AI 時代的創意思考(2)：別讓「目標」成了你的「枷鎖」

我們這個系列就是先看故事：

【虛擬思辨故事】扮豬吃老虎

你聽過這個腦筋急轉彎嗎？

「誰可以吃老虎？」

答案竟然是 ── 豬。

為什麼呢？因為「扮豬吃老虎」！

不過，仔細想想，這說得通嗎？難道馬扮成豬、老鼠扮成豬，甚至於豬扮成豬，就能吃掉老虎嗎？這顯然是不可能的事。

所以，真正能「扮豬吃老虎」的，還得是老虎，而且是一隻聰明的老虎。因為牠明白：直接吃老虎很危險，先扮豬裝柔弱，降低對方警覺再伺機而動，這樣，危險性就小得多。畢竟正面跟老虎槓上，「殺敵一萬」可能也會「自損八千」。

如果這隻老虎更聰明一點，或許牠就能想到，除了老虎吃老虎、扮豬吃老虎之外的第三條路：

「找另一隻老虎搭檔，兩隻一起扮豬吃豬。畢竟老虎肉既沒有特別營養，也沒有特別好吃，風險還特別高。」

老虎先扮成豬混進豬群，當豬群看到「同類」而放鬆警戒時，吃豬的成功率自然大增，而且，即使不小心暴露，被豬識破老虎身分，也不會有多大損失。

這就是思維訓練的樂趣。其實，腦筋急轉彎不只是娛樂，它更像是創意思考的健身房，它在訓練我們打破既有觀念、探索不同的可能性。透過看似荒謬的故事，練習換個角度思考問題，就像在探索不同的「平行宇宙」，既好玩又能悄悄的鍛鍊自己的創新思考力！

第一集我們談「看懂問題」，但即使問題看懂，若目標錯誤，仍會選擇錯誤的方向。

【拆解與反思】你是在「解決問題」，還是在「死磕限制」？

我們再次從第一集的觀點，從「看懂問題」來思考「扮豬吃老虎」這個故事。當我們面對競爭時，常陷入一個迷思，認為我們所面對的問題就是「如何擊敗對手」。但「問題背後的問題」，並非擊敗對手，而是賺錢。既然就是賺錢，那就不一定非得執著於既有客群（故事中的老虎肉）。或許也有更好的客群或商業模式的選擇（故事中的豬肉）。

但現實上我們常窮盡努力與資源，想各種辦法來「擊敗對手」，就像故事中的「扮豬」。這確實能讓勝率增加且損失減少，卻也等同在無意間畫地自限的，把老虎肉當成「限制」在「死磕」。但若不能在戰略層次破除「限制」（吃老虎）的話，就算很有創意的想到「扮豬」這個很成功的戰術手法，成效仍有限。因為再怎麼成功的戰術也很難彌補不佳的戰略。我們得打破這個「憑空想像」的限制枷鎖，採用「水平思考」改變切入點，才能在戰略層次勝出，贏在起跑點。

回到 AI 時代，我們也常陷入一個迷思：以為 AI 能給我們所有答案。但事實上，AI 是基於人類過往數據訓練的，它具備強大的「垂直思考」慣性。如果你問它「如何贏得競爭」，它給出的往往是主流的、標準化的「標準答案」。但因為你的命題連帶會給出「限制」，於是就很容易陷入相同的「死磕限制」困局。

所以要發揮 AI 真正的威力，並非幫你把「舊路徑」跑得更快。我們得透過創意思考破除慣性，以「水平思考」移除沒必要的限制條件後重新命題，AI 就能幫我們快速算出無數個「海闊天空」的「新路徑」。

【工廠現場】老工廠的「藍海轉型術」

以製造業來說，蓋工廠就是為了接單、生產、賺錢。一開始都是按照市場需求與預期可接的訂單來蓋工廠。但市場會隨時間不停改變，例如客戶要求更高品質、更低成本、更短交期，迫使工廠需要持續更新與改善，例如導入數位優化來提升競爭力。但隨著時間推移，市場的變化度也越來越大，甚至於「從量變發生了質變」，例如需求轉變成另一種型態。於是，那些比較早建立，如今看來有點先天不足的工廠，就越來越補不上差距，且提升的邊際成本也越來越高。工廠面對投入越來越大、效益卻跟不上同業新工廠的窘境，只能選擇蓋新廠、新線，或是收掉不做。

