如何管理七國員工？|數位時代 BusinessNext

走進遠昇科技(Advanced Digital Broadcast, ADB)位於新店的辦公室，感覺像是走進聯合國位於紐約的總部一樣。迎面而來的員工明顯來自不同的國家：波蘭、美國、台灣、菲律賓、法國、西班牙、加拿大。員工來自不同國家，同時也意味著各種不同的文化在辦公室裡相互激盪，可能引發創意，但更可能引起誤解。
ADB是設計高階數位機上盒(Set Top Box, STB)的全球知名廠商，在瑞士上市不到一年，就名列瑞士股市四百大企業之一，每股盈餘一．二七美元。研發實力是ADB不斷維持領先的秘訣，但在台灣，ADB如何管理宛如聯合國般的多國部隊，就成為人力資源部門處長張春梅的重大挑戰。
相較於很多公司透過獵人頭(Head Hunter)公司招募新人，台灣的ADB則傾向業內人士以及內部員工推薦。ADB面試的方式更是不厭其煩，平均面試一百個人，才會錄取二到三人，另外也要求在校成績必須是前幾名，才有可能被錄取。「在第一關的時候就仔細過濾人才，日後的管理就不需要花費太多力氣，」張春梅指出。
召募進傑出的各國人才之後，接下來的溝通問題才是張春梅要面對的一大挑戰。

開會意義各國不同
找出人人能懂的溝通基準點

光是開會這一件事，就讓張春梅大開眼界。因為同樣是開會，對不同國家的員工而言，開會模式完全不同。
張春梅分析各國開會的文化差異。例如：法國人在會議室中，只有敵友之分，沒有協商的習慣，跟法國人開會就像是重演諾曼地登陸；跟英國人開會則是氣氛輕鬆，她提到有一次跟英國人一起開會，原本預期英國人的開會模式應該非常嚴肅，沒想到才剛坐下來，英國長官先以笑話開始會議，在不同議題之間，還不斷說笑暖場，讓張春梅十分錯愕；波蘭人以不茍言笑、在別人說話時打岔以及追根究底聞名，剛開始張春梅以為波蘭人較具攻擊性，後來習慣波蘭人開會的模式之後，才發現對方並沒有任何敵意，不過想弄清楚原委而已。
台灣人則是在會議室外進行協商以及真正的決定，會議中很少發表自己的意見。有一次，一群台灣員工與美國主管開會，沉默的台灣員工讓美國主管差點跳腳，這也讓張春梅嚇了一大跳；看到西班牙人開會的情景，張春梅更是十分驚愕，因為西班牙人根本沒有「開會」的概念，只有「派對」這回事，滿桌的食物還讓她以為走錯地方。不同國家的開會文化，完全不同。當公司團隊宛如八國聯軍時，光是溝通協調，就得花不少力氣。
張春梅為了避免員工因為文化差異引發誤會，也為了增進各國員工在會議的溝通效果，張春梅配合全球ADB的政策，使出一連串的絕招。

全球員工聚一堂
多見面．多互動．多瞭解

「認識愈多，誤解愈少，」張春梅這樣認為。為了增進各國員工對於不同國家文化的了解。ADB去年耗資一百三十萬美元召集全球兩百多名員工，進行十天的教育訓練以及旅遊，就是為了增加不同國家之間的文化交流，避免誤解。
ADB在員工旅遊時，都會舉辦園遊會。每個國家的員工必須設置介紹自己國家文化的攤位，並表演屬於自己國家特色的節目。例如：義大利員工會在攤位上擺出名牌領帶，介紹自己國家的服飾；波蘭員工表演波蘭民族舞蹈；ADB台灣總經理還曾經在大會上演出京劇，扮演孫悟空。其他台灣員工則表演踩高蹺等高難度民俗技藝。
除了讓員工了解彼此國家的文化之外，張春梅指出，增加實際見面的機會，也能達到見面三分情的效果，奠定未來使用電子郵件以及視訊會議的溝通基礎，萬一真有誤會發生，才不會因為不熟悉對方，當場撕破臉。一般外商公司僅有高階主管才能經常出國與其他國家辦公室成員交流，不過ADB卻讓一般員工也能享有經常出國交流的機會。
張春梅更積極促進不同國家的員工面對面地交流，台灣ADB每年花在差旅費的支出高達五百萬元，張春梅卻認為，只要能增加員工之間的互信基礎，雖然差旅經費高昂，卻仍然相當值得。

善盡地主之誼
用溫暖照顧化解適應問題

公司人員幾乎都是由業界精英組成，其他公司想要挖角的動作卻從未困擾過張春梅。她指出，讓優秀員工員工沒有後顧之憂，才能留得住員工的心。
因此對於初來乍到的外國員工，張春梅會營造一個家的感覺。除了為外國員工介紹台灣的環境以及生活機能，也介紹台灣的節慶活動。在假日時間，更舉行外國員工的家庭聯誼活動，不讓外國員工在台灣感到孤單。
在(創意新貴)一書中，作者理查．佛羅里達指出，多元文化的環境是培育創意的最佳土壤。ADB成功管理七國員工的模式，最後也為ADB帶來技術的創新以及競爭的優勢。

張春梅 1952年出生，畢業於銘傳三專會計統計科。1976年至1998年在台灣通用儀器（General Instruments, GI）擔任經理。1998年被延攬至遠昇科技（Advanced Digital Broadcast, ADB）擔任人力資源處處長。

「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。