中年哥布林的 AI 挑戰日記 06:我獨自升級 — 沒有團隊的駭客生活
比賽當天,我看到其他組的 setup。有三人小組,有五人團隊,有人拉著…
比賽當天,我看到其他組的 setup。有三人小組,有五人團隊,有人拉著…
AI 工具真的很神,但 Token 限制卻很現實。 當我開始正式進入開…
你知道為什麼我一直遲遲沒做出一個完整的系統嗎? 因為我以前都在拆解東西…
其實,這不是我第一次接觸 Low-Code。 嚴格來說,早在 2024…
2025 年,我 52 歲。 我參加了一場 AI 應用競賽,還入選了決…
不是重來,是升級 我不是什麼 AI 專家,也不是現役工程師。 52 歲…
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…