【MMDays】軟體公司該這樣做~領導你的員工、而非管理他們
【MMDays】軟體公司該這樣做~領導你的員工、而非管理他們
2012.06.11 | 科技

過去一段時間, iKala 收了很多履歷,面試了非常多的傑出人才,我發現到一個有趣的現象:「大部分的人都非常害怕公司會對他們不利。」怎麼說呢?許多面試者對於 iKala 的福利都覺得有點驚訝,因為他們之前待過的公司並沒有這樣子在照顧他們,福利內容甚至讓他們有點不安,覺得福利的背後一定隱藏著公司的陰謀,我覺得啼笑皆非。

從傳統電子公司出來的一些面試者,有這種反映出現的比率更高,我其實很好奇到底他們之前是被公司壓榨到什麼程度,以致於他們根本不相信公司會秉持著照顧和培育人才的理念在經營。員工對於企業缺乏信任,雖是全球普遍的現象,但是在台灣,這樣的情形似乎更為嚴重,許多離開工作的人,對於自己的前公司沒一句好話,不是工時長、就是老闆賤,長期下來造成他們心中對於工作型態的刻板印象,認為工作就是這個樣子。

「這群人真的受到很嚴重的心理創傷」我常常在心裡這樣想,這樣子的工作型態,在未來越來越靠腦力競爭的環境,豈能久乎?

軟體公司不能這樣經營

腦力密集的工作者型態,跟勞力密集工作者的型態完全不相同。勞力密集工作者的生產力,基本上是以工時在計算,工時越長,能組裝的零件越多,一翻兩瞪眼;腦力密集的工作者,卻沒有辦法用工時計算生產力。尤其是程式設計師,寫過 code 的人都知道,當你連續的工時拉得越長,你寫出來的 code 就越接近垃圾。等到你明天清醒了,你會很驚訝自己寫出的這堆垃圾,像是前一夜喝醉酒鬧事留下的爛攤子,然後你的隊友或是你自己,要花額外的時間把這些垃圾清掉或是重構 (refactor),結果整體的生產力,還比不上你早點去睡覺,早點起床後神智清醒的那短短幾個小時。

一個腦力密集的工作者能夠集中意志、進入「flow (心流)」狀態的時間是有限的,「flow」的概念已經反覆被討論,人一旦進入這個狀態,會發現意志極度集中、全世界與你隔絕、甚至於感受不到時間的流逝,在這段時間內,生產力達到顛峰。不過一旦脫離這個狀態,會需要花額外的一些時間才能再次進入,一天之中能維持心流狀態 8 個小時的人,已經算是超人了。開發軟體最重要的是腦袋有沒有清醒,而不是工時夠不夠長。站在經營者的角度,你要確定的是你的員工知道自己在做些什麼,而不是不讓他們回家。有些工程師喜歡晚上夜深人靜的時候拼進度 (我就是其中一個),有的人喜歡多一些面對面討論、不介意隨時被打斷。身為軟體主管,你得尊重每個人偏好的工作方式,你要做的是訂定清楚的目標和時程,然後隨時審視軟體的品質,至於工程師打算怎麼把東西生出來,是他們自己的事情。我不介意這些 code 是在上廁所的時候、還是乖乖坐在辦公桌前時寫出來的。

領導,而非管理

好的人才並不需要管理,他們需要的是領導,站在領導者的立場,最迫切的三件事情,就是給予好的人才最明確的目標、最大的彈性、和爭取最多的資源。剩下的,好的人才都會自動幫你完成。他們甚至會反過頭來告訴你,什麼是該做,什麼是不該做的。一個好的人才會幫你解決問題,一個不好的人卻會幫你製造更多的問題。如此一來一往,就決定了公司的命運,因此創業的初期,最重要的就是人,天大的 idea,如果你不能一個人完成,你需要的就是最棒的人才,組成一個真的能實現 idea 的團隊。idea 和執行力同樣重要。沒有人能保證任何 idea 一定會成功,但是如果沒把人找好,找到錯的人,失敗的機率鐵定大增。

