如何改進決策過程？|數位時代 BusinessNext

相信你可能有這樣的經驗，在會議室裡，來自組織裡的各路人馬齊聚一堂，經過冗長的討論，所有的人都還在各說各話，始終無法有個結論，最後的決議，就是下次開會時再做決定。就這樣，每天有開不完的會，討論不完的議題。
這樣的場景在強調由專業經理人負責管理運作的現代企業組織裡非常常見，這些採取團隊運作的組織，不像家族企業，凡事都是老闆說了就算，所有的決定都是在取得共識的情況下產生。這種決議產出的過程，符合現代企業的精神，但是在凡事講求效率的商業競爭中，如何能夠緊抓市場脈動，快速地做出決策，有時候會比做出好的決策更重要。

決策之前要有良好的對話

全球擁有十四萬五千名員工的惠普(HP)公司，在產品生命週期愈來愈短的資訊市場裡，深深體會到決策效率的重要性，因此特別花了兩千萬美元引進一套「動態領導」(Dynamic Leadership)的課程，讓全球一萬兩千名的管理人員都進行相關課程訓練。這套課程運用在協助跨部門、跨領域的決策會議上時，效果最為顯著。
擔任惠普大中華暨東亞區教育訓練協理的隆佳慧指出，惠普的人力資源部門規劃了非常多種教導員工如何做決策的課程，針對不同層級的管理者，給予不同的訓練，但是唯有動態領導課程，最讓同仁獲益良多。
「形成一個決策要包含三個部分：專業知識、判斷和溝通，」隆佳慧進一步分析說，專業知識是最基本也是問題最小的部分，因為員工要知道這個決策會產生多少營收？需要多少行銷費用？對於市場占有率的影響為何？在做跨領域溝通時，知識只是形成對話的工具，而在做出判斷之前，就需要參與者運用系統化的思考來解釋，形成對不同提議的評價，但是要做出決策關鍵則是在「良好的對話」。

討論之中聆聽多數的意見

但什麼是「良好的對話」？如果請教育訓練、管理學的專家來解釋一定會有各種答案，市面上更是不乏相關的參考書籍與教材。儘管可以佐證的理論有無數種，惠普卻採取最直接、最有效的「情境模擬」：首先是將經歷、資歷接近的管理人員齊聚一堂，再跨部門打散，分成四至五組，每組人數不等，依據指定題目，進行四十五分鐘的討論後，各組提出一個企畫提案，再各自上台為自己的提案進行簡報，最後挑選一個提案做為決策的結果。
「討論的過程裡，可以看到每一組人馬都在盡力地sale(推銷)自己的點子，如果被接納就會很高興，無不希望自己的想法被採納，」曾經上過這個課程簡易版的企業公關品牌經理李惠菁說，跨部門討論的時候，會看到各部門不同的思考邏輯。
「這個課程重點不在於決策的結果，而是決策形成的過程，」隆佳慧說討論過程中，會有兩名外部指導員在旁邊不停地紀錄每個人的反應，例如A和B如何為一個觀念僵持不下，C在一旁敷衍了事，而D則是靜坐一旁玩弄手機等。
討論結束後，外部指導員會給予「回饋」，也就是根據記錄提出詢問，例如當A和B爭執時，問B剛剛是不是覺得受到傷害，再反問A剛剛為什麼口吻要這麼尖銳？就連沈默的C和D也會被追問為什麼不參與討論。「當事人被講師詢問的第一個反應都是「啊！我有這樣嗎？」，」隆佳慧指出，「這種像是照鏡子般的提醒，往往讓很多人知道原來自己過去在討論時，都是堅持己見，而沒有真的就事論事，才知道是溝通方法有問題。」

