他當年在 IBM 的職位超級難：Client Rep（客戶代表），什麼方案都要賣、什麼都要懂一點。
Hank 接得很快：「什麼東西都懂一點，是不是什麼東西都不是很懂？」
「答案當然是肯定的。」
一個連續多年達標的超業，當著我的面承認自己什麼都不夠懂。
但他馬上補了下半句，這才是今天要談的重點：
唯一要最懂的事情，就是 industry know-how。
講這段話的人是 Hank Wu 吳承漢，我在 IBM 的前同事。
在 IBM 的 5、6 年裡拿了 2 次 MVP，也拿過全球前 5% 的獎。手上簽過最大的一張單：1,300 萬美金——把硬體、軟體、基礎架構服務、顧問服務全部包在一起的 mega deal。
而今年他多了一個身分：作家。連賣書也要當 Top Sales。
《B2B 超業進化》誠品線上商業財經類第 1 名，霸榜十幾天；實體書店賣到第 4 名。出版 26 天，3.5 刷，3,500 本。
這個成績有出過書的人一聽就知道超屌。前 10 名裡面還有《納瓦爾寶典》和《黃仁勳傳》——他書賣贏黃爸爸。
完整訪談影片在這邊，歡迎收看！記得訂閱喔！
他把「什麼都要懂一點」這件事，整理成一個字：π。
▋ π 型人才是什麼
π 型人才（Pi-shaped talent）
下面兩隻腳，是你站得夠穩、夠深的兩個專業；
上面那一橫，是把它們串起來的廣度。
Hank 的原話這麼說：
- 第一隻腳：一個你熟到骨子裡的東西。可能是單一解決方案，也可能是某個產業的 know-how
- 第二隻腳：另一個你也真的懂的領域。可以是相鄰的，也可以是互補的
- 上面那一橫：跨產業的知識、跨領域的應用與想法
當然，你也可以有很多隻腳。
一隻腳站得穩，才會開始累積所謂的專業信任。腳打得深、夠多，接下來要的才是上面那一層的廣度。
這件事在 AI 時代會被放大檢視。Hank 說得很直白：如果你的來源很單一、想法很粗淺，AI 能幫你做的事情，like no other。每一個人都一樣，沒有差異化。
下面夠深、上面夠廣，才會有那個加乘的效果。
接下來的業務乾貨很值錢，進入之前記得先訂閱我的電子報喔！
免費訂閱電子報▋ 那 π 要怎麼長出來？4 個步驟
1️⃣ 第一隻腳，深到能跟客戶站在同一個高度講話
Hank 是商科出身的，跟我一樣。他負責的客戶，是台灣的高科技製造業。
黃仁勳「五層蛋糕理論」，最底下兩層基本上全是台灣的 high-tech 公司，也是 Hank 主要負責的客戶。這些客戶不管是 IT 還是 C-level，對前沿科技的 insight 都相當熟悉。
一個念商的人，要賣東西給這群人。
我問他這關怎麼過？他說客戶要的，是一個能跟他們站在同一個高度溝通的 B2B 銷售顧問。難就難在這裡：business language 要夠。
知識面的苦工，他當年是這樣下的：看公司的 report、看 Gartner 的 report；Google、爬文、翻客戶財報。
這些現在用 AI 十分鐘就有了。所以真正拉開差距的是另一種苦工。
陌生開發，10 次有 8、9 次被洗臉。剩下那 1 次也不算數，只是對方比較 nice，不好意思打槍你而已。
Hank 形容那個過程，很像現在在做模型的 fine-tuning：
- 被洗一次，你知道原來這個 terminology（術語）是這個意思
- 再被洗一次，你知道原來客戶是這樣想的
- 再被洗一次，你知道原來剛剛那句話會冒犯人
一直 fine-tuning 下去，你講出來的話開始有格局、有高度、又不冒犯。那個東西才是成熟的 business language。
2️⃣ 第二隻腳，可以相鄰，也可以互補
Hank 講第二隻腳的時候，給了一種長法：相鄰。
「我金融業很強，然後有一天我變成是零售業的高手。」兩個產業你都熟，這就是第二隻腳。
相鄰的邏輯是：能力不變，換一個產業重跑一次。
你在金融業練出來的那套問問題、拆決策鏈、找 Economic Buyer 的方法，搬到零售業還是會動。所以第二隻腳長起來，會比第一隻快很多。
還有沒有另一種長法呢？有，叫「互補」。
Hank 提起一位 IT 界的前輩，當年是一等一的資安高手，現在則是 AI 領域的專家。
客戶要導入 AI，那是機會；但如果發生了資料外洩、AI 幻覺、治理問題，那是風險。
兩者他都有解法，這就是「互補」：兩隻腳不是同一種能力換產業，是同一個客戶議題的兩面。
懂 AI 的人很多，懂資安的人也很多。一個人同時接得住這兩邊的，很少。
💡 怎麼判斷第二隻腳選對了？
相鄰型：看你的方法能不能整套搬過去。
