【Inside】打造更棒更聰明的團隊
【Inside】打造更棒更聰明的團隊

MDP

除了這些提高勝率的重要要素外,更重要的還是回歸團隊本質 – 在一個很棒的A team中,才有機會將這些元素執行得好。

圖片出處: IMDB

都是團隊,差在哪裡?

團隊的定義,就是

NBA有n個球隊,也就是n個團隊,人才濟濟。大家也都有目標,也都會宣稱對目標是有承諾的。但打起比賽來,就是會有看似強的團隊輸給成績差的團隊。

不論大陸美國台灣,有志者也都在創業組隊,也都是一時之選,有的結果好,有的撐不過數個月。

是否有造就就好團隊的神秘要素重點值得創業者注意?

筆者最近讀到幾篇文章,讓我們試著將幾個要素做個探討,讓讀者們能一起想想,是否您的辦公室環境中,還是團隊中有可能可以加強的要素?

團隊智慧 不等於 個別智慧總和

強強合作,是大家樂見的組合。

但強強結合,結果不總是如意。

根據刊登在科學雜誌2010年十月號上的 這份研究 顯示,針對2到5人的團隊做了近七百人的調查,團隊呈現的集體智慧與個別成員智慧的平均值或最大值沒有很強的關聯。但跟底下三個要素直接相關:

成員的平均社會敏感度

成員間話語權的平等度

女性成員的比例

翻成白話就是:

成員普遍上具有社交技能者勝

團隊給予成員充分意見表達權,且依照團體意見做者勝

有女性成員在團隊中者勝

女性成員有關鍵性成功影響力

除了科學雜誌上的研究發現:

在所有二到五人的團隊中, 至少有一位女性夥伴的團隊 ,表現勝過平均值。

在另一份由西班牙的大學2011年做出的 報告 更指出:

三位女性組成的團隊,比較任何其他性別比例組成的團隊表現都好。

目前的社會中,男性在職場中的比例仍然較高。在創業環境中,依照筆者自己非正式的調查,女性比例也較低。

如果筆者沒有觀察上的錯誤,這結果就意味著女性是珍貴的少數資產,有可能對團隊成敗與否起關鍵性的作用,值得重視。

韓國人重視集體智慧,造就今日網路與遊戲王國?

筆者有韓國最大網路公司NHN(naver.com)的工作經驗,在超過兩年與韓國人密切工作的經驗中,注意到他們重視集體智慧的程度,破除了我以為應該普遍存在韓國的威權上到下的命令鏈模式。

有些事情,在我眼中,已經有明確答案,團隊成員仍被鼓勵表達不同意見,持續討論優化。

常常,藏在隱晦不明身處的真相就被抓到,團隊也就能把精力放在這些正確的地方,作出對的結果。

我們也熟知,日本與韓國特別重視同事之間的社交,下班後一起去吃飯喝酒,凝聚團隊間情感與團隊意識,是每週都要發生兩三次的事情。

今日網際網路與app世代的快速變化,整個產業已經演變到亂打群架的團體戰大規模戰役,並不是一兩個人可以玩的遊戲。如果套用上段提到的那篇研究,或許可看出重視團隊智慧的韓國人與日本人成功之道。

筆者相信,這個時代,我們除了提升個人技能與智慧外,更要想辦法讓團體智慧與產出強化。後者更可能才是創業成功的重要因素。

小結

除了文中提的三大要素外,建議大家也都參與 Inside ASK專業社群問答 網站,透過 Inside ASK 上的問答,累積產業的集體智慧,提升產業競爭力。

而您個人累積的答案資產,更能讓社群中的朋友瞭解您,在下一次的合作中也將帶來好的正面影響。(馬上 發個問題 吧!)

出自Inside部落格

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OpenAI 重磅講者親臨高雄|掌握前瞻 AI 與產業轉型關鍵趨勢
OpenAI 重磅講者親臨高雄|掌握前瞻 AI 與產業轉型關鍵趨勢

隨著 AI 工具逐漸普及,真正拉開差距的,已不只是技術或算力的強弱,是企業能否整理資料、重新設計流程,並把 AI 融合既有工作方式,持續轉化為營運價值。

Amazon Web Services(AWS)將於10月23日於高雄舉辦「2026 亞馬遜港都 AI 創新日」邀請 OpenAI 與製造、金融、交通、零售及運動育樂等領域的實務代表,從技術趨勢、資料治理、流程設計與組織轉型等面向,拆解 AI 落地前必須處理的現實問題,協助企業重新檢視自身的導入條件與下一步布局。

