【精選書摘】部屬不說、但你非懂不可的管理祕技
【精選書摘】部屬不說、但你非懂不可的管理祕技
2011.02.25 | 行銷

好老闆知道該為什麼目標努力,以及這過程該有的感覺,儘管這歷程並不容易;然而,爛老闆從來搞不清楚這些。我曾經和一家很糟糕的法律事務所合作,這家事務所的例子充分說明了老闆的目標為什麼那麼重要。這家公司的合夥人平均年薪近百萬美元,但是他們在爭取業績的過程中,卻喪失了靈魂。和我交談過的每位律師幾乎都充滿敵意、魯莽無禮。我很快就發現他們對彼此也是如此失禮,很多人抱怨那裡變成壓迫、無情的地方。有幾位合夥人對此特別不滿,因為事務所的董事長(姑且稱之為亨利)要求每位律師提高鐘點費和獲利,貶抑、壓榨、逼走了很多大家讚賞的優秀律師。

這也是我對目標的第一個啟示:對於老闆的評斷,以他們和屬下所達成的目標為依據,還必須將屬下在過程中的感覺列入考量。所以亨利稱不上是我所謂的好老闆,好老闆會平衡績效和人性,他們是以提升尊嚴而非破壞自尊的方式完成事情。我的論點與心理學家范瓦格特(Mark Van Vugt)、霍根、凱瑟(Robert Kaiser)的看法相似,他們研究狩獵採集者的部落和現代族群後,得出以下的結論:賢明的領導者「能幹且仁慈」。逼屬下賺很多錢,做很多工作,但過程中破壞人性的老闆都是爛老闆。

第二個啟示:如果有人宣稱他有一套一體適用的方法,可以衡量所有的「老闆賢能度」,那一定是騙人的。律師事務所使用的衡量標準(例如每位合夥人的獲利與計時收費)可能對律師來說很合理,但是對籃球教練、衛理公會的牧師、便利超商的店長、特警隊的隊長或沃爾瑪(Wal-Mart)的執行長來說並不合適。我們頂多只能找出好老闆追求的總體目標,例如「績效」和「人性」,但是反映這些大目標的特定標準則必須依各種情況設計。

第三個啟示:老闆和其他人一樣,對自己的行動與成就難以採取客觀判斷。和亨利交談時,我可以看出,即使他討人厭的行徑在公司內外眾所皆知,但是他對於事務所抹滅人性以及他武斷的行事作風卻毫無警惕。如果你是老闆,你覺得屬下和其他人會怎麼說你?屬下、同儕、上司、顧客對老闆的優缺點和怪癖的了解,比老闆自己還清楚。很多人都有「自我膨脹偏誤」(self-enhancement bias)的問題,覺得自己比其他人好,他們很難接受或記住相反的事實。例如,一項研究顯示,有九成的駕駛人覺得自己的開車技術有中上的水準。

另一個個案更是明顯,美國大學委員會(College Board)調查近一百萬名美國的高三學生,結果發現七成學生覺得自己的領導技巧優於平均,只有2%的學生覺得自己的領導技巧不如一般人。

老闆也有這種自欺欺人的問題,一項對海軍軍官所做的研究顯示,同儕的評鑑可以預測哪位軍官升等較快,但自我評鑑比較難以準確預測。這種普遍的自我膨脹偏誤可以解釋,為什麼你會認識一些(或許多)自我膨脹的老闆。多年來,我碰過十幾位號稱「第五級領導」(level 5 leader)、無私、努力不懈的老闆,他們(正如吉姆‧柯林斯在《從A到A+》裡說的)領導最卓越的公司。但是在我能取得紮實資訊的個案中,員工都覺得這幾位老闆自私自利,無法把公司的需求擺在個人需求之前。你要注意你對自己的看法是否和其他人對你的看法一樣,很可能你是在自欺欺人,多數人都覺得自己本身的自我評估比其他同儕的自我評估精準,可惜,那樣的自信往往只是另一種形式的自我膨脹。我們的自我評估大多像大部分同事的自我評估一樣扭曲。更糟的是,最無能的人對個人能力和績效的評估膨脹得最嚴重。

