【Inside】優秀的人才為何離開公司?
【Inside】優秀的人才為何離開公司?

持續 有些

台灣之光hTC做雲端與內容部門,這一年來,也從最大的網路公司雅虎奇摩帶走了不少熟悉網路技術與經營管理的高級人才。

這些好公司並不是已經衰敗,事實上都還在成長,也還有很多機會。他們有資源可用,但留不住所有的優秀人才。

優秀人才想加入什麼團隊?

筆者曾在Inside ASK中參與了這題問與答(歡迎大家繼續接力,表達您的意見。 ):

這些app公司招募你的話,你想去哪一間? Angry Bird, WhatsApp, Path

從答案看起來,選擇公司會考慮公司理念,文化,樂趣,未來可能性…等等。

雖然該題目比較的三家公司基準點並不相同,但有一點是確定的,人們選擇公司的原因不一定因為它大,或因為它賺錢。更多會有些看不到的因素。這對優秀人才來說,更是如此。

這是個 事求人 的年代。

各個公司也好,還是創業團隊也好,大家在有限的頂尖人才中競爭。同樣的產業,同樣的idea,有好團隊者勝。

因此,知道優秀人才想加入什麼團隊,以及為何會離開公司,是創業人或經理人重要任務與能力之一。

流失頂尖人才主因只有一個

這兩天,在hacker news上,筆者讀到這個 討論串 ,在談頂尖人才離開公司的主因。 該討論串引述文章 的最大重點是:

當被錯誤地管理,且組織充滿困惑,也不再能鼓舞激勵的時候,頂尖人才就會離開組織。

Top talent leave an organization when they’re badly managed and the organization is confusing and uninspiring .

這個針對這個重點,吸引了超過百則的評論:

dkarl 說:

…好的經理人應知道每個下屬的各種技能。

經理人,不論是一線經理,還是CEO,若不清楚他管理的優秀人才的各種可能性,當然就無法給予有效發揮空間。等到發現的那一天,就是那個人跟你提“生涯規劃”的離開日。

對於管理的重要性, spodek 更是引用了他教授告訴他的金玉良言:

人們會加入一個好專案,但會離開壞管理。

t.

對創業者來說,起創業的念,要革的命,通常不是難事,也召集得到勇士。需要注意的是,想走完旅程的話,經營整個創業氛圍,維持高程度的熱情環境,才是創業開始之後的大難題。

瞭解管理問題後,怎麼避免走相反的路, mmaunder 倒是提了個好心法,值得參考:

公司要成功,要賺錢,這是個基本的共識。但,公司由人組成,推動,讓人高興愉悅的付出可能才是最基本要注意的事情。如果後者達成了,前者可能就是伴隨而來的結果。

近期Google離職員工 高調發文 對Google+設定的成功目標表達不滿,他也因此離開Google,正是此例。

social media是個關於人們去做人們要的產品的有趣競賽,並不是一個可單純設定的目標。失敗的人才管理,自然就導致了失敗的產品執行。

好好處理人才,否則他們會跑去創業

對於怎麼好好吸引人才,留住人才,雖然還沒能有深刻最佳化經驗,但一直也是筆者努力的方向。因為筆者知道,若不能好好管理,做好文化,讓大家瞭解願景目標,留住頂尖人才,他們就會像Sega一樣離開Google 跑去創業 了。

這對像Yahoo,IBM,Google或臉書之類的大公司來說很重要。對更多的新創團隊來說,留住人才,留住團隊核心能力,更是重要。

出自Inside部落格

關鍵字: #Google #人才
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AI 智慧代理人時代來臨!三大導入階段, AI 落地企業不卡關
AI 智慧代理人時代來臨!三大導入階段, AI 落地企業不卡關

生成式 AI 帶動企業數位轉型浪潮持續升溫,各界不再滿足單一任務型的 AI 應用,而是期盼 AI 能真正成為具備主動決策與多工能力的「智慧代理人」(Agentic AI),在最少人為干預的情況下,自主推進工作流程、完成複雜任務。

但企業導入AI並非一蹴可幾,而是需要對AI有正確認識,並制訂循序漸進的導入流程,才能真正發揮AI功效。在2025台灣人工智慧年會中,cacaFly 聖洋科技技術副總吳振和提出三大導入關鍵階段,深入剖析企業如何從概念驗證(PoC)階段,逐步推進到實際上線(Production),並分享實務經驗與觀察。

