Anna个策略轉譯視界
3 位追蹤者
Anna个策略轉譯視界
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♦︎ 背景：法律系、哲學所、非營利組織管理所 ♦︎ 專注發展：ESG 策略、永續商模、動物福利、社會創新
♦︎ 適合：轉型中企業、成長期企業、ESG 轉型、非營利組織、跨領域整合 ♦︎ 結合理性思辨與實務經驗，書寫觀點、策略與日常觀察，探索價值如何轉化為影響力與可持續行動
擅長解構與建立系統性商模策略，規劃落地方案
專注於行銷管理、ESG、動物福利、社會創新
唸過法律系／哲學所／非營利管理所
這裡紀錄我對世界的觀察方式
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嘿！我不是來替你解題的
我是來重新描繪題目的人
全部內容
由新到舊
近年製造業在世代交替、ESG 合規與供應鏈重組交會下，開始出現結構拉扯。
問題不在能力或單一專案，而在多重壓力疊加後的「順序」安排。
當容錯率下降、信任密度難以鬆動，真正決定差距的，將是企業如何設計節奏與承擔空間。
許多企業在轉型時投入大量資源整理數據、投放行銷，卻在真正攤開來看時，發現自己從未清楚回答「為什麼要這樣做」。問題不在執行是否努力，而在決策如何形成。當數據有了、規劃也有了，卻說不出主軸與判斷邏輯，轉型往往就卡在這個看似無聲、卻最關鍵的地方。
在台灣中小企業中，責任往往從來沒有真正離開過老闆。當企業開始轉型、導入制度與系統，看似分擔判斷，實際卻可能只是讓責任被流程稀釋。這篇文章記錄一場策略會議中的關鍵盲點，從旁觀者視角提醒：在把判斷交給制度之前，企業是否真的看清哪些責任仍然無法被釋出。
多數企業在轉型時真正付出高昂成本的，往往不是執行階段，而是策略定位與決策成熟度尚未釐清前就投入資源。這篇檢視，協助企業主在再投一次錢、再動一次組織之前，誠實面對自身是否已準備好承擔轉型所需的判斷責任、風險與不確定性。
這篇不是在談大型企業流程，而是在談
當組織開始變複雜、但還沒有治理緩衝時，哪些風險最容易被忽略。
這正是許多中小企業在轉型初期最容易踩雷的地方。
為什麼 AI 組織轉型真正需要的不是「政治」，而是一直缺席的那個人文位置
當我們談 AI 進入企業與組織，常見的討論幾乎都集中在技術能力、工具選擇
為什麼公司有了錢與人，反而長不大了？
許多企業真正卡住的時刻，是在已活下來、開始有資源的「成長期探索階段」。此時常出現三種狀態：過度追求完美導致決策停滯、同時推進多方向卻無法收斂、以及捨不得放手而受限於過去成功經驗。企業需要的往往不是更努力，而是調整決策方式，學會在探索與收斂之間找到節奏。
資料科學、機器學習與監督式學習，不只是 AI 技術，而是三種不同的思考模式：
資料科學像整理者，先把混亂世界排出秩序；機器學習像實驗者，先做再調整；監督式學習則是兩者的協作，先定義答案，再透過不斷嘗試逼近結果。理解這三種模式，有助於辨識自己的工作習慣與決策方式。
多數企業不是不想轉型，而是不知道該從哪裡開始。
特別是製造業與代理商，面對 ESG 的第一反應通常是：「那就先算吧。」
但「算」只是起點。
真正決定成敗的，是那個起點能不能被延展。
<轉引本文／改編本文請標註作者（Hsiao-Hsuan Chang, 2025）以及附上本文連結>
一、
在研究 AI 的過程裡，我常會思考一個問題：
「如果 AI 真的能學會思考，那它學到的，是人類的知識，還是人類的價值？」
LLM 負責「知道」；監督微調讓 AI 學會「模仿」；RLHF ，教它「選擇」
這三層結構反映人類從「知識」到「判斷」的過程，
也是 AI 學習成為「懂人」的發展路徑。
這篇專欄以黑客松比賽經驗為引，對照 AI 的兩種思維：垂直（Vertical AI） 專注深耕；水平（Horizontal AI） 強調跨界擴展。這兩種模式同時也映照人格傾向與策略選擇：垂直帶來深度優勢；水平帶來靈活連結。真正的關鍵不在於選邊，而是依情境靈活切換，讓深度與廣度互補，推動創新與競爭力。