結論:好老闆努力不懈地朝兩大目標邁進,不過別人對他們的判斷最能預測他們能否持續達成目標:

  1. 績效。老闆是否竭盡所能地幫員工把工作做好?對工作質與量的最終裁定,局外人比局內人的判斷較為精準。這裡借用一下海克曼(J. Richard Hackman)長年來研究團隊績效的一個主題:好老闆和屬下完成的東西,總是可以一再達到或超越使用者與評估者的預期。不管是用什麼術語和衡量標準來看,關鍵其實就像湯森(Robert Townsend)在《提升組織力》(Up the Organization)裡強調的:老闆的任務就是「消除大家失敗的藉口」。

  2. 人性。老闆是否竭盡所能地讓下屬保有自尊、感到自豪?公司裡的人通常最能判斷老闆的人性,尤其是下屬。霍德森(Randy Hodson)徹底研究一百位員工職場生活的細節後,他的結論是:有尊嚴的工作意指「採取的行動值得受你自己和他人的尊重」。自尊讓人整天感到樂觀,覺得自己受到尊重。

有時老闆可以同時兼顧績效和人性。可惜,同時兼顧績效和人性並非隨時都能做到,但是老闆只要謹記「時間是找出來的,你不必馬上做每件事」,他們還是可以維持良好的績效和人性。知名創新公司IDEO的董事長兼創辦人凱利(David Kelley)簡單地表達了這個概念。

大衛覺得自己的任務,或任何老闆的任務,就是讓人在上班時保有尊嚴,感到愉悅(我稱之為「人性」),但也必須讓事業持續運作,提供員工合理的薪資、保健和其他必需品(亦即「錢」的部分)。大衛說,有時你可以同時兼顧兩者,但是總有些時候我們必須為了賺錢而做不喜歡的事。大衛認為,好老闆會努力在人性與績效之間拿捏平衡,例如當設計師接下沉悶、令人沮喪、但利潤豐厚的專案時,下次可以讓他接比較有趣但或許利潤沒那麼高的專案。

IDEO管理者拿捏平衡的方法,不單是靠分配專案這類大行動而已,他們也會從小處著手。設計師辛苦工作,感到疲累、暴躁,開始鬥嘴時,管理者會想一些小方法放慢工作速度,讓大家放鬆一下,倡導禮貌和相互尊重。管理者可以讓努力設計醫療設備的設計師參加腦力激盪會議(例如談如何改善機場安檢的研討會、讓醫生更常洗手、為大富翁遊戲設計新款式等等),暫時離開專案休息一下。IDEO的管理者也讓設計師在休息時玩Nerf泡棉彈氣槍,或是對員工發射「手指炮」塑膠飛鏢,最後常演變成全公司大戰十五分鐘。這種青少年的玩意兒不適合所有工作場所,但是當績效壓力開始變大,情況可能惡化時,英明的老闆會想辦法讓員工休息一下,說說笑話,或給予窩心的關懷,多強調「人性」面。就像大衛說的:「塑膠飛鏢不適合每個人,但每個文化裡,一定有某種形式的玩樂可以幫大家抒壓。」

 

書名:好老闆,壞老闆

出版社:天下文化

作者:羅伯‧蘇頓博士是史丹佛大學管理科學系教授,被美國雜誌《商業2.0》評選為「當代頂尖商業大師」。以敢於「打破常規」而聞名,時常提出「離 經叛道」的觀點,引起學術界及管理人士的激辯。獲獎作品包括《11 1/2逆向管理》(Weird Ideas that Work,入選《哈佛商業評論》年度十大好書),以及《拒絕混蛋守則》(The No Asshole Rule,榮獲《哈佛商業評論》的年度「突破性觀念大獎」、鵝毛筆獎的年度最佳商業書)。

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從台灣走進北美千家速食門市!Berry AI 如何攜手博弘雲端,讓 AI 規模化落地?
從台灣走進北美千家速食門市!Berry AI 如何攜手博弘雲端,讓 AI 規模化落地?

