對 ikigai 的反思

對 ikigai 的反思

上次去 Yuki 家聊天,我提到我想把賺錢跟志業分開來思考,不想再把兩者放在一起了。

當兩者分開思考,我賺錢可以更有效率,而在從事志業時,也更不用擔心財務跟收入方面的問題,反倒可以更不求回報的去做,兩者不會互相耽誤。

我們後來聊到 ikigai 這個幾年前被流傳的非常廣泛的圖,找到兩個圈的交集可能並不難,三個就有很難,四個基本上是難上加難。

同時也得思考,這是否有其必要性?做一份喜歡的工作固然很好,但把工作跟生活搞到密不可分真的是一件好事嗎?

能一邊做喜歡的是一邊賺大錢固然好,但是當興趣喜好變成工作時,有可能會讓喜歡的事變得讓人厭煩。

同時滿足的好處是可兼顧,但是一個人的時間與精力有限,要在一件事情上同時考量多個面向,經常要耗損多倍的精力,而當精力過度消耗時,快樂很容易消失,原先享受的事漸漸變得不享受,而當你的思緒持續往負面走,你會對這件事感到厭煩,即便這件事是世界所需要的,你也會覺得與你何干。

兼顧一切的陷阱

想要做一件事,同時有多重效益,這是高效工作的一種習慣,所以我們總會希望每件事都能創造出綜效。

最好能在認真工作的同時,也學習到最多,同時還有很好的薪資報酬,有時你能找到這樣的工作機會,但有時卻沒辦法。當你這次求職時,你面試了 20 家,都沒有碰到同時符合條件的工作,你是要繼續找,還是要先找一份只滿足部份條件的工作?

既然都要做行銷活動了,看能不能做一檔行銷活動既能破圈,又能轉換,除了賣主力商品外,還可以把幾個新品也賣出去,如果能順便宣傳一下最新的會員機制就更好了。原本是一檔很單純的行銷活動,目的就是觸及更多潛在客戶,可一旦想要兼顧其他面向時,規劃的難度瞬間提高,已過去的經驗中,多數都是搞砸了。

所謂的兼顧,很多時候與聚焦是背道而馳的。

聚焦與兼顧哪個重要?多數時刻,我相信聚焦更重要。當一件事具有挑戰性時,聚焦往往是更重要的選項,而當完成一件事有充足的餘裕時,兼顧則沒有不可。

找工作時,如果你的工作都是主動找上門來,那薪資好談,工作內容也不會是大問題,那你從中挑選一個能學習到很多的職缺,那難度應該不高。

做行銷時,如果你的原生流量很豐沛,站內轉化也做得很好,會員權益等的說明都會在轉化過程被清楚介紹,那破圈活動可以專注於擴展陌生流量。只要能引流回站內,剩下的交由站內原先的機制搞定,那也一樣有機會兼顧。

如果你不具備這樣的條件,那肯定還是先專注,將事情拆開來執行,別想著省力了。

降低期望

講到這,前陣子黃仁勳演講中所有的話我最喜歡的一句是他提到「我的期望很低,對自己期望非常高的人,往往韌性(resilience)也低,不幸的是,韌性對帶來成功至關重要。」。

期望低,代表不會有過多的期待,他不會希望每件事都要完美,因為完美意味著不容一絲絲錯誤。當你的期待是滿分時,一點小差錯都會讓你感到挫折,所以 99 分你很挫折,90 分你就覺得自己糟糕透頂。

如果你對工作的期待是要同時滿足四項標準,那期待就很容易過高,只要其中一項不滿足,你就會非常難受。這就是黃仁勳提到的韌性低。

如果今天我們將期待設定在只滿足兩項,其他的追求另外滿足就好,這樣我們對工作的期待就不會太高,反而更能用平常心看待工作與生活,這樣會否更健康?

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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

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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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