「為什麼專案進度又落後了?」這5種提問,小心傷了團隊士氣!
「為什麼專案進度又落後了?」這5種提問,小心傷了團隊士氣!

圖說明

「為什麼專案進度又落後了?」「為什麼本季表現下滑?」在檢討會議上,主管企圖運用提問,釐清團隊未達標的原因。可惜這種問話方式聽在部屬耳裡,就像是興師問罪!這不僅讓團隊心情大受影響,還營造出一種「誰回答就要誰來承擔」的氣氛,當然沒有人願意深入思考,提出解決方案。

美國著名的溝通大師卡內基早在八十年前,就曾在《如何贏得友誼及影響他人》中寫道:「高效率的領導者懂得如何問問題,而不是忙著下指令。」

他所謂的「問問題」,是指懂得提出「具有啟發性的問題(empowering question)」,幫助部屬整理思緒、激發創意,指引出工作的新方向。當團隊成員循著問題,逐一爬梳可行的做法,自行推導出一套改善之道,就會基於「這是我想出來的!」而更有動機和意願去執行。

但究竟主管應該「怎麼問」?商管暢銷書作家 Bernard Marr 在 Linkedin 分享的作法可供參考:

第一招:別怕太囉唆,就是要問出細節

(X)「這個做法可行嗎?」
(O)「可以詳細解釋一遍你的做法嗎?」

所謂有啟發性的問題,就是讓答案不要只有 Yes 或是 No,而是讓回答者有更多的發揮空間。與其只關心最終的結果,不如換一種問法,讓員工覺得被重視、被關心,也能夠更具體的瞭解過程。

第二招:別怕太濫情,力搏感情就對了

(X)「這個月的目標金額達成了沒?」
(O)「這個月的工作狀況一切都還好嗎?」

這樣的問題方式會大大改變員工對主管的看法。大部份的人都吃軟不吃硬,因此略施一點溫情攻勢,總比一開始就負面指責來得好。這種有助於改善互動關係的問題,能夠讓你換一種方式監督進度,而且不會聽起來過於冷漠、頤指氣使。

第三招:別怕太犀利,你需要懂得思考的人才

(X)「要繼續採用這個策略嗎?」
(O)「繼續採用這個策略的話,你預測本季的結果大概會如何?」

想要讓員工更有想法、更勇於走出創新的道路?這一招最適合!批判性思考往往是最需要被激發的。今日不經意的一個小問題,說不定能夠成為明日偉大想法背後的推手。

第四招:別怕太挑剔,多拋假設問題沒壞處

(X)「這一次要採用A方案還是B方案好?」
(O)「為什麼我們總是採用A方案或是B方案?這真的已經是最好的方法了嗎?」

在拋出問題前,不要太過於劃地自限。很多時候,只差再往前那麼一步,就能藉助眾人的腦力激盪,殺出從未想過的第三條路。

第五招:別怕太巴結,借重他人經驗是上策

(X)「在這件事上,你有什麼看法?」
(O)「根據你過去在這方面的經驗,你認為怎麼做比較好?」

不必多慮對方會覺得這是奉承話、場面話!人人都有好為人師的特質,當領導者展現出對經驗的看重,自然會讓回答者能夠更有把握地分享所知所見。

bonus:別怕太費工,多想一下失敗原因為未來做準備

(O)「你們覺得為什麼這個方案會成功/失敗?關鍵點何在?」

在一次巨大的成功/失敗後,不要忙著狂歡/傷心,先提出一個能夠讓大家重新思考的問題,讓員工有時間靜下心來找出癥結點吧!透過詳細的辯證找出成功或者失敗的理由,能夠幫助團隊催生出新一波成功浪潮,也會更謹慎避免重蹈覆轍。

期待員工擁有解決問題的能力?那就做個狂問問題的領導者吧!當你勇於對員工拋出一個又一個的問題時,促使大家天天思考,就能逐漸培養出「擁抱問題、解決問題」的良性職場文化。

原文出處 / Linkedin
圖片來源 / ShutterStock

本文授權轉載自:經理人

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AI 成為企業新基礎設施,勤英科技從雲端代理走向 AI Infra 整合
AI 成為企業新基礎設施,勤英科技從雲端代理走向 AI Infra 整合

因應生成式 AI、代理式 AI 與實體 AI 的崛起,模型成為企業資訊基礎設施的一環,企業不僅需要算力、還必須具備同時管理多個 AI 模型、優化營運成本,以及確保 AI 基礎設施的安全與穩定;有鑑於此,服務超過 2,000 家企業客戶上雲的勤英科技(ELITE CLOUD)將業務範疇從雲端代理延伸到 AI 基礎設施整合商,協助企業整合多元模型資源、因應不同應用場景彈性調度算力資源,在 AI 新世代建立可規模化的 AI Infra 能力。

