在 AI 時代的限制理論(二):做得更快後,省下的時間該花到哪去? 裡,我提過一個做 YouTube 封面的經驗。原本在 Canva 上花半小時、一小時做的圖片,改用 AI 之後,三到五分鐘就能完成,但是製作速度變快這件事,流量並沒有因此跟著上升。 後來,我們花更多時間看數據、想受眾,和 AI 討論題目。圖片做得快了,前面的規劃卻變長了,整件事未必比較早完成,但影片的表現開始有了改善,平均起來,每...
上一篇 AI 時代的限制理論:為何開發產出加倍,營收卻沒翻倍?,我談了一個現象:用了 AI 之後,功能做得更快、產出更多,為什麼營收卻沒有跟著成長?我用限制理論來理解這件事:整個系統能創造多少成果,會受到瓶頸的限制。過去,想做的事情很多,工程資源卻不夠,所以我們很自然地把重點放在開發效率,希望有限的產能能做出最有價值的東西。 但當 AI 大幅加速開發,後面的環節就可能接不住了。你可以更快推出十個功...