加速決策，要問對的問題

「在群體決策的過程裡，很多時候大家忙著推銷自己，不知不覺就會繞著議題原地打轉，」隆佳慧說，甚至更多的人在參與會議時，可能會因為提議被反駁，就放棄原來的想法，失去繼續討論的勇氣。
「在進行情境模擬前，大家都聽了很多關於決策的理論，但是在講師提醒後，才會真正明白溝通技巧應該如何使用。」隆佳慧自己則是因為負責安排訓練陪同上了數次課程，在講師一次又一次的提醒裡，對於自己在會議裡的發言方式也有極大的轉變。
「以前我很怕衝突，只要會議裡有人爭吵，就會嚇得不敢說話，」隆佳慧說，「但是現在只要有爭執，我反而會開始覺得興奮。」隆佳慧日前受邀參加一個跨部門的會議，當主席為了執行前次會議的決議，而和台下的人開始激辯時，隆佳慧卻開始發問，並且運用動態領導課程裡學到的對話技巧，適時地丟出問題，讓大家重新腦力激盪，會議結果不但推翻前次決議，而且很快地幫助大家找到共識，做出可以滿足多數人的決策，「靠問對的問題，進行良好的對話，就能縮短決策的過程。」
「很多主管分享在工作裡運用溝通技巧的實戰經驗，除了可以讓組織變得更有效率外，也帶給自己更多的成就感，」隆佳慧說，這樣也可以幫助每一個惠普員工，讓他們覺得自己在工作上更有價值。

隆佳慧 1967年生，台大國際貿易系畢業。1989年進惠普，擔任過HP Taiwan徵信收款暨進出口部經理、大中華暨東南亞教育訓練協理，目前擔任HP北亞教育訓練協理。長期駐守中國大陸，負責兩岸三地、東南亞各國等跨國人才教育訓練。

「過去我們教育教導學生如何從數據中找出標準答案，但在生成式AI的時代，標準答案往往是最廉價的。」臺大EiMBA執行長李家岩一語道破了這波商業典範轉移的核心。他認為，當資訊獲取邊際成本趨近於零，企業的競爭優勢已不再是單純的「掌握資訊」，而是「如何設計讓 AI 與人共同創造價值的流程」。這不只是一句口號，而是一場正在被驅動的轉型。從課程設計的邏輯重組，到學生創業專題的實戰演練，臺大EiMBA正將校園打造成一個允許失敗、快速驗證的「人機共創實驗場」。

告別標準答案，當教授變成「學習架構師」

「我們不再只是教導知識，而是設計學習。」李家岩指出，臺大EiMBA的課程正在經歷結構性的轉變。現在的教授角色更像是一位「學習架構師（Learning Architect）」，他們的任務不是單向輸出，而是設計出高強度的挑戰與情境，讓學生在解決問題的過程中，自然地將 AI 納入決策迴路。

以今年新開設的「雙軸轉型與人工智慧」課程為例，這並非傳統的技術概論課，而是場關於商業邏輯的壓力測試。學生不再只是繳交一份靜態的商業計畫書，反而被要求運用生成式 AI 輔助設計商業模式畫布（Business Model Canvas），甚至利用Vibe Coding技術讓不懂程式語言的商管學生，也能透過自然語言與提示工程，快速生成互動式的原型與操作介面來模擬市場反應。這項技術打破了傳統「文組企劃、理組執行」的藩籬，讓創意能即時轉化為可執行的程式碼。在這個過程中，AI 扮演的角色並非代筆的秘書，而是將概念具現化的加速器，以及最嚴厲的邏輯質疑者。

「這是我在課程中學到最深刻的一課，」臺大EiMBA二年級生、寵物百分百用戶體驗暨品牌行銷中心負責人鐘紫瀕分享道。身處近200人新創組織的高階主管，她坦言最初員工對 AI 充滿敬畏，甚至恐懼被取代。但在 EiMBA 的課堂上，她發現 AI 真正的價值在於「攻防」與「鏡像」。「老師設計了一種『沙漏式』的提問邏輯，迫使我們把策略餵給AI後，必須面對它無情的反問。」鐘紫瀕回憶，「這個市場假設有數據支持嗎？」、「你的競爭壁壘在哪裡？」這種高強度的追問，都是AI在對學員提出的挑戰，迫使她必須思考得比AI更深、更遠。「以前我們忙著找答案，現在我們學會如何設計出『連 AI 都沒想過的好問題』。AI就像一面鏡子，映照出我們思考邏輯上的盲點。」