一家來自台灣的 AI 新創,如何讓美國上千家速食餐廳,都用它的 AI「看」得來速車道?

這家公司就是專注於 AI 影像辨識技術的 Berry AI (華捷智能),透過攝影機蒐集匿名數據並轉化為多項營運指標,協助速食品牌找出流程瓶頸、提升現場營運效率與整體顧客滿意度。以美國連鎖炸雞品牌 Zaxby’s 為例,在全面導入 Berry AI 解決方案後,服務速度提升 13%-20%,業績表現最好與最差的門市,每週營收差距從 2.4 萬美元縮小至約 9,000 美元。另一家連鎖速食品牌 Culver’s 在導入後,得來速車道的服務時間也立刻改善,進而提升整體吞吐量。

然而,支撐 Berry AI 解決方案的,不只有前端看得見的攝影機與影像辨識技術,還有後端穩定且具彈性的雲端平台。Berry AI 結合 Amazon Web Services (AWS) 全球雲端資源及博弘雲端顧問服務,打造兼顧即時性、穩定性與成本效益的雲地混合架構,成為推動 Berry AI 持續擴大北美市場版圖的重要關鍵。

從台灣 PoC 走向北美千店規模,Berry AI 面臨架構升級新挑戰

Berry AI 執行長林逸中表示,團隊成立初期投入近2年半的時間,探索最適合影像辨識技術的應用場景,最終將目光鎖定高度標準化的速食餐飲業(Quick Service Restaurant;QSR),推出得來速計時器、餐廳計數器等解決方案,運用 AI 影像分析技術,辨識顧客進入得來速車道或餐廳後的狀態,例如:排隊、點餐、候餐等。

同時,Berry AI 也進一步將現場蒐集到的數據轉化為可量化的營運指標,例如:不同門市、日期或時段的顧客等候時間,協助管理者從數據中找出流程瓶頸與可以優化的環節,進而提升服務效率及顧客滿意度。

在確立發展方向並於台灣完成 PoC (概念驗證)後,Berry AI 決定前進全球最大、也是 QSR 最核心的北美市場。然而,隨著合作客戶與部署門市持續增加,資料量快速攀升,加上服務範圍橫跨不同區域,既有以地端為主的架構開始面臨規模化挑戰。

林逸中補充指出,尤其 QSR 業者在選擇 AI 解決方案時,格外重視技術效能與穩定性,包括 AI 辨識精準度、能否因應突發狀況、系統能否穩定運作,以及網路發生問題時能否維持服務等。在這樣的要求下,若將所有運算與資料都留在地端,不僅難以因應日益增加的部署門市與資料量體,設備建置與維運成本也會隨之增加。

BerryAI 攜手博弘雲端 打造高可用性 AWS 雲地混合架構,突破北美規模化部署挑戰

如何確保系統的即時性、穩定性與成本效益,成為 Berry AI 進軍北美後必須解決的新課題。為此,Berry AI 選擇與博弘雲端合作,取得穩定且高可用的 AWS 運算與資料庫服務架構,將即時運算留在地端,同時在雲端環境整合資料庫處理大量資料與後續分析工作,形成兼顧地端即時運算與雲端彈性擴充的雲地混合架構。

Berry AI研發同仁汪楚剛說明,包括車輛偵測、追蹤與狀態辨識等需要即時反應的工作,會先在地端完成;再將辨識結果傳送至 AWS 雲端,計算各項營運指標,提供後續分析與決策使用。透過這套架構,Berry AI 至今已處理超過 2 億筆車輛狀態資料。

此外,AWS 也是 Berry AI 持續優化 AI 模型的重要基礎。Berry AI 將整套資料蒐集流程建構於 AWS 上,透過完整且多樣化的資料,持續訓練與優化模型,進一步提升地端影像辨識的準確度。