企業下一步,不只是再導入一套 AI 工具,而是讓 AI 進入日常營運

模型可以採購,系統可以建置,但資料是否整理到位、流程能否重新設計、組織是否清楚由誰負責,才是決定技術能否持續發揮價值的關鍵。

高雄近年推動數位轉型,同樣面對這項核心課題。亞灣周邊聚集扣件、石化、鋼鐵等傳統產業,場域複雜、既有系統眾多,正因如此,更能檢驗一套 AI 導入方法是否具備複製與擴大的條件。城市發展也從建置算力基礎,進一步走向讓技術真正進入產業與治理現場。

AWS 連續六年深耕高雄,今年以「雲騰智慧大南方 齊創 AI 好未來」為主軸,將討論重心從雲端與算力基礎,推進到應用全面升級,協助城市從「有 AI」走向「AI 有感」。

政府治理是否更即時、產業流程是否真正改變、市民與使用者能否感受到服務提升,才是「AI 有感」的具體檢驗。延續「高雄試點、全臺普及、雲端出海國際」的發展路徑,10月 23 日登場的亞馬遜港都 AI 創新日要談的不只是企業「有沒有 AI」,而是導入之後企業的真實改變。

2025 亞馬遜港都 AI 創新日現場,資料照
圖/ AWS

OpenAI 重磅講者親臨高雄,從技術前沿看見企業的關鍵課題

今年活動特別邀請 OpenAI 東南亞暨台灣合作夥伴總監 Mark Jeffrey,以「前瞻 AI 如何助力產業領袖開創新局」為題,分享在 AI 技術快速演進之下,企業應如何重新思考未來布局。

面對 AI 能力邊界持續擴張,哪些應用已具備規模化條件?哪些仍需要更完整的資料、治理與組織準備?這是正在規畫下一階段 AI 投資的企業必須先回答的關鍵課題。

上午議程將從資料、組織與金融三個面向,拆解 AI 落地前必須處理的現實問題。「數據為本,AI 啟航」先回到資料基礎:外部模型跑得再快,若企業自身的欄位定義、存取權限與資料品質尚未整理到位,技術仍難以轉化為可靠判斷。

「打造 AI-Ready 組織的關鍵布局」論壇則聚焦組織當責。AI 專案通常橫跨資訊、營運與管理部門,真正困難的不只是把系統建起來,而是由誰推動流程改造、由誰認列成果,以及當 AI 產出的判斷出現問題時,責任最後應由誰承擔。公部門、製造業與雲端服務業者如何從不同角色處理這些問題,對其他組織同樣具有參考價值。

金融創新論壇將討論 AI、虛擬資產與企業轉型。金融場域對資料安全、合規、風控與可追溯性的高度要求,也提醒企業:效率不能取代治理,AI 更不能成為責任模糊的理由。能否在高監管、高風險環境中建立清楚邊界,將直接影響 AI 應用能不能被長期採用。

2025 年活動論壇現場,資料照
圖/ AWS

從六種產業場景,看 AI 如何走進真實流程

真正具備參考價值的 AI 案例,不只要說明「做了什麼」,還要回答幾個更實際的問題:解決哪一段流程、使用哪些資料、在哪個節點交給 AI、誰負責最後判斷,又如何確認投入確實產生價值。

下午議程規劃橫跨智慧支付、製造、媒體科技、智慧交通、零售製造與運動育樂六種產業場景。每個場景面對的資料條件、即時要求與風險門檻都不相同。

產業場景 議程規劃與關鍵課題
智慧支付 藍新金流運用 AWS AI 自建智能 KYC 與交易監控;處理身份辨識、交易監控與風險判斷
製造 以語意層串接資料孤島,讓 AI Agent 正確理解分散在不同系統的資料
媒體科技 會說台語的 AI Agent:從醫院櫃台到第一線的落地實戰
零售製造 零售製造轉型;把技術接進實際營運與使用者體驗

這些差異進一步說明,AI 沒有一套可以直接複製到所有產業的標準答案。企業真正需要的,不只是更多案例,而是看見不同產業如何依資料條件、即時要求與風險門檻,把 AI 融入實際營運與使用者體驗。

現場同步打造「產業賦能走廊」,邀集超過 15 組雲端生態系夥伴設置展示攤位,聚焦智慧製造、金融科技與城市治理的真實痛點與解法。無論企業目前卡在技術、資料、治理,還是組織協作,不同問題點,都能找到對應的解方。

10 月 23 日,從智慧製造的產線優化、金融科技的風控升級,到運動產業的會員體驗創新,看 AI 如何從概念走進產業現場,成為百工百業轉型升級的實際動能。

10/23高雄展覽館盛大舉行
圖/ AWS

「2026 亞馬遜港都 AI 創新日」,掌握 AI 賦能百工百業、領航產業升級的實務趨勢
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