數位孿生實戰，將「感覺」轉化為「數據決策」

除了策略層面的思維激盪，AI 在營運端的落地應用，更是讓許多直覺型創業者經歷了一場痛苦卻必要的轉型。臺大EiMBA一年級生、赤赤子設計師林宏諭對此感觸良多。

身處傳統服裝產業，過去他的經營模式多仰賴美感與經驗，「以前做決策就是憑感覺，甚至忙不過來時，連縫扣子這種小事我都自己跳下去做。」但在李家岩講授的「雙軸轉型與人工智慧」課堂上，他被迫面對冰冷的數據與流程，而這正是李家岩強調的「數位孿生（Digital Twin）」素養。

在虛擬世界中建立一個與真實工廠或商業流程一模一樣的模型，利用AI進行模擬與預測，是現代智慧製造的核心。對林宏諭而言這意味著必須將腦中抽象的「職人經驗」轉化為AI讀得懂的 SOP。「那段過程就像是被老師架著刀子往前走，非常痛苦，」林宏諭形容，為了讓 AI 能協助優化流程，他必須把每一個步驟定義清楚，無法再用「大概」、「憑感覺」含糊帶過。

雖然煎熬但成果是豐碩的。當感性的創意被裝進理性的數據框架後，林宏諭發現自己的決策不再是賭博，而是可被驗證的科學。「現在AI不僅幫我理清思緒，更像是團隊的外掛大腦。我開始能鼓勵員工使用AI釋放重複性勞動，讓大家能準時下班，去做更有價值的事。」這正是課程希望帶給學員的轉變，從「事必躬親的管理者」進化為「善用工具的跨域系統設計者」。

跨域共創，打破同溫層的「破壁效應」

如果說AI是另一位虛擬組團員那麼課堂上原本的同學們，就是來自多重宇宙的戰友。這裡匯聚了醫師、網紅、工程師、律師與傳產二代，如此多元的背景在AI的催化下，產生奇妙的化學反應。

李家岩特別提到了榮獲霍特獎（Hult Prize）肯定的「RiiVERSE」團隊。這個由臺大管院 EiMBA 與 GMBA 學生組成的團隊，成員涵蓋了時尚、行銷與創新創業等不同領域。他們利用舊衣回收再製技術，打造出循環經濟的生態圈。「這就是我們強調的跨域共創。」李家岩解釋，在過去，不同領域的專業人士溝通成本極高，但現在，AI成為了通用的翻譯機與黏著劑。

「AI不僅降低了技術門檻，讓文組生也能做Prototype，更讓理組生也能懂得商業敘事。」在這樣的環境下，創新不再是單打獨鬥，而是像RiiVERSE團隊一樣，結合理性與感性，共同回應全球永續（ESG）的艱鉅挑戰。

為了內心的狂熱，動手去做

然而，隨著AI涉入決策越來越深，一個核心問題浮現：在演算法能預測趨勢、生成文案甚至編寫程式的時代，人類領導者的價值還剩下什麼？「我們教的不是被AI取代，而是擴增智慧。」李家岩眼神堅定地說。他強調，未來的領導者必須具備三項關鍵特質：AI素養、跨域系統設計能力，以及科技人文的反思力。

其中最關鍵的，是懂得界定「自主邊界（Autonomous Boundary）」。領導者必須清楚判斷：哪些決策該放手讓 AI 自動化？哪些時刻必須保留人類的溫度與價值判斷？「例如在智慧工廠中，AI 可以預測機台何時需要維修保養，但『什麼樣的風險可以接受』、『我們要解決什麼社會問題』，這些涉及價值觀的決策，永遠需要人類來定奪。」李家岩補充道。

在李家岩眼中，真正的創新往往不是來自同類型人才的討論，而是從不同背景、不同世界觀的碰撞中誕生。「一個人能看到的只是片段，跨域合作才能讓問題完整。」他再次提到。對他而言，EiMBA 想培養的不是知道最多的人，而是能讓「各種智慧」一起工作的人。在AI與人類智慧並存的年代，領導者最重要的能力，不是掌握所有答案，而是打造一個能讓答案自然生成的組織環境。「未來需要的領導者是能整合技術與人、懂得跨域系統思考、也能『擇人(含機器人)而任勢』的人。」李家岩說，而這群充滿創業創新的管理者也將在未來商業戰場上奏出人機協作的新樂章。