[何飛鵬] 團隊為王
[何飛鵬] 團隊為王
2013.01.18 | 創業

所有成功的企業家,包括張忠謀、郭台銘及威爾許(Jack Welch)等人都認同「人對了,一切都對了」,顯然這個命題是所有決策者一致的認同,但對中階經理人就不會是這個答案。

中階經理人不是最高決策者,他頂多接受一項任務,主掌一個單位,要完成一定的成果,因此完成任務是他們最重要的事,雖然完成任務也要依賴團隊,但團隊的成員,可能不是他們能完全決定,因此大多數中階經理人完成任務的方法多會依賴自己的投入,他們心中所想的可能是流程、方法的改進,而不會進一步設想團隊的組建。這種以自己投入,做為Get Things Done的方法的人,只是一個管理者、工作者,而不是經營者。

經營者是具有老闆氣派、潛質的人,他們雖然是小工作者、中階主管,但他們已經不只考慮完成今天的任務,更考慮部門長期的穩定與發展,他們很快就會變成高階決策經理人,如果他們有膽識,出去創業,也很可能會成功。

團隊是完成組織目標的深層及隱藏要素,而不是立即及外顯要素,因此被中階經理人忽略。

我研究過許多專業經理人創業成功的案例,他們都有一個共同要素,就是能快速組建高效率的核心團隊,他們在過去的工作中,已經認識了許多可以一起工作、品味相合且能力不錯的同伴,因而創業時,一呼百應,不需要經過長期的團隊組建摸索期。

我也用過許多幹練的外來單位主管,他們的引入,通常也會帶來一群不錯的工作者,變成新團隊。

這說明了好的中階主管,都有自己的人脈、虛擬團隊,他們雖然不是老闆,但已有老闆的格局、氣派與胸襟,因為他們都已經吸引了一群能對他有所幫助的夥伴。

因此,中階經理人既已主管一個部門,就要擁有領導氣質,培養出自己的團隊,其方法包括3步驟。

1.選擇既成團隊中的菁英,成為核心團隊成員,如果既成團隊中缺乏菁英,就要選擇堪用之才,收服之,訓練之。

2.引進人才,在招募替換人選時,要精選細選,切忌「揀到籃裡就是菜」,讓組織中充滿潛力無窮的人才。

3.每天都有計畫的教導、訓練,並建立共識,且要持之以恆。

經過這三個階段,一定可以組建核心團隊,然後再由其中挑選一、兩位自己的備位人選,設想接班計畫,為向上升遷做準備。

有了完整的核心團隊,不只當前任務可輕鬆完成,部門也會長期穩定,面對危機也可輕鬆化解。而中階經理人也很快會晉升成高階經理人或變身創業者。

出自 經理人網站
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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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