好的人才最討厭人家管他們。他們自己有企圖心、自律、和執行力,你不用總是拉著他們的小手一同去郊遊,他們會自動把很多事情完成。

領導應該是明顯的,管理應該是隱諱的

軟體人才通常是一群很 free style 的人,但是身為領導者,應該要確實掌握住公司的方向願景,和制訂公司的發展策略,如此可以給公司員工清楚的目標,然後激勵他們,讓他們覺得自己真的是在做很棒的事情,這是領導。相較之下,軟體人才的管理應該建立在「制度」之上,而非建立在諸多「手段」之上。所以我把制度盡量簡化,並且致力於自動化重複性的管理工作,為的是盡量讓員工平常感受不到這些東西,有時間去做真正重要的事情,而非配合公司的重重規定作一些沒有生產力的事情。

「只有管不住自己的人,才需要別人管」,這也同時告訴我們,員工的自律,對於軟體公司是最重要的一個特質。 ****



Google 和許多成功的大公司,都是以這樣的一套哲學在經營公司,主管給予員工充分的自由,去完成訂定的目標。這並不代表放縱員工,而是代表員工必須有高度的「自律」,而不是「他律」去達成目標,因為公司依然存在著有效的淘汰和評量制度,能夠評判每個人的成果,目標沒有達成或是打混摸魚的人,都會攤在眾人眼前,這樣的環境,讓員工擁有高度的自由,但同樣是一個競爭激烈的環境。重要的是,這樣的環境可以讓員工充分發揮創意和獨立思考,用自己的方式去達成目標。軟體的本質本是如此,需要創意和獨立思考,才能創新和創造;也只有用這樣的方式,才能留住你的人才。

全世界都在喊著創新與創造,台灣更是不落人後,許多電子公司想要跨入軟體的領域,政府也拼命喊著文創的口號,要讓台灣成為設計島和創意國。但是這些機構和公司對於軟體公司的文化卻所知不多,也缺乏實踐,結果傳統的硬體文化和軟體文化格格不入,嚴重限制了軟體工程師能發揮的空間。造成軟體業始終沒辦法向上提升,

台灣很多公司普遍認為員工就是該被管,該被公司的重重規範用力綁住,才能為公司帶來生產力,這在軟體公司完全行不通。身為老闆,我們都有一種直覺,認為「員工工時越長,公司越划算」。但是,是時候做出違反直覺的決策了:給你的員工清楚無比的目標和設定公正有效的評量機制,剩下的,就不要管太多了吧。

本文作者為MMDays 共同創辦人,現任iKala 執行長, 曾任 Google 軟體工程師。

來源:Mr./Ms. Days(MMDays)部落格 ****

關鍵字: #企業經營管理
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AI 成為企業新基礎設施,勤英科技從雲端代理走向 AI Infra 整合
AI 成為企業新基礎設施,勤英科技從雲端代理走向 AI Infra 整合

因應生成式 AI、代理式 AI 與實體 AI 的崛起,模型成為企業資訊基礎設施的一環,企業不僅需要算力、還必須具備同時管理多個 AI 模型、優化營運成本,以及確保 AI 基礎設施的安全與穩定;有鑑於此,服務超過 2,000 家企業客戶上雲的勤英科技(ELITE CLOUD)將業務範疇從雲端代理延伸到 AI 基礎設施整合商,協助企業整合多元模型資源、因應不同應用場景彈性調度算力資源,在 AI 新世代建立可規模化的 AI Infra 能力。

「隨著 AI 從單一聊天機器人進化到多模型、多代理協作,企業的核心競爭力不再僅是擁有 AI,而是建立一套可管理、多模型共存、穩定、安全且可持續擴充的 AI Infra 環境。」勤英科技區域總經理黃士培表示,為協助更多企業推進 AI 創新實務,勤英科技從原本的 AWS、Google Cloud、Azure 雲端代理角色,進一步轉型為 AI 基礎設施整合服務商,透過多語言模型平台 MixRoute、代理式 AI 導入與企業資料治理服務,協助企業建立真正可落地、可管理、可擴展的 AI 應用架構。

從 IT Infra 到 AI Infra,企業最大挑戰不是模型、算力而是管理

過去幾年,許多企業透過生成式 AI 實現「問問題」、「摘要文件」、「生成簡報」,提升員工工作績效,而代理式 AI 的崛起與普及,則讓「內嵌 AI 的企業應用」快速成為新常態,從企業資源規劃(ERP)、顧客關係管理(CRM)、人力資源(HR),到客服、研發甚至製造系統,AI 開始深度嵌入各類企業應用,AI 扮演的角色也從單純的輔助工具,逐漸進化為企業營運與決策流程的重要核心。

