會算命的數據顧問 - Kash
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會算命的數據顧問 - Kash
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📍 OneMuse易經卡牌賦能師
📍 外商首席數據顧問
📍 ICF 國際認證企業教練
用教練給能量，用顧問給方法，用命理給方向! 幫你指出目標願望成真的捷徑!
這是一位數據與AI顧問的思考筆記。
十五年來，我協助企業釐清問題、設計策略、讓數據轉化為商業成果。
在這裡，分享顧問如何思考：
如何在混亂中聚焦核心問題、
用結構化框架協助決策、
讓技術真正服務策略。
寫給想少瞎忙、多思考，
準備從執行者成為操盤手的人。
全部內容
由新到舊
本文探討在 AI 浪潮中，顧問如何運用「看局」方法論，透過鳥眼（結構）、魚眼（流向）和螞蟻眼（當下）三個視角，深入拆解 AI 趨勢。強調理解利益結構、評估落地速度、區分「想要、需要、必要」，以及保留策略彈性，最終在不確定中找到有依據的站位，做出優於預測的戰略決策。
文章探討 AI 生成音樂的精緻卻缺乏情感共鳴，對比人類創作者在不完美中展現真實與冒險，最終觸動人心的過程，引申出「創意溫度」來自於創作者將「自我」放入作品中的選擇。
本文作者從結構性角度分析，為何生成式 AI 難以進入臺灣百人以上企業的核心流程。作者預測，未來五年生成式 AI 將普遍存在於企業內部，但多停留在個人習慣、部門實驗或提案階段，而非實際的核心業務流程。深入剖析了新創公司因「人性需求」驅動而快速採用 AI 的原因，以及企業員工因「保護自己」而產生的抗拒。
看見別人的不容易，不代表你要替他承受。真正的長大，是能平靜地說出：「我理解你，但我不同意。」這篇文章拆解了理解、認同與共識的迷思，教你如何在不認同的關係裡，依然能誠實地站穩腳跟。
【 95% 的 AI 嘗試都失敗了：你是在「省時間」，還是在「創價值」？ 】
MIT 2025 年的一項研究給出了一個震撼的數字：95% 的企業 GenAI 試點，並沒有對底線利潤（Bottom-line）產生實質影響。
為什麼？因為多數人的失敗，從「順序」就開始了。
【AI 節省了時間，卻也稀釋了你的價值？】
最近 McKinsey 2025 的一組數據讓我思考良久：AI 平均每周能幫每人節省 5.7 小時，但真相是——其中只有 1.7 小時 被投入到高價值工作。
剩下的 70% 時間紅利 去哪了？
答案很殘酷：它們消失在「變容易的瑣事」裡了。
疲累不只是過勞，而是腦中「審判官」不斷開庭內耗。我們常因過度評論時事、承擔他人課題或用舊標準自我批判，導致電力耗盡。運用「課題分離」止損，停止無效的反芻思考，將能量從不屬於自己的劇本收回，才能終結疲勞，讓心靈真正下班休息。
看懂局只是入場券，真正的遊戲在看懂之後
很多人以為，決策困難是因為資訊不夠。
所以他們蒐集更多數據、問更多人的意見、做更多的比較分析。資訊越堆越高，決策卻越來越沉——因為每一筆新資訊，都同時帶來了新的不確定性。
這不是資訊的問題。這是思考層次的問題。
你現在用 AI，是在增值，還是在加速消耗自己？
我最近在密集撰寫一系列教練教案。
時間緊、量大，我用了大量 AI 協助生成簡報架構和課程素材。
老實說，那些內容我基本上都懂——只是在那個時間點，我無法用自己的速度及時產出。 但是我一直心中有個小聲音
風險在經理人身上，控制權在老闆手裡，轉型只能原地打轉。
你以為在轉型，你的人才卻在保護自己
一家傳統製造業想要打造全新的經營模式。
老闆知道這條路需要橫向整合，需要打破部門的邊界，需要有人站出來扛。於是他在高層會議上宣布：「這件事很重要，請各位功能主管自行協調推進。」
然後，什麼都沒有發生。
