如果你是 CXO 有絕對決策權的人，不要再懷疑了，及早規劃與投入 AI。先行者會犯錯，也可能會消耗資源，但這些試錯成本都還是在可以控制的範圍內，善用槓桿的威力，佔住優勢。
如果你是一般員工，不要再懷疑了，大膽使用 AI 吧 — 只要確保不觸犯公司的保密原則。如果你覺得公司對你的支持不足，那就花點時間花點錢，投資你自己吧。明年此時，你一定會感謝今天的你所做的投資。跨入 AI 的費用不貴 (不是要你花 200 美金/月)，關鍵在於有心與願意花時間。
賽局理論 (Game Theory) 中有一個經典的賽局理論模型，叫做 Rational Pigs (理性的豬)，也有人稱為智豬賽局，它精準地闡述了在資源有限、資訊不對稱的情況下，不同實力參與者如何做出理性決策，並達到一種動態均衡。
此模型的核心概念是：弱勢方 (weak pig) 可透過策略性的不作為，讓強勢方 (strong pig) 承擔成本，從而獲取利益，這在企業競爭策略中具有高度的實務價值。
在 AI 這場賽局中，DeepSeek 就是弱勢 (小豬)，ChapGPT 就是強勢 (大豬)。
這個角度來看，這樣的均衡是很合理的。
台灣隊除了在賽前被日媒評為整體戰力倒數第 2 之外，在台灣也被質疑沒有大咖參戰，認為只要能贏個一兩場就算是達成任務，然而，台灣隊卻是一路過關斬將，有攻有守地成為世界冠軍。 投手們車輪戰、鐵牛棚扛得漂亮、打擊大爆發，而且守備幾乎滴水不漏，這些是怎麼發生的？
對呀，怎麼發生的？以往不是攻擊貧打嗎？不是投手容易被打爆嗎？守備細膩度不夠，失誤連連嗎？怎麼像是一夕之間全部被逆轉了？
數位轉型就像是一場企業的體檢加改造工程。你得先想清楚，想透過數位轉型讓公司變得更強壯、更靈活，還是想開拓新的生意機會？接著，找到一批懂數位的人，幫公司規劃一條最適合公司走的路。記住，這場工程需要大家一起動起來，打破部門間的隔閡，才能事半功倍。
引導者可以應用在引導團體討論，或是企業的策略規劃工作會的五個策略。面對未知，敏捷韌性，有技巧地達到目標。
一個值得思考並採取的行動：Adopt scenario-based planning 情境規劃。
從三件事開始做：
1. 以更全面的思維來思考業務
2. 構建未來的各種情境
3. 測試其策略計畫在這些情境下的彈性
如果你認為在你有明確的預測之後才為風險做準備，那麼風險就會變成危險。你得預期風險就是會出現，只是不知道何時何地出現，這樣好過你完全依賴預測行事。因為，預測這件事，要嘛是胡說八道，要嘛是大家都知道的事情。預期 (expectation) 和預測 (forecast) 截然然不同。因此，在這個世界上，無法預料的事物才叫風險，預期比預測更有價值。
讓⼈稱奇的是，這⼀偉業的成功多少是仰仗兩個幸運的錯誤：⼀是亞洲以東那部分假想的延伸，⼆是假設地球⽐實際體積⼩。這兩個錯誤都是最有學問的學者和最淵博的哲學家造成的，但是如果沒有他們，哥倫布將很難敢於冒險嘗試其壯舉。
情境規劃 (Scenario Planning) 是一種強大且有效的策略思考工具，在瞬息萬變的商業環境中，幫助企業應對未知的未來。它不追求精準預測未來，而是鼓勵企業構思和適應各種可能性，從而在不確定性中保持靈活性和前瞻性。
常識的兩個限制：1. 高估自己的預測能力；2. 忽視事件的重要性。
突破常識限制的應對方法：1：運用情景規劃；2：挑戰自己的假設；3：尋求不同觀點；4：培養彈性和適應力；5：敏銳於意外的機緣。
我知道 MVP (的英文) 是什麼，也知道《精實創業》強調的 Build-Measure-Learn 模式，但我在真正要打造 MVP 的時候，我內心還是把它放在 Build-Demo-Sell 的循環中，而不是更大膽地 Demo-Sell-Build 模式。
我把 MVP 的第一焦點放在 P (Product)，第二焦點放在 M (Minimum)，最後才是 V (Viable)，甚至有時候沒有去驗證 V。
麥肯錫對 16 個業務職能的分析發現，只有 4 個業務職能 (客戶經營、行銷與銷售、軟體工程 及 產品研發 四大領域) 所創造的價值佔生成式 AI 用例年度總價值的 75%。
當對方要問你，你的產品或解決方案是 Essential 還是 Nice to Have？不要陷入這個弔詭的陷阱題。
問題不在 Essential 或 Nice to Have，而是要問：在科技進程的趨勢下，
哪種技術是最能符合當下使用者情境的？
原型測試的參與者人數不要多，3 人一輪，一週內完成，之後再來討論結果，然後修正，進行下一次測試。
結論就是：原型測試保持輕盈，服務原型尤其是如此。
17 A concept is more than an idea.
概念比點子強大
16 An insight is more than an obser…
If a problem is too abstract, ask what. If it’s too specific, ask why.
當問題過於抽象，去問「是什麼」；當問題過於具體，去問「為什麼」。
People make the easiest (incorrect) inference from the information given and do not proceed with the more difficult (but correct) inference that follows from fully disjunctive reasoning.
人們會根據所給定的資訊做出最簡單 (但不正確) 的推論，而不會根據分析推理得到的更困難 (但正確) 的推論。
The apparent problem probably isn’t the real problem.
顯而易見的問題可能並不是真正的問題。
02 You’re always designing within a system.
你永遠是在系統內設計。
01 Design is a physical act.
設計是個實體行動。
在那之後，我經手的「每一個專案」都有設計研究 (design research) 作為前導，用戶研究 (user research) 就是專案流程的標配。而這個必經的流程中，「訪談用戶」(user interview) 就是每次必做的研究活動。所以，「問用戶」是絕對必要的，但不能只是「問用戶」做什麼 (what) 和怎麼做 (how to)，更重要的是為什麼 (why) 這麼做。要探索用戶活動的內在與外在動機 (interanl/external motivation)。
只有在瞭解了這些之後，才有機會真正重構設計挑戰 (reframe design challenge)。