所以開發計畫的起頭,同時還要承接來自市場回饋,並能持續優化管理過程與技術債務管理。 簡單的說,決定做什麼,決定了產品定位,決定先做什麼,則決定了策略重心。但要做出決定,除了對目標有清晰的認知外,更重要的是「回饋」。包含市場回饋、使用者回饋、利害關係人回饋(研發/行銷/客服...)。 這陣子透入 AI 開發後我對這張架構圖有一些新的想法: 首先,是生產力過剩。 因為 AI 不用休息,生產力幾乎沒上限,

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AI 在商業決策層面給我帶來的三層改變

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從二月開始,台灣就陷入一陣 AI 瘋,一堆人都開始投入龍蝦、Claude Code、Codex 等超級生產力的任務中。不寫程式的人開始寫程式,包含老闆、設計師、行銷、創作者。而其中最瘋狂的,莫過於身邊的一堆老闆們。 有人批評說:「這些老闆們放錯重點,應該好好回到自己的位置上去做出好的決策,讓專業的人來處理專業的工作,不要瞎搞。」 關於這個批評我個人極端不認同。 我的看法是老闆不多花點時間深入理解 AI,他在未來就很難做出好決策。 今天看到 Coinbase 的 CEO 在 X 上發布了裁員的消息。 而我也在 FB 寫下了我對這件事情的想法。 今年不知道第幾家公司了,幾乎都不是因為經濟不景氣,而是各家公司都在為變化儲糧。很多軟體公司之所以裁員,都是為了有更多的資本支出可以投入在 AI 的團隊、產品或基礎建設上。 扁平化只是一種不再需要「管理代理人」的訊息。現代的管理概念還是很崇尚那個一人最多管七人的科層組織管理概念。 為了「有效管理」,一個人管七個人是個看似科學,

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2026 年第一次深度復盤

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今天提早結束今天的顧問行程,中午回到住宿的飯店泡了個熱水澡,想著到底要休息還是繼續工作。但想了想,或許可以針對最近的一些想法跟經歷做一些復盤與總結。這篇文章內容比較雜一些,但都是我近期比較重要的一些想法。 重新燃起的工作熱忱 我的工作狂性格其實已經沉潛了好多年,我一直以為我對工作已經不像年輕時那麼有熱忱。沒想到工作狂性格只是悄悄地躲了起來,等待有一天再遇到讓人熱血沸騰的時機。 燃起我工作熱情的事主要有兩件,一件是方圓國際的策略長工作,另一件則是與 AI 有關的「Growth OS」計畫。 方圓的工作有一定的機密性我就不多說了,往後能揭露的內容會陸續讓大家知道,但我可以說這應該是我接觸迄今合作上最深入的案子,我覺得很開心。至於「Growth OS」是什麼?我下面會有獨立的段落跟大家說明。 但我可以先跟大家分享為什麼這兩件事會重新燃起我的工作熱忱。 我個人的工作熱忱主要來自幾個地方: * 有挑戰,這件事難不難,能否燃起我的挑戰慾望與好奇心。 * 能自我實現,我總有一些放在內心很想做的事,但可能是時機不到,又或者沒有碰到合適的場合。 * 能按自己價值觀來行事,這件事在我

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近期 AI 寫 Code 的一些想法

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之前用 AI 寫程式,比較 free style,簡單說,就是功能能運作就好,反正就解決單點問題,就算是個商業應用,也大多設計成可以離線使用,架構很簡單。 但最近為了要完成我 Growth OS 的野望,我又回到以前工程師年代,會很在意目錄架構、資料結構、資料流、權限控制,甚至也會思考更多關於擴展性、多租戶、系統邊界設計的問題。 也因為有較深入的思考,對於 AI 參與開發這件事,我有了多一點的體悟。 Rule-baesd 模式 從前的程式開發大多是建立在有明確規格之後,演算法就像數學公式一樣,輸入什麼樣的參數,往往就能得到一個可預期的結果。 簡單的說,就是「確定性」,所以以前的測試根據的是輸入 A/B,是否得到 C 結果。 直到現在,如果我們對一個程式的執行結果,最主要看的是「確定性」,也就是執行一百次都要得到可預期的結果。那最後或許還是只有清楚的

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