[數位書選] 《創新是一種態度:翟本喬透視問題、勇於突破的思考模式和勝出策略》
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2015.06.27 | 行銷

對一般企業來說,通常都是有需要才會開缺,設立職缺後,再找人補該職缺。但是,Google卻不是這麼做。

別等到有職缺才徵人!發掘優秀人才,Google 都怎麼做?

Google是看到高手就先找進來,因為在業界中好的人才難尋,常常要找很久才找得到。而且好的人才被網羅進來後,自然會自己找尋或發展出可以執行的工作,或者在有需要時就有可用之兵,而不是有需求時才要找人,這樣的情況通常都已經太晚。

不愛學歷愛能力,發掘與眾不同的優秀人才

對於真正看你能力的公司來說,EMBA這些學歷根本不重要,而會成功的企業也一定是如此。Google資深人資副總裁柏克(Laszlo Bock)在二○一三年接受《紐約時報》採訪時,就首度對媒體坦言,過去重視的學業成績或面試怪題,在招募過程中,其實毫無參考價值。

在第三章中提到發明用電池取代不斷電系統的惠特這種人才,本來就是教育體系教不出來的。若單用學歷的框架來衡量的話,根本就沒辦法錄取這類的人才,加上公司若強調只看學歷的話,這些人才是連應徵、嘗試都不會肯的。

這種特殊人才在其他公司出現的機率可能是萬分之一,在Google,卻可能是百分之五。這也是Google拋開所謂正統的衡量指標和條件,才能挖掘出各路英雄好漢的原因。

特別是那些沒完成大學學業,就出來闖天下的人,才是真正與眾不同的優秀人才。一個真正好的創新公司,會盡一切力量去找到這些人。

當初Google想要開發一些麥金塔上的軟體,給人資部門的命令,就是要把全國最優秀的麥金塔人才找出來,不管任何條件,而他們也真的找到了很多在麥金塔程式設計方面非常厲害的工程師。

太重視形式上的平等,扼殺特殊人才的出頭機會

在臺灣,很多老闆願意給優厚的條件來聘用人才,不過人資部門卻仍延用原來的框架去聘用,Google人資部門則是真的突破框架。因為那位厲害的工程師住在維吉尼亞州,離加州很遠。這人非常聰明,卻有一點自閉,他不願意離開家門工作,於是Google就讓他在維吉尼亞的家上班,利用網路連線進公司做事。也因為這人真的是出名地厲害,所有框架自然都可以打破,有這種氣魄的老闆,臺灣也不是沒有,但常常一碰到全公司的「公平原則」就放棄了。因為臺灣太重視形式上的平等,反而扼殺了特殊人才的出頭機會。

不過對某些老闆而言,仍是習慣採取齊頭式平等的管理方式,事實上,公司裡能有這樣多厲害的人,是公司的好運,你還怕無法管理嗎?高手群聚,形成有機生長的組織Google從來不會出現補職缺的情況,也不會因為要發展新事業就說要先成立一個什麼樣的部門,重點在於這件事要不要做,而且是等這件事情做了之後,才會自然變成一個部門。

很多大公司都會說,「我們要做一個怎麼樣、怎麼樣的創新生意,所以我們得成立一個部門。」但是等這個部門開始招兵買馬,招到人齊全時,這個商機很有可能就過去了。所以Google的做法,就是先看做這件事情的必要性,事情該做就一定有人贊成,贊成的人就要去做。

做喜歡的事最有效率,別澆熄了員工的熱情

在Google,並不會有多一事不如少一事的問題,因為每個人在做自己最喜歡的事時,就是最有效率的。換句話說,會贊成的人,在他的背後,已有一個熱情去驅動他,他才會贊成。就像我主張我們應該要自己設計硬體,不贊成的人就不用做,我贊成那麼我就去做,也是因為這樣,我把軟體設計的工作放掉而去做硬體設計。

在大公司裡,有個問題就是每個人都有一定的責任,似乎不該逾越自己的本分。當自己提出一個很棒的想法時,老闆卻指派別人來做,這樣子就很容易澆滅熱情,而這個想法若做出來成功的話,你恐怕也會很不甘願:「明明是我的想法,為什麼是別人把它做出來!」

在Google則是當有很多人贊成你的想法時,就會加入你共同執行,如果他們不贊成,你就自己做,做成功了自然也就是你的功勞。所以當時我覺得要做這樣的硬體,重點就是公司肯給我這樣的空間,讓我自己去做。於是,我自己找廠商、自己去談、自己有能力去開規格、去看這些設計、去驗收,當成果開始慢慢展現時,途中其實就會有其他人想要加入。

當然,能夠這樣放手做,有一個很大的理由是,Google並不會把你的工作時間排到滿,你有百分之二十的時間進行這些事情。另外一方面是,有熱情的人自然就會自願加班,即便加班是沒有加班費的,卻因為熱情,就會去做,由於公司沒有打卡,也不會管你在公司要待多久、加班多久。