但若以創意思考中水平思考方法，反其道而行。回頭審思公司特質，或許會發現工廠雖老，也沒有自動化，卻反而適合接客製訂單；亦或是直接對接終端客戶，例如個人或工作室，改接不同需求的市場。所謂山不轉路轉，說不定會找到更好的選擇。

當然，同質性的老工廠或許很多、大家對新客群也不熟悉、若沒有護城河（進入障礙）新商業模式也很容易被抄襲等，也就是，肯定也會有諸多困難還得去突破，但至少以創意思考先突破腦中慣性後發想的眾多「平行宇宙」，總能讓突圍再創高峰的選項可以有更多的選擇。

簡單彙整想法如下：

• 垂直思維的困境：為了跟現代化新廠競爭，老工廠盲目投入數位優化，試圖縮短那幾秒鐘的循環時間。這是在硬吃「老虎」，「邊際成本」只會越來越高，投入 100 萬可能只換來 1% 的進步，這就是「困死自己」的開端。（拼命想辦法扮豬去吃老虎）

• 水平思考與 AI 應用的逆襲：回頭分析自身特質。新設備縱使有萬般的好，但老設備搭老師傅肯定也有獨門絕活。我們可以利用 AI 進行「約束條件排除模擬」。例如告訴 AI：「我的老工廠具備XXX特質，但XXX競爭力不足，請幫我分析有哪些利基市場，列出 5 個能發揮優勢的地方」（改扮豬去吃豬）。AI 非常擅長在非線性數據中尋找關聯，我們可以利用九宮格（曼陀羅法）定義出 8 個不同的變數給 AI，讓它幫我們打破慣性思維的陷阱。只要有更好命題，AI 是有機會幫忙找到那些隱藏的「豬」。

【職場發展】職場前輩何必硬拚

針對AI技術快速迭代，職場前輩也有類似的困擾。AI 技術突飛猛進，這些技術非常硬核，甚至於得補學新的學科專業知識。於是有些人重回學校或在職進修。這些都是好事，但卻不能無限上綱，畢竟年紀大了，很多理論學習不可能像在學或應屆畢業生一樣精熟。更何況全面拋棄過去、打掉重練，也很有可能會陷入「邯鄲學步」的困局。

若以創意思考的水平思考反其道而行，回頭進行個人特質分析，就會發現自己的資歷經驗與產業能力，若能巧妙搭配 AI，那就是如虎添翼，若再「扮個豬」，肯定化身為 AI 時代的新寵兒。

簡單彙整想法如下：

• 不要比 How：AI 與剛畢業生都很擅長解題。

• 要比 Why 與 What：但你更懂問題背後的根因（5 Whys），更懂如何探索與命題。若能再善用 AI 進行各種可能性的深度拆解時，你的經驗與能力更能輾壓只會純 AI 技術的「工具使用者」。

• 角色躍遷：年輕人或許對 AI 硬核技術懂得更多更深，但職場前輩才知道哪邊得用、為何用、如何用。因為只有你能告訴 AI：「別去吃那隻危險的老虎，帶我去看那群被忽略的豬在哪裡」。與其在技術面硬碰硬，不如轉向決策與命題的賽道，成為那個「會換路徑」的老虎。說真的，年輕人或許讓 AI 跑得快，但前輩卻能決定 AI 要往哪裡跑。方向錯了，可能就南轅北轍了。

【結語】海闊天空的選擇權

重申上集提到的：在 AI 時代，真正稀缺的不是答案，而是「值得被回答的命題」。創意思考不是要讓你變得無所不能，而是要讓你具備「選擇戰場」的能力，然後再驅使 AI 幫你開疆拓土。下次在使用 AI 前，不妨先停下來問自己：

1. 我現在正在死磕的老虎，是我唯一的食物（目標）嗎？
2. 我的專業知識是在幫我解決問題，還是反而在「限制」我的發展空間？
3. 如果移除所有的「必須」，我還能看見哪些可能性？

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也歡迎回顧系列第一篇：[問題本身，才是 AI 時代最大的問題 傳送門]