也因此,企業保持未來競爭力的關鍵,不再是「有沒有導入 AI」,而是「是否具備管理 AI 的能力」,包括如何讓多模型共存、如何控管 Token 成本、如何確保資料品質與一致性、如何依不同部門需求配置 Agent,以及如何避免 AI 成為新的資訊孤島,都是企業導入 AI 後的新挑戰。

「Gemini、Claude、OpenAI、Mistral 等模型快速迭代,意味著企業若只押注單一模型,未來很可能在成本、效能與彈性上失去優勢。」勤英科技區域總經理黃士培表示,企業接下來更需要以「Models as Infrastructure(模型即基礎建設)」的思維,將大型語言模型視為與運算、儲存、網路同等重要的基礎資源來規劃、治理以及進行成本管理,將資訊系統架構重塑為 AI 基礎建設。

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圖/ 數位時代

勤英科技服務的客戶數超過 2,000 家,不少客戶已導入 AI 應用服務,正積極建置 AI Infra 與管理環境,因此,勤英科技自 2025 年積極轉型,將 AI Infra 視為企業長期競爭力的基礎建設來經營,業務範疇從傳統雲端代理擴展至 AI Infra 整合服務商,例如與多模型平台 MixRoute 合作,並開發可支援單一登入(SSO)、彈性調度不同大型語言模型 Token 的管理平台,協助企業簡化模型管理與成本控管,將更多資源與心力聚焦於核心業務與創新應用。

從雲端代理走向 AI Infra 整合,勤英科技從三面向協助企業發揮 AI 綜效

有鑑於 AI 應用與雲端環境息息相關,勤英科技除因應企業客戶的多雲策略協助管理多雲環境、優化成本,以及落實資安治理,更因應不同使用情境推出三種 AI 方案助力企業:

第一:提供開箱即用的 AI 服務。

黃士培以 Google Cloud 的產品為例解釋,透過整合 Gemini 的 Google Workspace,企業可直接在 Gmail、Meet、Docs、Sheets、Slides 中使用 AI 功能,包括會議摘要、文件生成、簡報整理等,快速提升員工生產力,同時,增強企業對 AI 應用的信心,為之後的應用深化做準備。

第二:協助企業規劃、打造與導入代理式 AI 應用服務。

「對於擁有豐沛結構化數據資料、知識庫的企業來說,除以生成式 AI 打造企業大腦,還會透過代理式 AI 提升自動化執行能力,重塑工作效率。」黃士培表示,勤英科技可以基於 Google Gemini Enterprise,提供含括底層雲端架構、AI 模型調度、資料治理與 AI Agent 串接等服務,讓企業員工可以自然語言安全調用企業資料,讓 Agent 進一步執行任務與推動流程。

舉例來說,勤英科技協助在台灣成立超過 50 年的製造業品牌商將 Gemini Enterprise 介接 SAP 與 Salesforce 訓練模型、建立可供 AI 調用的企業知識中樞;另在影音內容生成領域,勤英科技亦協助客戶導入 AI 自動化技術,將內容產製成本縮減達 90%。

第三:提供多模型聚合管理平台,滿足企業以 API 串連各種模型的需求。

勤英科技與新加坡 MixRoute 合作,提供企業客戶多模型管理平台,讓企業可以視需求彈性敏捷的調度 Gemini、Claude、OpenAI 等不同模型,並透過單一帳號、單一帳單與 Budget Alert 機制,管理 token 使用量與 AI 成本。

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圖/ 數位時代

「透過我們提供的多模型管理平台,企業客戶不會被單一模型綁定,可以在模型快速疊代的環境下,更靈活地管理成本與算力資源。」黃士培如是說道。

總的來說,隨著 AI 應用從單點工具走向大規模企業部署,下一波競爭核心將從模型能力延伸至 AI 基礎設施管理能力,而這也是勤英科技從雲端代理走向 AI Infra 整合服務商背後的核心原因:當 AI 開始成為企業營運的一部分,企業需要的,已不只是模型供應商,而是能協助串接雲端、資料、Agent 與應用場景的長期技術夥伴。

有關更多勤英科技相關資訊,請查詢網站:https://www.elite.cloud/zh/

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