如何讓員工主動學習
如何讓員工主動學習
2005.08.01 | 科技

高中唸的歷史記得多少?三角函數還曉得怎麼解題嗎?化學元素表又背得出幾個呢?摸著頭想了半晌,許多人最後的回答往往是「奇怪,以前明明很厲害,怎麼現在忘得一乾二淨?」 「沒錯,學習是很容易遺忘的,」台灣科技大學資管系系主任盧希鵬笑著說,他最近看了大學入學考試的微積分題目,沒想到竟然一時想不出怎麼解題。盧希鵬為學習下了一個比喻:人類的學習就像是跑進玉米田偷玉米的狗熊,左手拔一根放右手腋下,接著右手也拔一根放左手腋下,就這樣左右手交替拔玉米的結果,另側腋下的玉米也一根根地掉,到最後,這隻笨狗熊真正偷走的玉米只有一根。問題究竟出在哪?

教育訓練新觀念
終身學習不是終身餵養

「以往我們感嘆「書到用時方恨少」,現在就怕「書到用時找不到」,」盧希鵬指出,現在這年頭,資訊太多、變化太快,而且資料可能散落在書、雜誌、網路、討論版以及各種管道中,再加上資訊不斷地推陳出新,如何有系統地統整與架構資訊成為不容易的課題。 「就算你學的都忘了,也無所謂,」盧希鵬說,正因為要學的東西太多,企業應該導正觀念,開放資源,讓員工化被動為主動,培養蒐集資料與找答案的能力,即使每個人對同一件事出現不同的理解,用目標導向的填鴨式訓練並沒有辦法增進企業競爭力,如何培養出能適應環境變遷、想法靈活、快速組織龐雜知識的員工,才是適者生存的決戰關鍵。「「學習如何學習」才能真正導出個人創意。」

招募人才新挑戰
廣納人才不搞近親繁殖

盧希鵬舉例,許多企業花了許多心力推廣員工終身學習或是e-learning(數位學習),為的就是讓員工有不斷成長的機會,「大部分方式只能稱為e-teaching(數位教學),而非e-learning,」他說,讓教師錄一段影片播放給員工看的方式,其實依然停留在單向、被動的階段,沿襲過往學校教育單向教學的模式,上完課、做測驗之後,大概不出幾天又都忘了,更別說應用在工作上。
主動式學習不僅需要來自工作者本身態度的調整,企業在組織內,也必須透過多元的交流,鼓勵員工進行思考的激盪。「企業維持創新活水還經常忽略一點——聘用人才的慣性,」盧希鵬舉例,經常可以聽到某某公司喜歡聘用某大學畢業的學生,因而無意之間形成「清大幫」、「政大幫」等區隔,「這就像生物學裡頭的「近親繁殖」,久了就會往「極化」發展,」就如同網路上微軟的討論板與蘋果電腦的討論板一樣,物以類聚的結果,反而看不到自身缺點,喪失了容納多元意見的可能。
盧希鵬指出企業必須要造就一個環境,讓不同背景的人們彼此碰撞。他常在授課的時候,要求工科學生與文科學生搭配同組報告,往往發現左腦和右腦合作會迸出更多創意。以企業來說,除了人才背景多樣化之外,工作輪調、各部門合作、多聆聽不同意見都是不錯的方法,尤其現在到處在講「融合」,例如以前資訊跟生物是無關的科目,現在竟然有「生物資訊」這門學問,以後勢必會有更多異業結合的例子,激盪出意想不到的火花。

工作場域新樣貌
走出辦公室勝過閉門加班

營造創意思考,更需要透過空間來助一臂之力。盧希鵬指出,一般人在緊張、拘束時,右腦會關閉,比較沒創意,但是在放鬆、和朋友聊天時,卻經常會有突如其來的妙點子,因此許多企業在辦公室設計上就特別講究營造出休閒、輕鬆的感覺,希望員工來上班的同時,也能保有愉快心情,進而增加工作時的創意,甚至偶爾將開會地點移師風光明媚的郊區,換個環境、增加刺激,想法也會有所不同,鼓勵員工「享樂」,多在工作之餘遊山玩水、開拓視野,「工作成效說不定會比心不甘情不願地埋頭加班一個月還來得好!」
在一個本益比降到谷底,企業面對嚴苛成長考驗的現在,如果有機會重新激勵經營團隊及員工,成為引領業界開創新局的要角,此時不做,更待何時?

盧希鵬
1962年次,美國威斯康辛大學麥迪遜分校博士,現任國立台灣科技大學資訊管理系系主任,同時也擔任科技節目主持人,十年來訪問過近千位科技業高階主管,同時也是報章雜誌專欄作家,著有《要當有氣質的狗熊》一書。

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AI 同事愈來愈多怎麼管?Going Cloud 用「多代理系統」,助企業打造最強營運大腦
AI 同事愈來愈多怎麼管?Going Cloud 用「多代理系統」,助企業打造最強營運大腦

ChatGPT、Gemini、Claude 等 AI 通用工具問世後,「AI」無疑成了現今全球最熱門的關鍵字。儘管許多企業已經開始導入相關應用,多數卻仍停留在文書輔助、單一聊天機器人(Chatbot)運用等單點階段。但隨著商業環境快速變化、缺工日益嚴峻,企業需要的不再只是一個會回答問題的對話框,而是具備「自主決策與行動執行」能力的「代理式 AI」(Agentic AI)。

Going Cloud 和 IDC 合作發布的《多代理系統崛起 打造敏捷韌性企業》報告便指出,如今「AI First」時代來臨,企業的 AI 應用正從輔助性質走向自主營運,有 80% 的企業期望藉此提升生產力,70% 的企業希望能更輕鬆處理複雜任務,還有 66% 的企業期望透過多模型來提升整體效能。

代理式 AI 愈來愈多,必須納入組織管理

但究竟什麼是「代理式 AI」?

