[思考] 如何在沒有數據的情況下，做出不後悔的決定
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有人說，面對新技術就該 先做再說，不必等看到明確結果。但這種「Just do it」的衝勁真的適用於所有情況嗎？
如果連勝率都無法估算，努力會不會只是白費？
這篇文章將探討如何在資訊不透明的情況下，建立一套理性的決策框架，幫助你評估風險，做出更明智的選擇。
不知道機率時，最好的策略不是賭，而是先創造能讓你估算機率的條件。
前言
看到有人說，面對新的技術先做再說，不要等確定可以看到結果才去，我覺得有點奇怪，跟AI討論後，我覺得策略應該是看期望值勝率再決定要不要衝。但問題是沒有出現過結果，怎麼估算勝率，一下是跟AI討論出的方案：
這才是真正的好問題。
事實是：你「不可能」精確知道贏的機率
但你可以估算大致範圍，這已經足夠做決策。
方法一：看「基礎成功率」
先問：這件事的普遍成功率是多少？
可以查到的數據：
- 創業：5年存活率約
10-20% - 轉職：成功適應率約
60-70% - 投資股市：長期持有獲利約
70% - 學新技能找到工作：依產業，約
30-60%
這給你一個「基準線」。
然後問：我比平均值好還是差？
調整因子：
- ✅ 你有相關經驗 → 成功率
+20% - ✅ 你有導師/資源 → 成功率
+15% - ✅ 你在趨勢產業 → 成功率
+25% - ❌ 你完全沒準備 → 成功率
-30% - ❌ 你沒有緩衝資金 → 失敗成本
+100%
例子：
- 創業基礎成功率
20% - 你有產業經驗
+20%=40% - 你有導師指導
+15%=55% - 但你資金不足，失敗會破產 → 不該做
方法二：用「市場訊號」推估
觀察這些指標：
1. 需求訊號
- 有人願意付錢嗎？
- 市場在成長還是萎縮？
- 競爭者賺到錢了嗎？
2. 趨勢訊號
- Google搜尋量在增加？
- 相關職缺在增加？
- 媒體討論度在上升？
3. 時機訊號
- 現在是早期（機會大但風險高）
- 還是成熟期（競爭激烈但較穩定）
- 還是衰退期（已經太晚了）
實際案例：
AI 領域 (2023-2024)
- ✅ Google搜尋「AI課程」暴增
- ✅ AI相關職缺增加
300%+ - ✅ 企業開始大量採用
- ⚠️ 教AI的人也暴增（競爭加劇）
推估： 現在投入，成功率中等偏高，但窗口正在縮小
方法三：小規模「實測機率」
不要用想的，用測的
步驟：
1. 最小可行性測試 (MVP)
- 投入
1-3個月 - 花小額成本
- 看看有沒有初步成果
2. 觀察早期指標
- 有人感興趣嗎？
- 我學得會嗎？
- 有正向反饋嗎？
3. 決策點
- ✅ 如果有苗頭 → 加碼投入
- ❌ 如果沒反應 → 快速撤退
例子：
想開咖啡店？
- ❌ 不要直接租店面（風險大）
- ✅ 先擺攤賣一個月（測試市場）
- 看數據：每天能賣幾杯？利潤多少？客人反應？
用實際數據推估：
- 擺攤日均賣
50杯，利潤2000 - → 開店面成功機率「中等」
- 擺攤日均賣
10杯，虧損 - → 開店面成功機率「極低」，別做
方法四：看「失敗的代價」
有時不用算贏的機率，只要算輸得起嗎。
風險承受度公式：
可承受風險 = 你的資源 × 你的復原力
舉例：
情境A：單身，無負債，有正職
- 失敗了 → 回去上班就好
- 可承受風險：高
- 即使成功率只有
30%，也值得試
情境B：有房貸，有小孩，是家中經濟支柱
- 失敗了 → 全家陷入困境
- 可承受風險：低
- 成功率要
70%以上才考慮
實戰決策框架
當你無法精確知道機率時，問自己：
1. 基礎成功率
- 這件事的一般成功率是多少？（查資料）
2. 我的優勢
- 我比平均水準好在哪？
3. 下檔保護
- 失敗了我損失什麼？
- 我承受得起嗎？
4. 上檔潛力
- 成功了我得到什麼？
- 值得冒險嗎？
5. 快速驗證
- 我能用小成本測試嗎？
真實答案
你永遠不會「知道」準確機率，但你可以：
- 估算大概範圍 (
20%?50%?80%?) - 控制下檔風險 (輸得起)
- 小規模測試 (快速修正)
- 保持彈性 (隨時可撤)
投資高手不是因為算得準，而是因為：
- 他們分散風險 (不
all in單一機會) - 他們快速測試 (小賭怡情)
- 他們輸得起 (有安全網)
- 他們不斷調整 (看數據修正)
最後
如果你發現：
- ❌ 完全沒數據可參考
- ❌ 沒辦法小規模測試
- ❌ 失敗代價你承擔不起
- ❌ 沒有任何優勢
那就別投入。
不知道機率時，最好的策略不是賭，而是先創造能讓你估算機率的條件。