[何飛鵬] 好工作者會改變
[何飛鵬] 好工作者會改變
2013.04.22 | 人物

我有一次非常慘痛的領導經驗,一個極能幹的主管,很得我的信任,我完全放手讓他去發揮,很少去管理他,最後發覺他績效愈來愈差,等我發現問題時,想試圖去調整,但已經來不及,我不得不讓他離開,我喪失了一個得力的助手,他也從此陷落。

經過這次的經驗之後,我得到深刻的結論:每個人都會改變,如果沒有好好呵護、管理、矯正,任何人都會變壞,即使是好的工作者也無法倖免。

我嘗試追溯我和這位主管互動的過程,當他是基層員工時,我嚴格要求,並追蹤其工作成果,這時他成長很快,而且表現出高度的可塑性與學習精神。

在幾次傑出的表現之後,他升成小主管,工作表現持續良好,我對他的訓練與要求益加嚴格,他也通過考驗,並經過幾次的職位轉變之後,他成為我身邊最信賴的人之一,我讓他獨力負責一個重要的部門,並直接向我報告。

我的錯誤從這裡開始,因為愛才、因為信賴,我給他最大的空間去發揮。

剛開始,確實也有不錯的成果,可是由於我的放手,甚至到疏於追蹤管理的程度,他開始犯一些小錯,這時我也不忍苛責,認為人難免有錯。

可是日子一久,他的工作態度逐漸轉變,當我覺得需要加以規範時,他開始反彈,覺得我干擾他的職權,我只好暫時縮手,接下來問題愈來愈嚴重,他已不再是過去那位負責、盡職、小心謹慎的主管,只好以悲劇收場。

我把一個好夥伴寵壞了,寵成組織不能用的人。對好工作者我還差點犯另一個毛病,就是操兵過度,把好工作者累壞了。我曾經把一個極為幹練的工作者,不斷增加工作量,分派新任務,因為好用,就儘量用。

剛開始,他逆來順受,一直到有一天,他告訴我,他不能再接新任務了,否則他會累壞,這時我才驚覺,他已不堪負荷,而且工作效率也已不如從前,我承諾不再加任何新工作,這位好工作者總算穩定下來。

經過這兩次經驗,我確定好工作者是稀有人才,遇到好工作者是老闆的福氣。更需要老闆好好的珍惜,不論是「太寵」或者是「太操」,都會使好工作者發生質變,如果組織因此喪失這個人才,就太可惜了。

從此之後,對好工作者我加倍愛惜,並且十分注意我與好工作者的互動──要信賴,但絕不放任,必要時,仍會適當調教,不能讓其生輕慢之心。

我也會愛惜使用好工作者,給他夠大的舞台,但不可過度操勞,以免他因疲累而倦怠。好工作者也會改變,要小心呵護才行。

[何飛鵬]《數位時代》榮譽社長,著有《自慢:社長的成長學習筆記》、《自慢2:主管私房學──小職員出頭天》。

出自 經理人網站

關鍵字: #企業經營管理
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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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