「過去人們使用生成式 AI 時,需要一步步下達明確指令,但現在使用者只要賦予代理式 AI(Agentic AI)明確目標,它就能自己理解前因後果、進行推演,甚至能去呼叫 API 完成任務。」Going Cloud 總經理黃柏淞點出差異。
而當企業內部的代理式 AI 日益增加,比方說,人資部門有專屬 AI、業務部門有報價 AI、法務部門有合約審閱 AI,跨部門協作的複雜度也隨之飆升,「如果你是管理者,你就會意識到,必須把 AI 當成一個人,納入組織裡來管理。」黃柏淞強調,能統籌、指揮多個 AI 代理協作的「多代理系統」(Multi-Agent System, MAS),正是為了解決這個痛點而生。

簡單來說,MAS 就像虛擬的企業總部,負責協調、治理負責不同任務的 AI 代理、工具和功能模組。在讓 AI 自主決策的同時,各個 AI 代理間也能共享資訊、協調分工。MAS 還具備極佳的擴展性和分散性,企業可以依照業務需求,隨時新增、更改 AI 代理,能大幅提升營運韌性。

雖然企業普遍意識到,代理式 AI 已經蔚為風潮,但實際部署時,仍面臨諸多挑戰。《多代理系統崛起 打造敏捷韌性企業》報告便顯示,資安疑慮、預算限制、缺乏 IT 支援分別是企業最擔憂的三大問題,「企業最擔心串聯多個 AI 代理時,要是權限沒控管好,很容易有機敏資料外洩的風險。」黃柏淞提到,在此情形下,Going Cloud 推出了以「分層式多代理架構」為核心的解決方案。系統會由一個「主管代理」(Supervisor Agent)作為主要決策層,底層則串聯了各個負責單一任務的「任務代理」(Task Agents)。

以 Going Cloud 服務的大型金融企業為例,假設一位 VIP 客戶登入銀行 APP,詢問 AI 客服:「我想申請房貸,請問現在利率多少?另外,請幫我評估把我目前的科技股基金贖回當作頭期款適不適合?」如果是傳統的聊天機器人,可能會因為問題太複雜直接轉接人工客服。但在 Going Cloud 的分層式 MAS 架構裡,「主管代理」接收到任務後,會先拆解再指派負責「房貸利率」的「任務代理」,去後台抓取客戶的信用評分和最新房貸專案。同時,這位虛擬主管還會指派「理財分析」的「任務代理」,去檢視客戶最近科技股基金的績效並預測市場。最後,再由「主管代理」統整資訊,一併給出一份完整且客製的財務建議,「分層式 MAS 能確保整個過程的指令被清楚傳遞,而且因為權限分層管理,房貸 Agent 不會碰到不該碰的理財資料,符合金融業的風險控管與合規要求。」黃柏淞說。

目前 Going Cloud 已經協助知名金融機構導入 MAS 架構。以實際成效來看,多代理客服平台能降低 50% 以上的人工客服工作負擔,並讓回覆使用者問題的平均時間減少 60% 以上;FAQ 知識導向與 API 資料調用的正確率,在調用得當的情況下,也都達到9成以上的成功率。黃柏淞指出,金融、製造、顧問等有複雜跨部門協作需求的大型企業,都是亟需採用代理式 AI 的產業。

#0 AI同事愈來愈多怎麼管?Going Cloud用「多代理系統」,助企業打造最強營運大腦
提到目前與台灣領先金融集團的合作進程,黃柏淞表示因為金融機構的特殊性,需要縝密的全方位服務,從前期討論到技術導入,大約需要半年到九個月的時間。
圖/ 數位時代

懂雲也懂企業痛點,助員工無痛升級「AI 小組長」

但為什麼 Going Cloud 能為企業打造出如此高效的代理式 AI 底層架構?一方面,Going Cloud 先前服務過亞洲最大 AI 多媒體科技集團科科科技(KKCompany Technologies),奠定具備理解和服務大型企業的經驗,且自 2022 年創立起,就鎖定服務架構最複雜的大型企業市場。同時,Going Cloud 是全台首家榮獲 AWS 生成式 AI 服務能力認證及 ISO27001、ISO27701 雙重國際驗證的雲端產業專家,此成就彰顯 Going Cloud 在堅實的資訊安全基礎上,深化了對個人資料保護的承諾,為客戶提供符合國際標準的資料保障,強化雲端服務領導地位。另外,Going Cloud 還能為企業量身打造底層 AI 平台,提供 AI 策略方針定調、雲端架構設計、Agent 任務規劃、效能優化等一站式服務。

對於準備跨入「AI 商用階段」的企業,黃柏淞建議,釐清應用場景,比追求最新技術更重要,「唯有清晰定義痛點,才能讓強大的 MAS 平台真正落地。」
他特別提到,導入 MAS 系統不只是 IT 部門的責任,其實更像企業的升級轉型,「未來的知識工作者,不能只是單純『接球就打』,每個人都將成為『小組長』或『專案經理』。」例如員工不必再親自打開 excel 敲公式、解讀報表,應該要學著指派手下的「數位同事」去執行。員工的核心價值,將從過去繁瑣、重複性任務的執行,轉移到前期的目標定義、流程規劃,以及後期的決策判斷和審核把關。

AI 技術飛速推進,企業間的競爭已從「要不要用 AI?」,升級成「如何管理與協作多個 AI?」。透過建構靈活、安全且具高擴展性的多代理系統,企業不僅能解放員工的生產力,更能在瞬息萬變的市場中,打造敏捷、韌性兼具的營運大腦。

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