透過參與體驗，讓利害關係人一起推動ESG創新，邁向永續發展
做了 15 年服務設計顧問的心得：方法像一張地圖，不是答案（附企業找創新顧問該問的 5 個問題）
很多企業認同創新需要一套系統性方法，這個期待很合理，因為創新本來就很混沌。但真正的系統性創新方法，不是照流程走完，而是在混沌裡一次一次把關鍵商業問題問清楚。這篇從一場產品上市策略的共創工作坊談起：流程設計得很合理，現場卻在第一關就開始跳題——有人擔心上市風險、有人想到通路、有人回頭質疑客群設定。文章拆解創新真正要回答的那一串商業判斷，整理只會帶方法的人和懂商業邏輯的顧問在四件事上的差別，並列出企業引入顧問做流程設計前，該先請對方回答的 5 個問題。
不是更多命令，而是更多養分
很多人都在講生態系，但把企業、學校、政府、NGO、地方團隊放在一起，不等於就是生態系。從 THE ONE 校長學校李惠銘校長的一句話出發，談線性管理與生態系的差別、生態系需要的 3 種養分，以及凱基地方創生行動家如何讓不同角色在相遇中重新看見自己的力量。
方法不是捷徑，苦工一分都省不了
這幾年擔任永續競賽評審，我發現評審結果一致性很高，因為「有沒有真的做過」在提案裡藏不住；真正長期投入的團隊，比賽結束後還在做，所以經得起追問。這篇從一萬小時定律、韓國國樂地板舞、畢卡索的立體派到一家教育機構的 15 年，談從想法到影響力的 3 層距離：找到真實的問題、用最小規模驗證、長期投入並持續修正。
先搞清楚問題、策略、細節這 3 層，AI 才幫得上忙（每層都附上可參考的 prompt）
「我們想請你幫忙設計一個共創工作坊，幫我們團隊釐清策略與找到共識。」這句需求直接丟給 AI，很快就會得到一整套流程，卻常常不能解決客戶或主管真正的問題。這篇整理我和兩位資深夥伴規劃企業工作坊時淬鍊出的三個步驟：先找出真正的問題、再提出對應的策略、最後才是落地細節。每一步附上實際使用的 prompt，以及 AI 產出後你仍然要自己檢視的地方：畫布怎麼引導參與者對位、流程時間合不合理。AI 可以把每一層都加速，但第一層判斷錯了，它只會更有效率地把錯的事情做完。
懷世代公益加速器商業模式工作坊：先找到企業裡的「誰」，再談需求、KPI 與價值主張
「我們接下來可以找哪些企業合作？」這是社創組織發展企業合作時最常問的第一題。但在懷世代公益加速器的商業模式工作坊裡，我陪直覺職掘、樂斯屬兩個團隊把問題再往下拆：企業不是一個 Persona，同一家公司裡的永續、人資、品牌、基金會，各有不同的任務、預算與 KPI。這篇從 Tino 陳厚儒帶來的企業視角出發，整理企業裡七個單位各自要交的差、KPI 怎麼從「做了多少」問到「企業得到什麼」，以及一條從企業策略走到合作方案的思考路徑。
從全球第一位服務設計教授 Birgit Mager 與 Marc Stickdorn 的對談，重新看服務設計的起源、落實，以及 AI 時代的下一步
三十多年前，服務設計這門學科幾乎還不存在。全球第一位服務設計教授 Birgit Mager，與《This is Service Design Thinking》共同作者 Marc Stickdorn 回頭對談，談的不是工具，而是這門學科當初為什麼需要存在。服務設計師是「行為建築師」，真正要設計的不是 Touchpoint，而是 Change：怎麼讓人與組織開始用不同的方式行動。落實不是設計做完之後的事，從專案第一天就該問誰會被影響、誰可能反對、KPI 是不是反而鼓勵舊做法。而在 AI 已經可以表現出 Pretend Empathy 的今天，最重要的能力是幫組織判斷：什麼值得自動化，什麼值得保留 Human-to-Human。
款待與服務的差異
一間路邊的水果冰店，為什麼讓我二十幾年後還想回去？不是因為冰特別華麗，而是老闆對待我們，很像在對待自己的弟弟妹妹。以前我不知道該怎麼形容那種感覺，直到讀《超乎常理的款待式領導》看到一句話：服務是提供產品的一環，款待則是帶給對方的感覺。這篇從那間冰店出發，談服務與款待的差別，談我們為什麼很會設計「讓人進來」、卻很少設計「讓人想再來」，最後回到服務設計的工作：款待要怎麼寫成現場人員真的做得出來的行為，而不是一句用心對待顧客。
凱基地方創生行動家第三年：志工與地方團隊，在現場重新看見彼此
企業志工帶著企劃、溝通、分析、品牌與管理的專業走進地方，地方團隊帶著生態、文化、產業與故事的脈絡接住他們，兩種平常不會自然相遇的能力，在同一個現場碰在一起。這篇從「為什麼這樣的志工計畫值得持續推動」問起，談地方團隊太貼近日常、反而看不見自己一直在做的事有多有價值，也談企業夥伴在任務與績效裡，把專業變成了一種慣性。再用青松大哥「在山上練功卻沒有下山」的比喻，說明地方現場為什麼是專業下山的機會。最後回到一個判斷：地方創生需要的不只是資源投入，也需要被理解、被轉譯、被陪伴。
讀《哈佛商業評論》談 AI 與策略決策：Representation 不等於 Participation，用知識參與重新安排誰在什麼時候進場
如果 AI 已經可以模擬 100 個利害關係人，我們為什麼還需要找真人來共創？從《哈佛商業評論》一篇談 AI 與策略決策的文章出發，我發現 SWOT、BCG 矩陣、五力分析這些框架，其實有一部分是為「人腦的極限」而生；我們熟悉的共創工具也是。AI 在搜尋、表徵、整合這三件事上，能大幅擴張我們看得見的世界，但「AI 扮演過病人」，不等於「病人參與過」。這篇回到我這幾年談的知識參與：一般參與者、專業者、決策者各自握有不同的知識與責任，AI 則是新加入、負責擴張的第四種角色。共創的設計問題，因此從「這場工作坊要邀請誰來」，變成「這個決策需要哪些知識、哪些可以由 AI 擴張、哪些必須由真人提供、最後又是誰必須承擔」。
企業的 ESG 經費，真的改變使用方向了嗎？永續看似退燒，但數據顯示真的如此嗎？
2026 年歐盟大幅調整永續法規，CSRD 的門檻拉高到 1,000 名員工與 4.5 億歐元營收，估計讓約 42,000 家企業離開強制申報範圍。但被移出範圍的企業有 90% 打算維持甚至擴大永續報導，而且已經把永續資料用在營運規劃、創新與流程設計、投資決策與供應鏈風險評估；PwC 與 SBTi 的資料也顯示，法規鬆了，企業原本訂下的氣候目標並沒有跟著消失。這篇從這幾組國際數據談起，再回到一位紡織業老闆被客戶要求照顧移工人權時的第一個難題——他根本不知道問題在哪裡；最後提出永續推動的三個層次：展示永續、媒合解方，到跨域共創。