討論公事,真的適合用LINE嗎?四大原則教你做好即時溝通
討論公事,真的適合用LINE嗎?四大原則教你做好即時溝通
2014.06.08 | 科技

首先我要承認, LINE 某個層面確實是個即時討論公事的好地方,而且就是我自己的工作場合裡也常常用 LINE 來做即時溝通的工具。有時候我和合作夥伴正在同時處理某一個案子進度時,我們就透過 LINE 即時溝通意見、詢問問題、確認做法。

但是,有時候,這件事情也會出現一些讓人手足無措的發展。

有一次週末,一個合作夥伴忽然連續傳了好幾張工作需要的圖片與交代禮拜一的工作任務,全部打在 LINE 裡面,切分成好幾則零散的訊息,我當下也不知道怎麼辦,放著不理,沒想到對方還繼續傳訊息追問我是否有看到,結果我一回訊後對方發現我在線上,又多「聊」了幾句公事。

然後到了禮拜一進公司,我還得打開 LINE 電腦版,花更多時間把對方週末傳的圖檔一張一張下載,把對方零散的訊息重新整理,才能開始正式工作任務。

回頭想想,我們手上握有那麼多種溝通合作工具,但因為一時偷懶方便,什麼事情都要用 LINE 來講,這真的是好習慣嗎?這裡的 LINE 也可以換成任何現在在手機上的即時通訊服務,雖然這些工具愈來愈便利,幫助我們:「更即時的找到對方」,但若過度使用,其實反而會帶來很多的麻煩。

當然,如果是朋友之間的聊天就另當別論,但針對「工作上」的用途來看,我們可以仔細去思考下面四個問題。

[![](http://2.bp.blogspot.com/-AYdpW3eojVI/U5BAh_1JNfI/AAAAAAADmGg/Z3qDD2VyfC0/s1600/line-01.png)](http://2.bp.blogspot.com/-AYdpW3eojVI/U5BAh_1JNfI/AAAAAAADmGg/Z3qDD2VyfC0/s1600/line-01.png)

 

一.「什麼都要馬上做」是一個好的工作處理方式嗎?

以前的 MSN 即時通( Skype )還可以設定自己的上線、忙碌、離線狀態,來明確的告訴工作夥伴自己現在是不是適合溝通的時間,但是這一點在目前最新的即時通訊工具,諸如 LINE、 Facebook、 Google Hangouts 裡反而缺乏,除非登出(或臉書的關閉聊天室),要不然我們就維持在一個隨時開放被聊天的狀態。

當然這對朋友閒聊是有幫助的,但如果是工作的任務討論,真的什麼都要這麼「即時」嗎?其實,工作上如果什麼都要「即時」,最後只會造成工作效率的降低。

試想看看,你正在做一件重要的工作,需要一個小時來完成,結果工作了 10 分鐘後主管用 LINE 即時的交給你一件任務,如果即時要求你回覆你只好岔出時間先去處理,就算不要求馬上回覆,你也得要把 LINE 上的訊息整理成待辦事項以免忘記,這樣多來幾次「即時工作訊息」,那麼我們一個好好的工作時間要被切割成好幾個區段,並且花費更多額外的來來回回轉換不同工作的力氣。

這樣的做法帶來的壞處不言而喻:

  1. 首先對於工作者來說把時間都浪費在工作切換上。

    1. 再者瑣碎的任務交待會讓工作者混亂而無所適從。
    2. 三者當工作之間沒有輕重緩急的差別時,很有可能我們把時間都花在瑣事上,但真正重要的事情卻沒有進展。

    工作不可能都是馬上處理的,什麼都要即時處理只會害了工作規畫,那麼回頭來看,用最即時的即時通來交代工作,會是一個適合的方法嗎?

 

二、老闆用手機在交代我們工作任務嗎?

手機當然是一個方便的工具,常看電腦玩物的朋友也一定知道我很推崇「行動工作」的價值,但是任何工具有他們適合的情境,例如手機適合零散但即時、簡短但快速的記錄,而電腦適合把所有資料統整分析。

當我們習慣使用 LINE 談論公事時,很容易開始出現在手機上交代重要工作的情形,尤其可怕的是老闆走在路上如果臨時起意,想到什麼重要的事情於是「立刻」傳 LINE 來交代,但其實老闆也還沒想清楚,也不方便打太多字。

這大概是最糟糕的結果,我們會在 LINE 上面收到片段不完整、斷斷續續的訊息,這樣不只達不到交待任務的效果,而且事後要追蹤管理也很麻煩。

 

三. 我想要事後怎麼管理、使用自己的通訊內容?

