克服 AI 焦慮的方法，唯有實作
2018-2019 年左右，線上學習在台灣整個大爆發，線上課程一大堆，每個禮拜都有很多線下學習活動。每天都可以看到大量的學習心得與活動心得，每個人講的內容都很有道理。全台灣好像瞬間變成一個知識島，所有人都學識淵博，而自己似乎懂得有點少。
知識焦慮年代
在那個時候，很多人染上了「知識焦慮」的病症。
害怕別人知道自己不知道的，擔心自己沒跟上世界的節拍，所以哪邊有新知往哪兒去，哪邊學習氛圍濃厚就往哪兒鑽。看起來是因為熱愛學習，但內心的煩惱其實是「害怕失去」。
害怕失去話語權，害怕失去社交談資，害怕失去機會，害怕失去競爭力，害怕自己不再是別人眼中領先的族群。
而克服焦慮最有效的方法，不是知道更多，而是實踐，從時間中獲得成果，獲得進步。
那些仍在學而沒有做的人，焦慮是無法停止的，因為他並沒有真的改變現況。
這也是當年為何我們想舉辦 case study、學習營、打卡、案例練習，並且鼓勵大家多多輸出的原因了。因為輸出，其實就是最輕量的實踐，而動手做，則是讓自己學有所用的基本配備。
在那個知識焦慮的年代裡，因為我本來就熱愛學習，也經常輸出，加上我當年投入的行業又是知識產業，所以我工作的成果也會高比例跟我的輸出連動。因此我的知識焦慮感其實非常非常弱。
走入 AI 焦慮年代
從 2022 年底到現在，也過了將近四年了，AI 的發展從早期的 ChatGPT、Midjourney，再到近期的 OpenClaw、Claude Code、Codex，以及一大堆生成工具。
去年我有一段時間確實天天都在追新的 AI 工具有哪些，或者關注有哪些新的 AI 突破。並且花了不少時間去了解 AI 底層的運作邏輯，希望能搞懂 AI 運作的本質。因為這有助於我了解 AI 能力的邊界及可能性。
所以有一段時間我也有些關於 AI 的知識焦慮，我怕自己知道的太少，也怕自己是不是沒有跟上這個時代的脈動。所以去年，除了使用 AGI 的服務外，我也花了一點時間開始用 AI coding。因為我認為這將會是未來不可逆轉的重要趨勢，未來透過 AI 寫程式肯定會像大家用 Excel 一般自然，而且這個時間會來得很快。
去年下半年，其實我也用 Cursor 完成了一些專案，規模不大，所以並沒有比過去我自己寫程式好到哪兒去，省掉的時間大概只有一半。當時我體感認為，他主要是幫我省掉查詢資訊的時間，寫的部分真的還好。
因為少了真實實踐的場合，我一直認為自己對 AI 的認識與理解是非常不足的。內心始終有種焦慮感，畢竟我還沒看到自己的真實產出，還沒證實自己真的學懂學會，還沒辦法說「我已經在 AI 時代，而且可以活得很好」了。
今年二月份是個重要的轉折點，OpenClaw 橫空出世後，我沒有急著裝，因為我相信 OpenClaw 做到的事，嚴格來說並不是底層技術創新，而一種技術應用創新，而這種事，我相信大廠很快就會推出，而且安全性更高，架構更完善。
果不其然，半個月後 Claude Code 也推出了，那時我就立刻著手了解如何運用 Claude Code 來進行系統開發。看了一輪後，我決定捨棄 Cursor，轉投 VS Code 的懷抱。原因無他，我覺得整體的整合性更好，介面我也更熟悉。
但題目呢？如果沒有合適的題目可以實作，那我還是無法確保自己真的學懂學會，還是會有 AI 焦慮。
可因為我一直都有在輔導一些企業成長，我靈機一動，覺得最有效的方法就是我在輔導過程中，直接用該企業的問題作為我實做的題目，我用 AI 協助他們解決問題，也同時減輕自己顧問輔導所需投入的時間。
這期間我完成了以下專案：
OKR 自我檢測工具
使用者上傳自己撰寫的 OKR，我透過三個 skill 來幫我校驗這份 OKR 是否在邏輯上、數據脈絡上、公司目標一致性上有不合理之處。
過往我如果要深入幫每位主管校正他的 OKR，我通常得花上半小時到一小時的時間。因為符合格式很簡單，但要符合我所提到的三件事，我得對這間公司有足夠的了解才行。
而這個工具，則讓使用者可以自己處理，而我不太需要投入時間協助。
數據地圖可視化版本
數據脈絡(data context)是我在 2019 年出版的《商業思維》中提到非常重要的指標管理概念。而數據地圖(data map)則是整家公司經營管理的數據脈絡集合。
大家可以回顧一下過往我寫過的一篇長文：
數據力：績效指標管理的核心觀念
簡單說，我是把一家公司經營管理的數據，用數學邏輯與統計相關等重要觀念連結在一塊。讓你可以清楚的知道，當我在 A 指標投入，將會影響到 B、C 指標，而且了解影響的範圍該有多大。
因為這個概念我已經講了很多年，但我往往只能局部使用這概念，沒什麼機會真的把完整的數據地圖展開。但過去幾個月，我建立了兩家公司的數據地圖，而且其中有不少節點的數據源已經完全接上。
我能清楚看見一家企業內數據變化對最終結果的影響。往下我應該會繼續完善這套工具，讓他有機會變成一個標準化服務。
業務管理系統
這套管理系統誕生的原因是，客戶反應自身所屬行業業務培養的時間會拉很長，往往需要經過半年的訓練，業務才能獨當一面上戰場。
而其背後的原因有幾個：