二○○七年時,有一次臺北縣長周錫瑋帶團來Google參訪,跟著來的記者問我:「你一天在公司待多久?」我說:「差不多早上十點才進來,晚上十點才走。」他們「哇」了一聲:「你一天工作十二小時啊!」我說:「不是,我一天玩十二個小時。」

當你做你喜歡的事情時,你會覺得你在玩,一點也不覺得時間過去了,就像現在很多人打電玩打得很爽,二十四小時也不覺得累,同樣的道理。

要建立有機生長的組織,別再一個蘿蔔一個坑

在省電伺服器的發展過程中,除了公司現有的人幫忙外,也開始招募新的工程師進來幫忙。在進來一位專業的電機工程師之後,我就把電源供應器移交給他,過了一陣子,再把儲存系統交給另一位工程師,到最後,把主機板也交出去;這時候我的工作交接完成,我就去專心做下一件我喜歡的事:回到臺北協助建立新團隊。

這也是組織創新的一部分,要如何建立一個組織,又要怎樣轉移。這種組織的模式是有機生長的組織,也就是自然形成的,事實上,人類村莊的形成也是如此,在遠古時期,並不是造了一個新市鎮把人搬過去,而是人走一走,走到一個地方,覺得它不錯住下來,然後就形成一個聚落。

高手先撈進來,這些高手自然就會長出這些需要的組織來,如果公司都是一個蘿蔔一個坑,遇到有事情才開缺雇人的話,就不可能有這樣自然生長而強壯的組織。

延伸閱讀:

「4要1沒有」,原來Google這樣挑人才
Google HR主管教你:做好這6個準備,就能贏得面試!

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圖片來源 / Robert ScobleRobert Scoble via Flickr, CC Licensed

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從智慧助手到自主代理:博弘雲端如何帶領企業走上 AI 實踐之路
從智慧助手到自主代理:博弘雲端如何帶領企業走上 AI 實踐之路

「代理式 AI 」(Agentic AI)的創新服務正在重新塑造企業對AI的想像:成為內部實際運行的數位員工,提升關鍵工作流程的效率。代理式AI的技術應用清楚指向一個核心趨勢:2025 年是 AI 邁向「代理式 AI」的起點,讓 AI 擁有決策自主權的技術轉型關鍵,2026 年這股浪潮將持續擴大並邁向規模化部署。

面對這股 AI Agent 浪潮,企業如何加速落地成為關鍵,博弘雲端以雲端與數據整合實力,結合零售、金融等產業經驗,提出 AI 系統整合商定位,協助企業從規劃、導入到維運,降低試錯風險,成為企業佈局 AI 的關鍵夥伴。

避開 AI 轉型冤枉路,企業該如何走對第一步?

博弘雲端事業中心副總經理陳亭竹指出,AI 已經從過去被動回答問題、生成內容的智慧助手,正式進化為具備自主執行能力、可跨系統協作的數位員工,應用場景也從單一任務延伸至多代理協作(Multi-Agent)模式。

「儘管 AI 前景看好,但這條導入之路並非一帆風順。」博弘雲端技術維運中心副總經理暨技術長宋青雲綜合多份市場調查報告指出,到了 2028 年,高達 70% 的重複性工作將被 AI 取代,但同時也有約 40% 的生成式 AI 專案面臨失敗風險;關鍵原因在於,企業常常低估了導入 GenAI 的整體難度——挑戰不僅來自 AI 相關技術的快速更迭,更涉及流程變革與人員適應。

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博弘雲端事業中心副總經理陳亭竹指出,AI 已經從過去被動回答問題的智慧助手,正式進化為具備自主執行能力、可跨系統協作的數位員工。面對這樣的轉變,企業唯有採取「小步快跑、持續驗證」的方式,才能在控制風險的同時加速 AI 落地。
圖/ 數位時代

正因如此,企業在導入 AI 時,其實需要外部專業夥伴的協助,而博弘雲端不僅擁有導入 AI 應用所需的完整技術能力,涵蓋數據、雲端、應用開發、資安防禦與維運,可以一站式滿足企業需求,更能使企業在 AI 轉型過程中少走冤枉路。

宋青雲表示,許多企業在導入 AI 時,往往因過度期待、認知落差或流程改造不全,導致專案停留在測試階段,難以真正落地。這正是博弘雲端存在的關鍵價值——協助企業釐清方向,避免踏上產業內早已被證實「不可行」的方法或技術路徑,縮短從概念驗證到正式上線的過程,讓 AI 真正成為可被信賴、可持續運作的企業戰力。

轉換率提升 50% 的關鍵:HAPPY GO 的 AI 落地實戰路徑

博弘雲端這套導入方法論,並非紙上談兵,而是已在多個實際場域中驗證成效;鼎鼎聯合行銷的 HAPPY GO 會員平台的 AI 轉型歷程,正是其最具代表性的案例之一。陳亭竹說明,HAPPY GO 過去曾面臨AI 落地應用的考驗:會員資料散落在不同部門與系統中,無法整合成完整的會員輪廓,亦難以對會員進行精準貼標與分眾行銷。