一般朋友家人的聊天,或許會想要備份,但是大概也就是圖個安心,真的有機會回頭去拿出來檢查的機率很低。

但是工作上的討論又是另外一回事,尤其一些重要的對話討論,或是在對話中一些重要事項、責任範圍、時間進度是否有交待清楚,這都是常常需要「事後檢驗」的。而有用過 LINE 的人也應該都知道,要在 LINE 上面做這樣的事後檢驗、長久保存是相對不容易的。

在這一點上,同為新一代即時通訊工具的 Facebook 聊天室內容都長久儲存在網站收件匣中,而 Google Hangouts 的訊息也都自動備份在 Gmail 裡,事後要翻找查詢,其實更加便利。

相對起來,這兩個似乎會是讓工作討論更有保障、更好整理的工具。

 

四. 什麼樣的形式可以有效、確實、清楚的交代任務?

我相信很多人在職場上最怕老闆或客戶「口頭」交辦工作,因為用嘴巴說雖然快,但腦袋不一定想得清楚,所以講的也不一定完整,而且口說無憑,還怕有所誤解。如果是這樣,那麼非常接近口頭聊天的 LINE ,自然也面臨類似的問題。

一個好的任務交辦,不是用一兩句噓寒問暖的討論型式可以說清楚的,而是應該用寫一篇論述文的態度,把前因後果仔細交待,把待辦事項一一條列,把重要參考檔案文件附上,這樣就是一個有效的任務交辦。

而這樣來看,目前最好的任務交辦方式,其實還是電子郵件(或是類似的雲端協同合作系統),有重要的公事,還是好好寫一封信,跟對方好好說明,才是讓工作更順利推展的正道。

 

小結:不是不要用 LINE 討論公事,而是正確的用 LINE 討論公事

那麼,難道說 LINE 只適合朋友聊天嗎?

也未必,就像我開頭所說的,我自己也會在公事上為了緊密溝通手邊正在進行的工作,和不在同個辦公室的對方用 LINE 來邊做邊討論,但這裡的重點是因為我們正在執行同樣一件事情,而 LINE 加快了我們的溝通速度。

可是溝通有很多種

● 「一般聊天、即時溝通、緊急溝通」:這時候 LINE 等即時通訊工具確實身負重責大任。
● 「重要深入的討論」:若是真的要長篇大論,甚至中間夾雜很多任務規劃,那麼我甚至會直接選擇在 Google Docs 這種可以備份的雲端工具上討論。
● 「任務的正式交辦」:要有明確的記錄、清楚的分析、確實的追蹤,那麼我會選擇用電子郵件。

而且真的要用 LINE 之類的工具來處理公事時,我也會謹守幾個原則,來兼顧即時溝通、找到人、不打擾、好整理、任務確實交辦等需求:

  1. 事先把重要任務與檔案完整寫在郵件裡寄給對方。

    1. 在適當時間傳一則 LINE 訊息提醒對方可以去看郵件。
    2. 詢問對方方便時再開始用 LINE 進行內容討論。
    3. 若是需要比較長篇的交待,先在筆記上打好文字,修整好,再傳LINE。

例如我可能先用郵件把重要工作交代給合作者,如果對方一段時間沒有回覆,我再傳一則 LINE 提醒他找時間注意信箱,這樣就能同時有即時傳訊、直接溝通的好處,但又避免打斷別人工作、任務交辦不清的麻煩了。

出自電腦玩物/esor huang

關鍵字: #LINE #數位工具
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從模型競爭走向算力經濟,INFINITIX 助客戶打造軟體定義 AI 基礎建設
從模型競爭走向算力經濟,INFINITIX 助客戶打造軟體定義 AI 基礎建設

過去兩年,人工智慧技術以史無前例的速度翻轉企業營運與競爭態勢,從客服、知識管理到軟體開發,越來越多企業將大型語言模型(LLM)導入企業營運流程,隨著應用程度的深化與廣化,越來越多發現,真正的挑戰早已不只是「選擇哪個模型」,而是如何管理算力、控制成本、確保資料安全,以及讓不同世代GPU、模型與AI應用可以持續共存與調度。

代理式AI崛起後,AI應用從回答問題進展為執行任務、操作系統以及串接流程,連帶拉升對AI基礎設施的需求與架構複雜度,而這意味著,想要發揮AI綜效,光只有模型與技術尚不夠,必須將整體IT環境逐步升級為AI基礎建設(AI Infra)。

深耕AI管理領域多年的數位無限(INFINITIX),近年積極布局軟體定應AI基礎建設(Software Defined AI Infrastructure)市場,除持續深化與GPU、伺服器與AI硬體生態系的合作關係,如於2021年取得NVIDIA Solution Advisor全球夥伴資格,2025年亦獲AMD GPU生態建設夥伴獎,也因應市場需求推出AI-Stack與ixCSP兩大產品線,協助企業、雲端服務供應商(CSP)與新世代AI雲端業者,更有效率地管理跨世代AI算力資源。

