年底，總會讓人回頭整理這一年走過的路。對我來說，今年有一件事一直盤旋在我腦袋中：我開始重新思考，「為未來做準備」到底是什麼意思。
這幾年，我有不少機會和不同世代的人聊天。我明顯感受到，他們對未來的迷惘比以前來得更早也更強烈。很多人上了很多課、能考的證照都去考了，卻還是會問：我到底該做什麼，才叫做「準備好」？
這些對話，讓我回頭思考我們熟悉的學習路徑。過去，多數人都是先選科系，花好幾年累積知識與技能，等進入職場遇到問題時，再從學過的內容中找出能用的部分來應對。
這種模式之所以一直運作得很好，是因為產業變化相對緩慢、知識取得的成本也高，如果不先準備好所需的技能，很多事情根本無法開始。
然而，這個前提正在被 AI 改寫。現在要學會一項技能，不再一定要投入多年時間，只要先知道自己想做什麼，相關的知識與工具可以後續再透過 AI 補齊。換句話說，知識正在通膨，單純累積技能，已不足以構成長期優勢。
在這樣的背景下，我越來越覺得，「先準備好再出發」的模式恐怕不再適用，甚至可能效率不彰。當我們正在從「先學再用」，走向「要用再學」，關鍵可能不在於你累積了多少技能，而是在於你清不清楚現在想解決的是什麼問題。
這樣的學習順序看似顛倒，卻可能更有方向。當然，我並不是說基礎知識不再重要，而是你該把他當成「辨識好問題」的導航地圖，而不是唯一武器。
能先找出問題的人，他的學習效率將可能呈現指數成長；反之，即使擁有再多知識，若無法看清要解決的問題，那他的學習恐怕會變得分散且混亂。
在迎接 2026 年、設定新的學習目標之前，我們可以先換一個問題問自己：接下來這一年，什麼問題值得解決？當方向走在前面，學習自然會跟上。或許，這樣準備未來的方式，反而會讓新的一年更令人期待。
