【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代理時代已至!國泰金控以GAIA 2.0框架加速AI應用百花齊放
AI代理時代已至!國泰金控以GAIA 2.0框架加速AI應用百花齊放

AI正以驚人速度重塑世界樣貌,金融產業也不例外。國泰金控作為台灣最大的金融控股公司之一,不僅積極擁抱創新變革,更透過開放分享促進產業共好:在「2025國泰金控技術年會」中分享「GAIA 2.0技術框架」,揭示多代理(Multi-Agent)雲端協作架構,讓AI從知識問答助理進化成可以自主推論、規劃與協作的夥伴,拉開以人為中心的金融科技新世代序幕。

以GAIA 2.0技術框架為基礎,加速集團應用百花齊放

GAIA是國泰金控為實現AI即服務(AI as a Service)提出的關鍵技術框架,歷經一年的發展,不僅成功建立超過200種資料類別的知識庫、彙整50多種生成式AI模型的Model Hub、設有70道安全防護檢查點的AI護欄。

國泰金控
國泰金控副總暨國泰世華銀行數據長梁明喬分享GAIA 2.0技術框架與集團GenAI應用案例
圖/ 數位時代

國泰金控副總經理暨國泰世華銀行數據長梁明喬指出:「隨著代理式AI技術崛起,我們在今年提出GAIA 2.0技術框架,目標是讓AI助理(Assistant)進化成AI Agent,可以跨單位整合工具、數據與分工,實現真正的智慧協作。」

舉例來說,為深化集團員工運用AI提升工作效率,我們打造員工AI助手—Agia,協助同仁進行知識查詢、資料摘要等任務,提升效率與生產力;另外,透過AI自助開發平台—GAIA Studio,讓員工以No Code工具,連結內部知識庫,並以視覺化介面或Prompt快速自主開發,打造業務場景所需的生成式AI服務與工具。GAIA Studio 上線三個月已有28個部門自助開發超過40支內部應用AI服務(包含行銷文案、各類產品知識、趨勢摘要等)。

在技術面,具體作法是透過GAIA 2.0框架下的四個模組,包含負責統籌AI Agent任務分配與協作流程的「Agent Core核心框架」、提供安全自主運作環境的「Agent Workspace可控環境」、連結Agent間共通語言的「Agent Protocol串接協定」,以及集中管理AI工具與元件的「Agent Marketplace整合市集」,以加速AI Agent應用研發與部署。

梁明喬表示:「接下來,我們將以GAIA為引擎,打造通用型、業務型、IT型與服務型AI應用,如Vibe Coding、CUBE Intelligence等服務,一步一腳印擴展集團的AI Agent生態圈,型塑智慧金融新格局。」

舉例來說,隨著生成式AI普及,客戶對於數位(助理)服務的期待更高,國泰世華銀行數位品牌CUBE推出「CUBE Intelligence」兩項新服務,包含「升級版」智能助理–阿發,滿足客戶詢問複雜問題的需求,無論客戶提出什麼問題,都可以完整步驟與適當的情緒價值強化與客戶的連結,讓服務更智慧、貼心且符合期待。

國泰金控
國泰金控副總暨國泰世華銀行數位長陳冠學展示「CUBE Intelligence」兩項新服務
圖/ 數位時代

國泰金控副總經理暨國泰世華銀行數位長陳冠學表示:「除了升級版阿發,另一新服務是我們也在CUBE App新增『對話式功能搜尋(CUBE Search)』,就像把行員放到CUBE App一樣,讓客戶可以用自然語言輕鬆找到想要的服務,讓服務體驗變得更聰明、更人性也更懂你。」兩項CUBE Intelligence新服務即將在年底正式上線。

跨界合作推動台灣大型語言模型落地,加速生成式AI發展

大型語言模型具備強大的語意理解與內容生成能力,是生成式AI快速發展的關鍵推力。國立政治大學金融科技研究中心主任王儷玲指出:「金融產業因為有獨特的金融語境、法規語意以及在地化的繁體中文知識,國際通用模型並不適用,必須建構本土知識庫、標準化模型機制、AI 法規沙盒及在地算力平台,發展台灣企業共同主導與管理的大型語言模型,方能讓更多金融業者透過微調打造適用模型、加速可信賴的AI Agent服務落地。」

國泰金控數數發中心數據暨人工智慧發展部副總經理劉浩翔進一步補充:「本地大型語言模型的成功關鍵,不僅是掌握充足且高品質的數據,還要透過後訓練微調與人類回饋強化學習的訓練方式去微調出適用的AI模型,藉此提升答案的精準度,尤其是需要跨法規、多層邏輯的嚴謹金融專業知識。」

AI要成功,除了應用場景、模型,算力也扮演至關緊要角色,對此,鴻海科技集團亞灣超算執行長姚延宗表示:「本土算力是支持本土大型語言模型落地的關鍵。」不過,他也強調,AI算力快速迭代且進入門檻高,不是每一間企業都可以自建算力,因此,亞灣超算與NVIDIA合作啟用超算中心,讓金融等台灣企業可以按需租賃所需算力,解決資料共享等敏感問題,加速金融AI應用的多元發展。

國泰金控
產業與學界專家於國泰金控技術年會交流生成式AI如何在台落地應用,左起為:國泰金控副總經理施君蘭、政治大學金融科技研究中心主任王儷玲、國泰金控數數發中心副總經理劉浩翔、鴻海科技集團亞灣超算執行長姚延宗
圖/ 數位時代

總的來說,從GAIA 2.0技術框架的推出、生成式AI的落地應用、到積極參與本土大型語言模型建置等行動,可以清楚看到,國泰金控正由內而外推動全面AI創新:強化內部流程效率與治理能力、以智慧化服務提升客戶體驗,並透過技術開放與跨域合作,為金融產業的數位與AI智慧轉型注入新動能。

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