數位無限執行長陳文裕表示:「我們的目標是協助客戶打造軟體定義AI基礎架構,讓其可以視需求向下整合不同世代GPU、儲存與網路設備,同時,向上鏈結模型、Token跟AI應用,加速企業的AI創新轉型腳步。」

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數位無限執行長陳文裕
圖/ 數位時代

從AI模型到AI經濟,企業競爭焦點轉向算力與Token調度能力

過去市場談AI,焦點多半放在模型參數、推論效能與模型能力,但在大型語言模型推論需求暴增的現下,AI Infra早已從單純GPU採購演變成涵蓋機櫃、網路、儲存、散熱與電力的整體工程;企業真正需要的,不是更多GPU、而是如何更有效率地調度與利用算力。

尤其在NVIDIA提出Token Factory概念後,全球AI產業正逐步從模型競賽轉向「AI經濟」,亦即,影響企業AI決策的再也不是使用哪個模型、部署多少GPU,而是消耗多少Token、產生多少AI服務,以及算力是否能被有效共享與調度。

換言之,在AI新世界,算力調度能力的重要水漲船高。對此,陳文裕十分認同的說:「企業想要提升AI競爭力,不僅要掌握模型與應用,還必須進一步思考如何有效切割GPU資源、讓不同部門甚至集團子公司共享算力、延長舊世代GPU的使用壽命,甚至是如何將閒置算力轉變成可交易的資源等。」

事實上,這也是大量AI資料中心(AIDC)跟新世代AI雲端服務(Neo Cloud)業者出現的原因,包括CoreWeave、Nebius、Lambda Labs、GMI Cloud等業者皆試圖以更具彈性的方式,提供企業所需的GPU服務與AI算力平台。

看準這波趨勢,數位無限除透過AI-Stack提供GPU切片、模型部署、模型管理與MLOps等服務,協助客戶提升GPU使用率,更進一步推出ixCSP平台,讓雲端服務供應商與新世代AI雲端業者,能從過去單純販售GPU資源轉型為提供GPU as a Service、Token as a Service與Model as a Service等創新AI服務。

以Software Defined AI Infrastructure助企業以「通用化、鬆耦合」迎戰瞬變AI世代

因應AI新世代帶來的挑戰:模型快速升級、算力需求攀升、GPU世代交替迅速,企業在追逐AI落地的同時,勢必得面臨基礎建設更新速度過快、硬體投資壓力升高,以及資源利用效率難以最佳化等挑戰。

為協助企業在AI快速演進與基礎建設投資之間取得平衡,數位無限的作法是,透過AI-Stack將底層硬體抽象化,以Token或模型服務形式提供,讓企業客戶、AIDC與Neo Cloud業者可以延長不同世代與不同品牌的AI硬體設備的生命週期、創造更高的使用價值、甚至是展開更多元的營收模式。

例如,高雄醫學大學附設中和紀念醫院便透過數位無限的AI-Stack解決GPU資源調度效率不彰問題,加速39項AI模型進入臨床應用階段,成功建立起「從模型開發到臨床落地」的完整生態系統。而日本精密製造大廠–Union Tool Co.–則是透過AI-Stack簡化GPU資源共享、加速AI模型的開發與測試腳步,為提升生產效率做最佳準備。

「如果大型企業或AIDC業者擁有閒置資源,也可以透過ixCSP平台,把算力共享或調度給集團內部團隊、子公司,甚至上下游合作夥伴使用,進一步提升整體資源利用率。」數位無限執行長陳文裕如是說道。

隨著AI從工具演變成企業核心基礎建設,企業真正需要的,也不再只是單一模型,而是一套能持續適應AI快速演進的AI Infra,而這與數位無限近年來的重要轉型方向一致:從AI管理軟體提供者轉型為軟體定義AI基礎建設供應商,更好協助客戶打造具備「通用化」與「鬆耦合」特性的AI基礎建設。

除以AI-Stack與ixCSP協助客戶提升算力使用效率與價值,數位無限亦計畫與硬體合作夥伴推出Agentic AI一體機方案,協助企業快速建立可驗證、可部署、可切割、可共享的AI運算環境,降低企業從PoC走向實際導入的門檻,加速AI落地。

總的來說,隨著AI競爭從模型能力延伸到算力治理,企業比拚的不僅是導入速度,而是能否建立一套足夠彈性、可持續演進的AI Infra,而這與數位無限的發展目標一致,將持續不斷優化產品服務,化身企業搶進AI新世代的關鍵合作夥伴。

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