第一，產品線複雜，公司是貿易公司，品項數有數千個。
第二，客戶數量多、業態多，需求分散，不易找出共通性。
第三，商品差異化不容易，客戶缺乏非你不可的理由。
聽完問題，我覺得這個問題透過教育訓練不是個好解法，而是需要透過資訊系統來輔助。
最後請客戶將上萬家客戶的業態稍作歸類，歸類後大約是 60-70 個主要業態。而我根據業態需求，將這些客戶歸為 7 個群組，而在同一群組內的客戶，需求的相似度大約有 70-80%。
我透過客群-需求-產品組合的邏輯，讓客戶與合適銷售的產品能綁定在一起。然後再分析歷史訂單，找出每個客戶有機會銷售的點，並結合我放進去的商業談判策略，給業務針對每個客戶洽談時的教戰守則。
這透系統背後的設計還有許多值得分享之處，我想有機會再多聊。
專案管理系統
在我輔導的企業中，多數企業主是希望我去幫忙梳理策略與 OKR，但我在理完方向後通常會發現。企業的問題不是目標不清而已，而是行動方案的執行不到位，或者缺乏經常性的行動校正。
所以我花了大約一個多禮拜的時間，幫公司做了一套專案管理工具。
這套工具上線後，全公司同仁在一周內就全都投入使用，而且我們例行的會議，基本就以這上方的任務來說明進度。而所有的 OKR 衍生的專案計畫也全部都在上頭追蹤。計畫與進度都一目了然，大大克服了過往目標設定後行動不連動的問題。
營運管理系統
因為我現在服務的方圓，公司內有兩個主要品牌：喫茶小舖與吃茶三千。前者主要在台灣，透過直營+加盟的形式經營，後者則主要在海外 10 多個國家有門市，以代理+加盟的形式服務全球客戶。
我還沒成為策略長前，我多數的時間是在協助他們釐清問題，掌握關鍵資訊，並從根本去解決關鍵問題。但我發現當資訊的即時性不足，資訊經常存在斷層，大家靠腦袋記憶很容易記錯或忘記，而我能提供的建議或指導，經常得通過一次又一次的會議討論才能校準正確時。我認為這不是長期能運行的辦法。
我覺得直接碰數據，並將這些數據做好整合，為雙品牌建立一個正確的資訊入口。我要做的不是一個 BI 儀表板，而是一個能直接產生行動，並自動生成任務的營運管理系統。
這工具除了做為代理商與加盟主的管理工具外，我也針對全球門市的現況做了爬蟲，盡可能彙總每個代理商旗下門市的狀況，並將所有評論透過 AI 進行真實分級(例如給 4 星，但實際是負評給 3 星，但其實評價內容很正向)。
不過這系統目前才上線一週，我還在校正其中的邏輯中，應該還有許多地方是不具備管理意義的。但透過這樣一套系統，結合了內外部數據，讓我們對全球現況的理解，最少能先有一個全貌。
人資管理系統，用來處理人才九宮格與績效考核的管理工作，後續應該也會將員工的發展路徑跟學習地圖建立上去。
線上學習平台，我也弄了一個線上學習平台，功能上與學院之前的學習平台相似度很高。
財務自動化系統，有鑑於目前公司內部有許多財務工作仍是人工作業，而許多的跨部門表單也存在資訊斷鏈的問題，所以我在六月份會進行財務自動化的專案計畫。這段也會順便將 ERP 與 POS 打通，讓內部數據更有效的整合。
門市管理數位化，這是昨天去尋門市時看到的幾個值得立刻被解決的問題。昨晚回到家，擬好了規格，請 Claude Design 協助設計，然後一次交給 Claude Code，早上起床時系統已經可以在本機跑了，效率實在有夠好。
那因為系統很多，所以我也把登入系統做了收束，所以所有的系統都使用相同的帳號認證模組。
接下來的任務
前陣子聽完 Salesforce CEO 提到未來 Slackbot 會取代 Salesforce 介面，成為真正的企業服務入口。我覺得這個區是很有潛力，畢竟當資訊系統一多，能否在單一入口取得資訊並進行各種動作就成了一個必然需求。
傳統的軟體設計是做企業入口網站-Portal，但 Portal 比較接近個人的工作儀表板，比較缺乏協作、通訊的功能。但 Slackbot 則是將 Portal + 協作工具 + 通訊軟體的功能有效的整合在一塊。
當你需要在一個 channel 中討論事情時，你可以透過 / 讓某個 agent 幫你做事。相關的概念大家可以參考近期 threads 上的 @meta.ai 功能就知道了。
在討論過程，直接呼叫特定的 agent，他就能立刻提供必要資訊，而不需到某個特定系統做查詢，然後貼圖或摘要過來。
下一階段，我應該也會開始著手做這件事。
重要的省思
細細盤點，我發現我過去幾個月做出的東西或許是過往我得投入好多年才能完成，但在 AI 的輔助下，每個系統我平均只花 1-2 個禮拜就能上線了，這是個巨大的效率進步。
可與此同時，我也反思組織內所有成員的狀態，我一個人衝得快效果很有效，我必須讓所有人都能跟上時代的腳步。除了幫大家上課外，更重要的是讓大家直接動手解決身邊的問題。
所以六月份，我會帶大家一起用 AI 來解決對自己部門最棘手的問題，我甚至打算教大家如何佈署系統，以及如何做好版本管理。
我相信唯有實作，才能真正學會，所有人才能真正進入到 AI 時代。
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