「隨著 AI 從單一聊天機器人進化到多模型、多代理協作,企業的核心競爭力不再僅是擁有 AI,而是建立一套可管理、多模型共存、穩定、安全且可持續擴充的 AI Infra 環境。」勤英科技區域總經理黃士培表示,為協助更多企業推進 AI 創新實務,勤英科技從原本的 AWS、Google Cloud、Azure 雲端代理角色,進一步轉型為 AI 基礎設施整合服務商,透過多語言模型平台 MixRoute、代理式 AI 導入與企業資料治理服務,協助企業建立真正可落地、可管理、可擴展的 AI 應用架構。

從 IT Infra 到 AI Infra,企業最大挑戰不是模型、算力而是管理

過去幾年,許多企業透過生成式 AI 實現「問問題」、「摘要文件」、「生成簡報」,提升員工工作績效,而代理式 AI 的崛起與普及,則讓「內嵌 AI 的企業應用」快速成為新常態,從企業資源規劃(ERP)、顧客關係管理(CRM)、人力資源(HR),到客服、研發甚至製造系統,AI 開始深度嵌入各類企業應用,AI 扮演的角色也從單純的輔助工具,逐漸進化為企業營運與決策流程的重要核心。

也因此,企業保持未來競爭力的關鍵,不再是「有沒有導入 AI」,而是「是否具備管理 AI 的能力」,包括如何讓多模型共存、如何控管 Token 成本、如何確保資料品質與一致性、如何依不同部門需求配置 Agent,以及如何避免 AI 成為新的資訊孤島,都是企業導入 AI 後的新挑戰。

「Gemini、Claude、OpenAI、Mistral 等模型快速迭代,意味著企業若只押注單一模型,未來很可能在成本、效能與彈性上失去優勢。」勤英科技區域總經理黃士培表示,企業接下來更需要以「Models as Infrastructure(模型即基礎建設)」的思維,將大型語言模型視為與運算、儲存、網路同等重要的基礎資源來規劃、治理以及進行成本管理,將資訊系統架構重塑為 AI 基礎建設。

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圖/ 數位時代

勤英科技服務的客戶數超過 2,000 家,不少客戶已導入 AI 應用服務,正積極建置 AI Infra 與管理環境,因此,勤英科技自 2025 年積極轉型,將 AI Infra 視為企業長期競爭力的基礎建設來經營,業務範疇從傳統雲端代理擴展至 AI Infra 整合服務商,例如與多模型平台 MixRoute 合作,並開發可支援單一登入(SSO)、彈性調度不同大型語言模型 Token 的管理平台,協助企業簡化模型管理與成本控管,將更多資源與心力聚焦於核心業務與創新應用。

從雲端代理走向 AI Infra 整合,勤英科技從三面向協助企業發揮 AI 綜效

有鑑於 AI 應用與雲端環境息息相關,勤英科技除因應企業客戶的多雲策略協助管理多雲環境、優化成本,以及落實資安治理,更因應不同使用情境推出三種 AI 方案助力企業:

第一:提供開箱即用的 AI 服務。

黃士培以 Google Cloud 的產品為例解釋,透過整合 Gemini 的 Google Workspace,企業可直接在 Gmail、Meet、Docs、Sheets、Slides 中使用 AI 功能,包括會議摘要、文件生成、簡報整理等,快速提升員工生產力,同時,增強企業對 AI 應用的信心,為之後的應用深化做準備。

第二:協助企業規劃、打造與導入代理式 AI 應用服務。

「對於擁有豐沛結構化數據資料、知識庫的企業來說,除以生成式 AI 打造企業大腦,還會透過代理式 AI 提升自動化執行能力,重塑工作效率。」黃士培表示,勤英科技可以基於 Google Gemini Enterprise,提供含括底層雲端架構、AI 模型調度、資料治理與 AI Agent 串接等服務,讓企業員工可以自然語言安全調用企業資料,讓 Agent 進一步執行任務與推動流程。

舉例來說,勤英科技協助在台灣成立超過 50 年的製造業品牌商將 Gemini Enterprise 介接 SAP 與 Salesforce 訓練模型、建立可供 AI 調用的企業知識中樞;另在影音內容生成領域,勤英科技亦協助客戶導入 AI 自動化技術,將內容產製成本縮減達 90%。

第三:提供多模型聚合管理平台,滿足企業以 API 串連各種模型的需求。

勤英科技與新加坡 MixRoute 合作,提供企業客戶多模型管理平台,讓企業可以視需求彈性敏捷的調度 Gemini、Claude、OpenAI 等不同模型,並透過單一帳號、單一帳單與 Budget Alert 機制,管理 token 使用量與 AI 成本。

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圖/ 數位時代

「透過我們提供的多模型管理平台,企業客戶不會被單一模型綁定,可以在模型快速疊代的環境下,更靈活地管理成本與算力資源。」黃士培如是說道。

總的來說,隨著 AI 應用從單點工具走向大規模企業部署,下一波競爭核心將從模型能力延伸至 AI 基礎設施管理能力,而這也是勤英科技從雲端代理走向 AI Infra 整合服務商背後的核心原因:當 AI 開始成為企業營運的一部分,企業需要的,已不只是模型供應商,而是能協助串接雲端、資料、Agent 與應用場景的長期技術夥伴。

有關更多勤英科技相關資訊,請查詢網站:https://www.elite.cloud/zh/

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