延伸閱讀:生成式AI可以怎麼用?cacaFly現身說法,助企業應用GCP服務智慧轉型

解鎖 Agentic AI,企業邁向多任務智慧代理

「很多公司會問,One AI 要做什麼事?但實際上,若要讓 AI 回答公司內部政策或新法條的相關問題,僅靠基礎模型並不足夠。」吳振和指出,要讓 AI 真正成為能「做事」的智慧代理人,前提是它必須理解企業內部的脈絡與知識,並即時掌握外部變動的資訊。

企業必須先釐清內部規範是否與最新法規相符,這意味著系統必須具備持續爬取與解析最新資料的能力。為此,企業必須先截取與整理內容,再建構成專屬的知識庫(Knowledge Base),確保資料品質達到可用標準後,再透過檢索增強生成(Retrieval-Augmented Generation, RAG)技術,使 AI 能夠即時動態查詢並生成符合企業語境的回答。

延伸閱讀:從資料清洗到 RAG,大型語言模型的必需品,做出專屬企業的 AI 知識庫!

吳振和強調,這是一個動態循環的過程:從資料蒐集、品質控管、知識庫建構到生成應用,每一環節都息息相關,任何一處鬆動都會影響最終產出的準確性與可信度。

cacaFly 聖洋科技技術副總吳振和
圖/ cacaFly

破除「一次到位」迷思,從驗證到落地的三大關鍵階段

許多企業對 AI 寄予厚望,因此常將 PoC 視為年度計畫的重點,希望能「一次到位」做出具體成果。但吳振和提醒,若缺乏清楚的系統工程思維,PoC 容易淪為「概念展示」,難以真正走入組織的日常營運。

他將導入 Agentic 系統工程的歷程,分為三個關鍵階段:

1.第一階段:可行性評估(Feasibility Study)
企業必須在投入資源前,先明確界定「最需要被 AI 解決的關鍵問題」是什麼,並進一步設計可量化的驗證指標。這不僅包括評估技術實作的可行性,更要從商業目標出發,釐清導入 AI 的具體使用情境、預期成效與風險邊界,如此才能確保後續模型選型與資料蒐集方向正確對齊業務需求。

2.第二階段:系統設計與驗證(Design & PoC)
在確定導入方向後,必須規劃清楚資料蒐集與整理流程,確保知識庫的內容具備正確性、完整性與時效性。吳振和特別強調,這個階段不能只追求展示效果,而應以「產品化思維」來構築 PoC,使其具備可擴充性、可維護性及安全性,才能為後續上線打下基礎。

3.第三階段:產品化與營運(Production & Operation)
當 PoC 驗證完成後,進入正式上線階段,挑戰也隨之而來。除了需要整合企業內部系統與流程,還必須建立持續監控與維運機制,確保模型表現隨時間演進不會劣化,並能快速回應法規變動或資料更新的需求。吳振和指出,這往往是最容易被低估、但也是最考驗企業組織能力的關鍵環節。

cacaFly 聖洋科技技術副總吳振和
圖/ cacaFly

建立模型優化根基,打造高品質的黃金資料集

吳振和特別強調,要讓 Agentic 系統工程真正發揮效益,企業必須先建立一套高品質的「黃金資料集」(Golden Dataset),作為模型評估與優化根基。他指出,黃金資料集的價值在於能為模型選擇與前測提供客觀依據,讓團隊能針對不同任務挑選最適合的模型,避免導入初期就誤踩方向。

同時,黃金資料集也能協助團隊辨識模型的常見錯誤與脆弱點,進而快速回應「模型飄移」(Model Drift)的風險。吳振和說明,所謂模型飄移,指的是即使模型本身未經改版,效能也可能隨著環境與資料變動而突然下降,導致原本表現良好的模型出現偏差。透過持續比對模型預測與黃金資料集結果,團隊才能即時察覺效能衰退,並進行迭代更新,確保系統長期穩定運作。

從小規模應用起步,漸進擴展至核心業務

吳振和分享,在實際輔導企業導入 AI 的經驗中,最常見的挑戰來自於「期待落差」。許多企業誤認為概念驗證(PoC)階段即可呈現完整的產品原型,然而實際情況顯示,若企業未能建立完善的資料架構與流程基礎設施,即使短期內展現亮眼成效,也難以確保長期營運的穩定性與可持續性。

也因此他建議企業在規劃 AI 導入時,應採取漸進式策略,從小規模應用場景著手,逐步擴展至核心業務領域。企業應將 PoC 定位為整體產品開發生命週期的重要環節,而非獨立的一次性專案。

AI 的導入不僅是一場技術升級,更是企業組織文化與決策流程的轉型工程。唯有從資料治理、流程優化到人才培訓同步布局,才能確保 AI 能在企業內部真正「落地生根」,創造長期商業價值,成為真正的智慧代理人。

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