[林文玲] 勤於指導，敢於要求|數位時代 BusinessNext

Dear Wennie,

第一次當主管，就來到一個多數部屬都比我資深的部門。而這些人資深卻未被升遷，果然有其原因。對於不積極的人，我真的懶得費力氣。

~Kelly

Dear Kelly,

先來鍛鍊一下「數字力」。著名的「80/20法則」用在組織管理現場，一個組織裡80％的價值是由20％創造，剩下80％的人，只創造了1/5的價值。如果我們的任務是：要提高整體績效，究竟去擠壓Top20％比較有效？還是加強80％的管理比較有效？

如果不牽涉到策略或是架構變革，相同環境之下，不需高深的推論，我們都會回答後者。其一，從60分要進步到75分，比從90分要進步到95分，相對要容易達成；其次，工作者績效能領先，一般都進行過積極主動地自我要求，績效中等的工作者則有較大進步的餘裕可供優化。

道理這麼明白，但當我們回到工作現場：年底剩下一個月還落後20％業績，你有5個部屬，你會如何分配這個業績搶救行動？多數的經驗，最能幹的人總還是被要求扛得最多。為什麼？因為對主管來說，他們溝通起來快，而且比較可靠。簡單說：這樣對管理的人來說比較方便。於是，許多管理者常說的「能者多勞」，其實是在美化「勞逸不均」這個管理的問題。

許多清楚的道理，卻無法落實到工作現場，多半都有些「人為因素」糾纏其中，能否解套？就得看管理道行高低。

我的工作最迷人的部分，就是有機會遇見高手，並向他們請益。11月號的《經理人》月刊中，我們訪談了資誠會計師事務所所長薛明玲，他率先改革業界許多行規，例如，所長的產生，以共識代替選舉；終結、清算合夥人退休金制度，減輕未來接棒的團隊財務負擔。我們問起，如何讓他的價值觀貫徹到多數同仁的思維中？他說了這樣一句話：

「對於同仁，要勤於指導、敢於要求。」

勤於指導、敢於要求，多麼清爽的八個字！我們一定都有這樣的經驗，組織裡頭那些因為主管懶得指導，連基本動作（例如開完會之後將會議室復原）都做不到的同事；還有那些假借尊重、實則不願扮黑臉的主管，讓他的同事一再破壞組織紀律，帶給其他人痛苦。

做一個專業經理人，指導與要求是管理工作最基本的動作，卻也是最嚴格的門檻，跨得過去，才有機會讓自己經由管理工作得到成長的力量。它的困難，不是膽量、也不只是專業實力，而來自於我們的志氣、我們看待自己的高度。

勤於指導，於是我們專注於解決方案的思考，所以戒掉「懶得管」的毛病；敢於要求，於是我們必須精益求精，讓自己能做為部屬的表率，所以讓自己擺脫「當好人」的困境。

更重要的是，通過這八個字，一個組織才能具備「公正」這個基本條件，在這個基礎上，績效才有可能自發性的啟動。

~Wennie

林文玲／《經理人月刊》《數位時代》總編輯長。因為擔任財經記者啟發對組織行為的高度興趣。先後曾任電腦家庭出版集團總經理、遠見雜誌群總經理。

出自經理人網站

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。

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。

「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/