創意需要滋養與培育

創意需要滋養與培育

暑假時去日本逛泡麵博物館,在日清的創意發想流程中,有一項是「Nurture ideas」,當時看了特別有感,所以從這張開始拍,將他們六個步驟都拍了下來。

因為出社會以來多數時間都與研發跟產品撇不開關係,就連負責行銷時也大多是以企劃為主,做業務時也是以商業開發為主。

每一項工作,都需要經常產出新的 ideas。但這些 ideas 並非隨時隨地都能從腦袋中蹦出來,而是需要有孕育的土壤與持續性的養份才有可能。關於創意點子的培育,我自己運用的方法有幾個。

透過試錯來找出更多可能性

早年擔任研發工程師,會自己找尋各種可能的解決方案,然後試著用在產品中,主管只會提醒產品維護時的幾大重要原則,但不會強迫我接受太多非必要的規則。我自己試新東西,自己挖了坑,自己下去填,過程當然很辛苦,但我覺得很有成就感。

因為在解決問題時,我總能想出比過去更多的解決方案。如果我選擇重複一樣的做法,我最終會失去創造力,我來來去去只能想出一兩種方法。但是當我嘗試了許多新的方法,而且承擔了錯誤的風險與責任時,我會找到幾十種不可行的方法,也會找到幾十種可能的解法。

多看、多想、多實驗

一個產品到底是否能被市場接受,空想是沒用的,你得跟客戶接觸,得收取客戶回饋,透過客戶的回饋改善你的點子。你的點子會因為有更多的回饋而成了一個好點子。所有的絕妙點子都不是空想出來的,而是經過他人回饋而完善。

雖然動手做才是王道,但多看多想還是很有幫助的,我們不會總是有充足的時間跟資源以正規軍的方式去驗證每個點子。但我們可以以自己身邊的資源為範例,進行類似的實驗。

例如當年要將一個研發項目產品化之前,我們幾個月前就先在公司內部做了 POC 給大家試用,花費的代價只有推上市場的 10% 不到,但我們一樣能驗證自己的點子。

又或者我發現一個好用的行銷工具時,我會先在自己的網站或部落格使用,驗證我的點子是否有效。

回到根本問題上思考

或許是我們對點子的期待太高,很多人會將點子跟「了不起的創意」畫上等號,好像不夠獨特與傑出就稱不上點子。

但我習慣回到「為什麼要有點子?」,我們需要更多點子的原因通常是為了更有效的解決某個問題。

那問題來了,解決這個問題,難道總是需要了不起的點子嗎?答案通常是否定的。許多問題的解法經常被複雜化了,導致問題本身也被複雜化了,所以後續要想出更有效的點子時,我們經常會在複雜問題+複雜解法的基礎上思考。

但如果我們先撇開目前的解法,而是回到原始的問題,那可能會得到一個簡單的答案,那就是推翻現有的解法,重新設計更簡單的解法。簡單的解法是不是個好點子?我覺得妙極了,可以用簡單的方法解決,何必要用複雜的方法。

不要怕犯錯,但要承擔錯誤

面對多數的事情,我一貫的心態都是「犯錯的代價很低,只要你能承擔得起」,如果你習慣讓別人幫你承擔你的錯誤,那未來你犯錯的空間就會愈來愈小,因為其他人肯定會不斷壓縮你的空間。

如果你希望有更多犯錯空間,那就要更大膽一點承擔起錯誤的責任,別總指望別人幫你擋槍。你自己上來承擔砲火,你可能會有 10 分的犯錯空間,但你讓別人幫你承擔,即便公司願意給犯錯空間,你可能都只剩 7 分的空間。

把點子寫下來,講出來

前面我提到可以透過實驗來收取回饋,驗證點子,但其實有更清亮的方法,那就是把點子寫下來或者講出來。因為喜歡寫作的關係,所以我會將很多尚未落實的點子寫成文章,或者會議、演講場合中分享。

我可以藉此獲得來自他人的回饋,我會知道有多少人對這點子感興趣,又有哪些人對這點子提出了其他觀點。這種收取回饋的方式每天都能做,而且做愈久能收集到的回饋愈多也愈快。

年輕時,我總覺得自己不是個有創意的人,因為我說話乏味,也不是個能馬上對任何事情都有回應的人,更不是一個能想出天馬行空構想的人。但我很擅長在深思後找出可靠的解法,而我這樣的特質,在過去 20 年裡,經常得到有創意的稱讚。

當我能用大家想不出來的方法解決問題時,或許這就是創意吧。

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AI 學習的悖論

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「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

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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

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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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AI 時代我們需要什麼樣的產品經理

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早上聽 Lenny 專訪 Revolut product head Dmitry Zlokazov 的內容,Revolut 是一家位於倫敦的科技公司,專注於提供金融領域相關的軟體服務。在這個專訪中我聽到幾個很可能是接下來產品經理定位的轉變。 Revolut 在找什麼樣的人來擔任產品負責人?以及如何培養他們成為全球等級的產品負責人? 重視原始智力與飢渴感 在招募時,比起應徵者豐富的經驗,更看重他們的原始智力 (raw intellect) 和渴望打造事物的永不滿足的飢渴感 (unquenched hunger to build things)。有飢渴感的人就算經驗較少,也能快速學習、適應並推動改變並解決問題。 而 Revolut 也更傾向於招募那些處於早期職業生涯 (early in their career) 或具有創業背景的人。 專注於不懈的執行 如果一件事情只完成了 99%,那它更接近 0% 而不是 100%。這包括確保產品不僅僅是開發完成,還需要確保客戶服務、銷售和行銷團隊都能充分利用,否則它可能只是一個無人知曉的無用功能。

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