互補型：看這兩隻腳能不能適用在同一個客戶情境上。
腳不限兩隻，第三隻、第四隻都可以，重點是，要打得夠深。
3️⃣ 選腳的時候，不用先算它有沒有市場性
這一段是我在整集訪談裡，最想跟他辯論的地方。
Hank 說，大部分人選腳的邏輯就那幾種：有市場性的、有前景的、能賺比較多的。
但是他說，在 AI 時代，不用太去擔心那隻腳有沒有潛在的市場性。
我第一時間覺得這太理想化了。他把邏輯攤開來以後，我沒話講。
大家都看好的，就是紅海。
一件事如果大家都覺得有前景，就會蜂湧去做這件事。
紅海的麻煩不是難賺，是你在裡面打得再深，旁邊還有一百個人跟你一樣深。
回頭看第一隻腳的用途：那隻腳是拿來累積專業信任的。跟一百個人一樣深，客戶憑什麼記得你？
前景是預測，而預測會失準。
你現在算出來的那個「市場性」，算的是今天的市場，不是你踩深了十年之後的那個市場。
回到剛剛那位資安大哥。20 年前資安沒前景，是最邊緣的解決方案。20 年後，他是全台灣最搶手的人之一。
連整個產業一起算，都可以算錯 20 年。你自己一個人算出來的前景，可信度有多高？
👉 那不看市場性，要看什麼？
換一個你控制得了的變數：你撐不撐得久。
因為深度不是天分堆出來的，是時間堆出來的。腳要站很多年才叫深，而時間，是這題裡面唯一你說了算的東西。
所以 Hank 的建議是「也許可以反直覺的想」：你舒服的、你喜歡的、你擅長的，他也是一個很好的一隻腳。
不是因為那樣比較爽，是因為那是你唯一撐得住十年的東西。
⚠️ 這不是叫你完全不看市場。是叫你別因為一個領域現在看起來不夠紅，就不敢往下踩深。你挑一個自己撐不久的，兩年就撤了，那不叫腳。
4️⃣ 上面那一橫，才是加乘發生的地方
兩隻腳打好了，還不算 π。少了上面那一橫，你只是有兩份履歷。
這一橫在 AI 時代特別關鍵。
因為不管是黃仁勳還是很多 AI 圈的人都在講同一件事：跨領域的應用和跨領域的思維，才是你在下 AI 提示時最好的解方。
你的來源很單一，AI 給你的答案就跟所有人一樣。你下面夠深、上面夠廣，AI 才給得出別人給不出來的東西。
我自己的檢查方式很簡單：想像你坐在客戶的會議室，桌子對面是 IT 主管，還有他的老闆。假設你的兩隻腳，一隻是 IT，一隻是法遵。
只有一隻腳的人，會這樣講：「我們這套 AI 客服的架構，可以支援你要的這些功能。」
兩隻腳、但沒串起來的人，會分兩段講：「技術上我們做得到。」「法規那塊我也懂，之後可以再幫你們看。」
兩段都對，但客戶要自己把它們拼起來。
那一橫接上的人，是這樣講的：
你們要上的這套 AI 客服，資料會落在哪一區？如果跨境，你們法遵三個月後一定會擋下來。架構現在改，比上線後再改便宜十倍。
同樣是兩隻腳，差別在他多了一個東西：把客戶散在各處的問題，串成一條線的能力。
那個東西叫顧問能力、或產業 know-how。
一句話裡面，他把技術決策、法規風險、時程、還有錢，全部接在一起了。
差別在哪？前面兩種，客戶聽完會跟你要報價。第三種，客戶聽完會轉頭把他同事叫進來一起聽。
那個「把人叫進來」的動作，就是你那一橫接上的訊號。
📚 愛咪經驗談｜我的兩隻腳
我的第一隻腳，是 B2B 企業軟體銷售。外商、金融科技業、SaaS，一路都在同一個賽道上被洗臉。
裸辭之後，我長了第二隻腳：自媒體。Podcast、電子報、訪談、剪片。
很多人問我：好好的千萬年薪不做，跑去做這個幹麻。
現在回頭看，其實這兩隻腳中間那一橫，才是最值錢的部分。
因為我懂 B2B，所以我訪問 Top Sales 的時候問得出真正的問題；因為我做自媒體，每一場訪談都能變成我可以帶走的資產，成為我下一步走企業講師、商業演講的養份。
我就是那種先做了、再回頭發現原來這叫 π 型人才的人。
▋ 5 句重點帶回家
- 什麼都懂一點的人，本來就什麼都不夠懂。要挑一個懂到底的：industry know-how
- 第一隻腳踩穩，專業信任才開始累積。踩穩的方法是被洗臉洗到會講 business language
- 第二隻腳：相鄰型看方法能不能整套搬過去，互補型看兩隻腳會不會出現在同一場客戶會議上
- 選腳不用先算市場性，選你撐得久的
- 那一橫，是把客戶的問題串成一條線的顧問能力。訊號是：客戶聽完會把同事叫進來一起聽
節目最後我請 Hank 給想成為超業的人一句話：
認知的邊界，就是你進化的邊界。
認知不改變，思維就不會變，結果也不會變。
別再研究哪一隻腳比較有前景了。挑一隻，往下踩深一點。
祝你的業務人生無往不利！
你的業務夥伴
愛咪
延伸連結：這集的完整訪談影片（EP31） · 原文發表於《愛咪說業務》電子報