博弘雲端
Berry AI 鎖定高度標準化的速食餐飲業(Quick Service Restaurant;QSR),推出得來速計時器、餐廳計數器等解決方案,運用 AI 影像分析技術,辨識顧客進入得來速車道或餐廳後的狀態,例如:排隊、點餐、候餐等,協助管理者從數據中找出流程瓶頸與可以優化的環節,進而提升服務效率及顧客滿意度。
圖/ Berry AI網站圖

成為企業技術團隊的延伸,博弘雲端助 BerryAI 把 AWS 用得更好、更省

隨著北美業務持續成長,Berry AI 也迎來新的課題:如何把雲端資源用得更有效率、更省成本,這也成為 Berry AI 與博弘雲端合作的重要契機。

對此,可能有很多人好奇,像 Berry AI 這類技術能力成熟、具備自行建置架構能力的企業,為什麼還需要與博弘雲端合作?「關鍵在於,博弘雲端長期深耕 AWS,對相關服務與技術架構更加熟悉,可以成為企業內部技術團隊的延伸。」博弘雲端技術長宋青雲說。

當 Berry AI 遇到特定 AWS 服務或技術問題時,可以直接尋求博弘雲端協助;若需要進一步與 AWS 原廠確認,博弘雲端也能協助溝通與處理,減少 Berry AI 自行研究與排除問題所需投入的時間,讓內部研發團隊可以將更多心力和資源集中在核心產品開發。

更重要的是,博弘雲端不只提供技術支援,還能從 Berry AI 實際用量與成長需求出發,客製化設計最適合的節費方案,這對 Berry AI 降低營運成本有很大的幫助。宋青雲說明,博弘雲端根據 Berry AI 既有的 AWS 用量,推估未來 1-3 年內的使用需求,並以此為基礎規劃合適的長期雲端資源用量;同時考量 Berry AI 所屬飛捷集團旗下還有 3 家子公司同樣使用 AWS,進一步整合集團需求進行評估,放大整體採購規模,爭取更大的節費空間。

宋青雲強調,雲端採取隨需即付的計價模式,雖然具備彈性優勢,但若缺乏持續管理,仍可能出現資源配置不符商務規劃,或費用超出預期等情況。而博弘雲端不只能從使用現況出發、建議適合的節費方案,也會從效能、資安與成本等面向進行架構健檢,提出相應的優化建議;同時還會提供相關管理介面,讓企業隨時查看帳戶使用狀況、預估未來用量,在業務規模持續成長的同時,也能兼顧雲端架構的效能、安全與成本效益。

而架構健檢與成本優化,只是博弘雲端服務的一環。從企業準備上雲開始,博弘雲端便能協助將應用程式與資料從地端搬遷至雲端,或直接在雲端完成部署;進一步還能協助建置數據平台、數據中台,進行資料分析及導入 AI 應用,讓企業資料發揮更大價值。當服務正式上線後,博弘雲端也能接續提供維運服務。換言之,從前期 PoC、雲端建置到後續維運,博弘雲端都能依據企業需求,提供相應的服務與支援。

對 Berry AI 來說,藉由與博弘雲端合作,深化 AWS 雲端資源使用,不只是突破規模化挑戰,更重要的是能把有限的資源集中在核心業務,持續優化解決方案、開發更多貼近餐飲營運需求的應用,進一步爭取更多品牌合作,擴大北美市場版圖。目前,Berry AI 正全力拓展北美市場,也持續尋找對 AI 技術與餐飲產業應用充滿好奇心、重視團隊協作的人才加入。徵才方向涵蓋機器學習與電腦視覺、Platform & System(DevOps、Infrastructure),以及 Full Stack 軟體開發。從門市邊緣裝置上運行的 AI 模型、串連雲端與數千家門市的系統平台,到協助餐飲品牌提升營運效率的分析產品,每個環節都還有發揮的空間。 期待匯聚更多優秀夥伴,一起用 AI 解決真實的營運問題,讓來自台灣的技術走進更多全球 QSR 門市。

職缺詳情:https://www.cake.me/companies/berryai/jobs

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