為此,博弘雲端先協助 HAPPY GO 進行會員資料的邏輯化與規格化,完成建置數據中台後,再依業務情境評估適合的 AI 模型,並且減少人工貼標的時間,逐步發展精準行銷、零售 MLOps(Machine Learning Operations,模型開發與維運管理)平台等 AI 應用。在穩固的數據基礎下,AI 應用成效也開始一一浮現:首先是 AI 市場調查應用,讓資料彙整與分析效率提升約 80%;透過 AI 個性化推薦機制,廣告點擊轉換率提升 50%。

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左、右為博弘雲端事業中心副總經理陳亭竹及技術維運中心副總經理暨技術長宋青雲。宋青雲分享企業導入案例,許多企業往往因過度期待、認知落差或流程改造不全,導致專案停留在測試階段,難以真正落地。這正是博弘雲端存在的關鍵價值——協助企業釐清方向,避免踏上產業內早已被證實「不可行」的方法或技術路徑,縮短從概念驗證到正式上線的過程,讓 AI 真正成為可被信賴、可持續運作的企業戰力。
圖/ 數位時代

整合 Databricks 與雲端服務,打造彈性高效的數據平台

在協助鼎鼎聯合行銷與其他客戶的實務經驗中,博弘雲端發現,底層數據架構是真正影響 AI 落地速度的關鍵之一,因與 Databricks 合作協助企業打造更具彈性與擴充性的數據平台,作為 AI 長期發展的基礎。

Databricks 以分散式資料處理框架(Apache Spark)為核心,能同時整合結構化與非結構化資料,並支援分散式資料處理、機器學習與進階分析等多元工作負載,讓企業免於在多個平台間反覆搬移資料,省下大量重複開發與系統整合的時間,從而加速 AI 應用從概念驗證、使用者驗收測試(UAT),一路推進到正式上線(Production)的過程,還能確保資料治理策略的一致性,有助於降低資料外洩與合規風險;此對於金融等高度重視資安與法規遵循的產業而言,更顯關鍵。

陳亭竹認為,Databricks 是企業在擴展 AI 應用時「進可攻、退可守」的重要選項。企業可將數據收納在雲端平台,當需要啟動新型 AI 或 Agent 專案時,再切換至 Databricks 進行開發與部署,待服務趨於穩定後,再轉回雲端平台,不僅兼顧開發效率與成本控管,也讓數據平台真正成為 AI 持續放大價值的關鍵基礎。

企業強化 AI 資安防禦的三個維度

隨著 AI 與 Agent 應用逐步深入企業核心流程,資訊安全與治理的重要性也隨之同步提升。對此,宋青雲提出建立完整 AI 資安防禦體系的 3 個維度。第一是資料治理層,企業在導入 AI 應用初期,就應做好資料分級與建立資料治理政策(Policy),明確定義高風險與隱私資料的使用邊界,並規範 AI Agent「能看什麼、說什麼、做什麼」,防止 AI 因執行錯誤而造成的資安風險。

第二是權限管理層,當 AI Agent 角色升級為數位員工時,企業也須比照人員管理方式為其設定明確的職務角色與權限範圍,包括可存取的資料類型與可執行的操作行為,防止因權限過大,讓 AI 成為新的資安破口。

第三為技術應用層,除了導入多重身份驗證、DLP 防制資料外洩、定期修補應用程式漏洞等既有資安防禦措施外,還需導入專為生成式 AI 設計的防禦機制,對 AI 的輸入指令與輸出內容進行雙向管控,降低指令注入攻擊(Prompt Injection)或惡意內容傳遞的風險。

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博弘雲端技術維運中心副總經理暨技術長宋青雲進一步說明「AI 應用下的資安考驗」,透過完善治理政策與角色權限,並設立專為生成式 AI 設計的防禦機制,降低 AI 安全隱私外洩的風險。
圖/ 數位時代

此外,博弘雲端也透過 MSSP 資安維運託管服務,從底層的 WAF、防火牆與入侵偵測,到針對 AI 模型特有弱點的持續掃描,提供 7×24 不間斷且即時的監控與防護。不僅能在系統出現漏洞時主動識別並修補漏洞,更可以即時監控活動,快速辨識潛在威脅。不僅如此,也能因應法規對 AI 可解釋性與可稽核性的要求,保留完整操作與決策紀錄,協助企業因應法規審查。

「AI Agent 已成為企業未來發展的必然方向,」陳亭竹強調,面對這樣的轉變,企業唯有採取「小步快跑、持續驗證」的方式,才能在控制風險的同時,加速 AI 落地。在這波變革浪潮中,博弘雲端不只是提供雲端服務技術的領航家,更是企業推動 AI 轉型的策略戰友。透過深厚的雲端與數據技術實力、跨產業的AI導入實務經驗,以及完善的資安維運託管服務,博弘雲端將持續協助企業把數據轉化為行動力,在 AI Agent 時代助企業實踐永續穩健的 AI 落地應用。

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