CEO是個沒人性的工作,創業者需要學會的3階段管理技巧
CEO是個沒人性的工作,創業者需要學會的3階段管理技巧
2016.01.05 | 技能

在談及創業者如何成為一名優秀CEO時,著名創投公司 Andreessen Horowitz 共同創辦人Ben Horowitz提供了自己獨特的視角。以下內容轉載自作者部落格,編輯略做整理:

有位朋友問我,CEO是天生的,還是後天造就的?我說:「這就像是問水果軟糖是長出來的,還是造出來的。CEO是一項極端不符合人天性的工作(絕對是無法天生出來的)。」

經過一番思考後,我意識到大多數人的想法正好相反,他們認為CEO是天生,而不是靠後天造就。我經常聽到其他風投資本家和董事會成員對某位創辦人迅速做出評估,得出結論:他/她不是「當CEO的料」。我不知道他們怎麼能這麼快就得出結論。公司創始人通常需要多年的時間來發展CEO技能,在我看來,成敗難料。

體育運動中有些項目可以相對較快地學會,比如短跑。因為跑步是一種本能,只需多加訓練。但像拳擊等不一樣。比方說,在拳擊運動中後退時,很重要的一點是要先抬起後面那只腳。如果一個人用本能的方式後退,先抬起前面那只腳,很可能會被打暈。學習這樣有違本能的後退方式,必須要有大量的練習。如果當了CEO後,還是以自己感覺最習慣的方式行事,可能也會被打暈。

做CEO,很多行事都會違背天生的傾向。從人類學角度,做事討人喜歡符合人類的天性。因為它能增加一個人生存的機會。但要做好CEO,要贏得長期的推崇,必須做很多短期內會讓人們失望的事情,不符合天性的事情。一個人如何能掌握這些有違天性的技能?

1、新手入門:三明治批評法

對於新手,一種常用而有效的回饋技巧是資深經理們所謂的「三明治批評法」。這個技巧在經典管理書籍《一分鐘經理》(The One Minute Manager)中有精彩的描述。它的基本理念是,如果你能在一開始先表揚(第一片麵包),人們就會更容易接受你的回饋;接著給出令人不快的資訊(批評);最後提醒他們你有多看重他們的優點(第二片麵包)。三明治批評法的一大好處是回饋重在對事不對人,因為你在一開始就明確了一點,你很看重他/她。這是一個重要的回饋理念。

三明治批評法對低階員工管用,但它也面臨以下挑戰:

• 它往往過於正式。因為你必須得預先計畫三明治的內容,確保正確陳述,整個過程會讓員工感覺很正式,像是在接受評判。

• 而且,這種方法用過幾次後,就會變得不那麼真誠。員工會想:「天啊,她又在表揚我了。我知道接下來是什麼了,批評。」

• 中高階經理人員會立即意識到這是三明治批評法,結果產生負面效果。

我在職業生涯的早期曾試圖給一位資深雇員一份「三明治批評」,她就像看著一個小孩一樣看著我說:「那些好聽的就省省吧。直接告訴我,我哪裡做錯了。」當時,我就想,我絕對不是天生的CEO料。

2、管理進階:找出關鍵點

要想精通回饋之道,必須要超越「三明治批評」這類基礎技巧,形成符合自己個性和價值觀的風格。以下是實現有效回饋的幾個關鍵點:

• 真實可信。

非常重要的一點是要讓他們相信你的回饋,不要說一些操縱聽者感受的話。不能裝模作樣。

• 出發點正確。

給出回饋的目的是因為希望他們成功,而不是失敗,這一點也很重要。如果你真的想讓他們成功,就得讓他們感受到這一點。讓他們感受到你的心。如果他們能感受到你的心,感受到你的支持,他們就會聽你的。

• 對事不對人。

如果想開除某個人,就直接開除吧。不要讓他/她準備好被開除。如果他/她不聽取回饋,那就換種對話方式。

• 不要在同事面前把一個人當小丑耍。

雖然在小組會議上給出某種回饋並無不可,但絕對要避免讓一個人在同事面前顏面掃地。否則,你的回饋除了能產生以下兩種效果,將毫無效果:1) 讓這名員工感到奇恥大辱;2)讓這名員工對你恨之入骨。

• 回饋因人而異。

每個人都不同。有些人對於回饋非常敏感,有些人則臉皮特別厚,也很遲鈍。你的語氣應當結合員工的個性,而不是由著自己的性子。

• 直截了當,但不刻薄。

不要兜圈子。如果你覺得某人的演示很糟糕,不要說:「這的確不錯,但可以加一個過度,強化結論部分。」下面的說法聽起來嚴厲,但效果也許更好:「我沒聽懂,不知道你要說什麼,原因是如何如何。」弱化回饋中的批評部分,可能會比沒有回饋還要糟糕 ,因為這可能導致誤解,讓聽者困惑。但不要狂批他們,也不要顯擺你的地位。這麼做只會適得其反,因為正確的回饋是對話,而不是獨白。

3、高階管理:練習關鍵點,以及正確的回饋

沒錯,你可能是CEO,你可以告訴人們哪些是你不喜歡的、不認同的,但這並不意味著你一定是對的。你的員工應當比你更瞭解他們自己的職責。他們應當掌握了比你更多的資料。你有可能是錯的。因此,你的目的應當是通過回饋,啟動(而不是終結)討論。鼓勵人們挑戰你的判斷,給出觀點和結論。從文化上,你希望圍繞超高標準展開深入探討。你想通過施加高壓,獲得高品質的想法,但同時也要足夠開明,以便及時發現自己的錯誤。

此外,一旦掌握了上述關鍵點,就應時時刻刻練習。作為CEO,你應當對幾乎每件事都有一個觀點。你應當對每項預測、每個產品計畫、每次演示,甚至每項評論都有一個觀點。讓人們知道你的想法。如果你喜歡某個人的評論,就回饋給他/她。如果你不同意,也回饋給他/她。說出你的想法。充分表達自己。

這樣做會帶來兩大積極效應:

• 在你的公司裡,回饋對事不對人。如果CEO不斷給出回饋,那麼與之互動的每個人都會習慣這一點。沒人會想:「天哪,他/她這麼說到底是什麼意思?他/她是不是不喜歡我?」每個人都會自然而然地關注事情本身,不會把它看成隨機的表現評估。

• 人們會習慣討論壞消息。如果人們習慣了探討每個人做錯了什麼,那麼,探討公司做錯了什麼就會變得非常容易。優秀的公司文化深諳「好事不出門,壞事傳千里」的資訊傳播規則,而糟糕的公司文化則有綠野仙蹤(The Wiz)中東方女巫的影子:「別告訴我壞消息。」

本文授權轉載自:網易科技

關鍵字: #企業經營管理
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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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