主管們,別浪費時間在「這種人」身上!管理要有效,先認清團隊中的5種角色
主管們,別浪費時間在「這種人」身上!管理要有效,先認清團隊中的5種角色

從小到大,不論是你的家庭還是你的工作,身邊一定會有各種不同的人與你一起努力為一目標邁進。久而久之,你會發現不是每個人都像你一樣往前衝,為自己的工作努力。尤其,如果你是主管的話,你可能有更深刻的體會,看到更多不一樣員工的樣貌。

你是哪種人?

《紐約時報》暢銷作家,隆・克拉克(Ron Clark)在《如何移動你的公車?》中,將生活、家庭以及公司,比喻成一台公車,這輛公車沒有汽油也沒有電力,而移動的方式,就是得靠以下常見的 5 種人來移動。

1. 跑者(The Runner):最突出的那些人,能使公車移動的最快。

主管應對之道:給予更多激勵和獎賞,能換取更大的成效。

圖說明

他們總是不斷地鞭策自己要完成自己份內的工作,做完之後,還會來跟你討論還有哪些事情可以做。這樣賣力工作的跑者,其實需要給予更多的獎賞。

我們常以為要鼓勵那些較沒衝勁的員工,所以當他們完成一項較大的案件時,我們就必須給予特別的鼓勵,來讓他更有信心更快速的完成其他事項。

但真正要投資並鼓勵的是像跑者那樣的員工,因為這樣的員工更懂得感恩;給予一定的鼓勵,會使他們的生產力及效率更高。比起使「乘客」般的員工跑起來,使「跑者」員工跑更快,更能使你的公車加速前進。

2. 慢跑者(The Jogger):優良員工,能使公車正常移動,但水準不到跑者那樣。

主管應對之道:看見他做的努力,適時給予認可。

圖說明

慢跑者每天準時上下班,能準時完成自己該做的事情。他會努力讓自己跟上公司的步伐,努力做到每件他應該做的事情。雖然平常不會有較亮眼的表現,但是如果給他大任務時,他也可以順利的做出一個成果。

對於慢跑者,他們在乎的是「你有沒有看到他做的一切」,需要的是適時的鼓勵。如果你想要使慢跑者加速,就給予他們一定的認可與讚賞吧!

3. 散步者(The Walker):常抱怨,貢獻的前進動能較少。

主管應對之道:直接指派小任務,明白告訴作法。

圖說明

你會常常聽到他在抱怨主管又增加了哪些任務,以及糾正組織哪些事情做得不好等等。面對這種「散步者」員工,建議主管「直接告訴他們要如何去做」。

例如分派一些小雜事,直接請他們幫忙某些任務,做為公車前進的輔助者,就不用勞煩到生產效率較高的員工,也能完成某些例行事項。

4. 乘客(The Rider):基本上只是增加了重量。

主管應對之道:別花時間激勵他們,因為根本沒用。

圖說明

最後也有種人,每天就是來公司休息,不但不會幫助他人做額外的工作,連自己份內的工作也會找各種理由拖延時間,導致無法如期完成。

他們不在乎組織的整體發展,甚至連自己的成就也不在乎。那為什麼主管不直接開除他們?因為這些乘客,在偌大的組織內很難被一一發現,再加上他們可能並非公司直接與業務相關的單位,即使不追求成長卓越,也無傷大雅。

試想,你會因為公司總機在接聽電話時毫無熱情,而直接開除他嗎?通常沒有犯太多錯的話,答案就是不會。面對乘客,請不要花過多的時間去想辦法讓他走起來,因為你所花費的精神與時間,會比你想像的多更多。

5. 駕駛:領導公車移動的人。也就是公司的主管或是 CEO。

圖說明

駕駛的工作,就要握緊方向盤,掌握公司前進的方向。

把握兩個原則,讓你的「公車」跑得更快

一個企業的環境,都會有這 5 種人的存在。而主管在帶領大家一起往前邁進,應該怎麼做才能發揮最高的效率?克拉克提出兩個建議:

1. 說到做到,建立公信力

不論你是員工還是主管,都要盡力建立自己的公信力,別說做不到的承諾。如果你是員工,只要你有公信力,主管會放心放手讓你做你想要做的事情。而如果你是主管,擁有公信力,就可以在員工心中,建立起偶像般的崇拜感。

2. 表達謝意,可以幫助每個人達到高水準

「謝謝你為公司做這樣的付出!」給予員工一定的感謝回饋,可以使員工更盡心盡力的為自己的組織衝刺。當他們聽到來自主管的感謝時,會使員工有一定的成就感。但也不能太過頻繁感謝,使員工覺得這樣的回饋為理所當然。

製圖 / 柯秀穎

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本文授權轉載自:經理人月刊

關鍵字: #企業經營管理
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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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