年輕人就是心理素質差、抗壓能力低,草莓族無誤?腦科學告訴你可不是這麼一回事
年輕人就是心理素質差、抗壓能力低,草莓族無誤?腦科學告訴你可不是這麼一回事
2016.06.30 |

當20世代(20-29歲)正式進入職場,往往會大受震撼。在這裡,沒有新生課程教他們入門的訣竅,唯有自己獨自摸索。丹妮初出社會,在一家電視台開始第一份工作:製作一些迷你新聞片段,像是報導一隻卡在公園樹上的小貓,或是國慶煙火花絮。

圖說明

這份工作看起來是大好機會,只不過一如多數的20世代,丹妮太在意犯錯了。寫給主管的信裡,用了不恰當的語氣和措詞;她不小心將相機袋遮到麥克風,以至於某段影片聲音變得很模糊等等。

每當這些事發生,總有些資深員工會一陣風似地跑到她身邊(這是丹妮事後的感覺),讓她知道她鑄下大錯。她有時會被叫進老闆辦公室,用嚴重的口吻指責她在網頁頭條上寫錯某個政治人物的名字。

這些每天的小災難,都把丹妮搞得暈頭轉向。她開始失眠,因為心裡會一直重播老闆、其他人對她的批評,擔心明天又會因為某件事挨罵,不禁認為自己不配擁有這份工作。她忍不住每天打電話、傳Line向朋友訴苦。

丹妮每一天都有辭職的念頭,當她告訴她的朋友時,卻得到「草莓族」的稱號,不禁讓她更加沮喪。

年輕人真的是草莓族?用腦科學來分析一下

看到這裡,你可能會覺得丹妮抗壓性也太低了,為了這種小事就在崩潰。不過,回想自己還是菜鳥的那段歲月,大多數人也都曾經非常在意身邊的人對你的評價,而且常為別人隨口的一句評論困擾一整天。

上述種種導致了年輕人抗壓低的印象,更把這件事貼上糟糕的標籤。然而,這並不能完全說是心理素質低弱,而應該從認識大腦處理資訊的方式著手。

MRI(磁共振成像,Magnetic Resonance Imaging)研究顯示,20世代的大腦對負面資訊的反應比年長成年人大腦更強烈,因為他們掌管情緒的杏仁核活動更為頻繁。相較於更年長的成年人,他們比較容易記住負面資訊,反而不這麼容易記住正面訊息。

因此,20世代一旦能力受到批評,往往變得焦躁與憤怒,甚至想起身採取行動。他們會對別人產生負面情緒,而且鑽牛角尖想找出原因:「為什麼老闆會這麼說?為什麼老闆不喜歡我?」把工作焦點全放在自己身上。

當工作變得麻煩或不愉快,20世代極其活躍的杏仁核,常會讓他們想藉由換工作轉換情緒,不然就是衝到「上司的上司」那裡大吐苦水。老天!他們不知道「上司的上司」的杏仁核,不像他們的那麼容易激動。

說回丹妮,要是她辭職,心中或許會舒服一陣子。但辭職也會證實她的恐懼:她果然不夠格擁有這麼好的工作。後來,她聽從了媽媽的建議:撐到一年再換工作,至少在履歷上能夠累積一年的資歷。

為了讓自己好過一些,丹妮改變因應的策略,但問題更大了:她開始杞人憂天。她總是不停想著自己是不是又犯了哪些錯誤,做了哪些事會害她被炒魷魚,哪些事情可能會出錯。

雖然丹妮自己也知道,這些擔憂並不會真的發生,她還是滿心以為只要想像最壞的狀況,當壞事發生時,她不致於措手不及。

丹妮的擔憂雖然讓她不必再受驚嚇,卻也使身體長期處在負面情緒下。長期的憂慮會讓心跳上升,可體松(cortisol,即壓力賀爾蒙)含量增高,最後導致憂鬱。

一激動、一衝動時,記得這只是杏仁核在作用

當你陷入這些情緒時,請記得這往往不是「你」的性格、心理出問題,也不代表「你」就是這麼糟糕的人,而是被生理所影響了。

丹妮雖然無法掌控工作時的每個情境,但可以主控詮釋它的方式,以及該如何反應,跳離杏仁核的影響。

最好的應付方式,是重新評估那些艱難時刻對她的意義,釐清哪些是事實、哪些是自己嚇自己的想像。

重新評估有助於減輕、甚至避免不良的情緒,不但能改變因應工作的方式,對工作的感覺也會改變。

每當工作一出錯,丹妮下一秒就擔心自己被炒魷魚。這一點也不理性。通常工作(感情也是)不會這麼脆弱。丹妮必須了解艱苦的日子就像是一陣吹過的風,而且工作也不像她所想的只針對她個人。

另外,丹妮也應該停止「每天」打電話、傳Line訊息給朋友訴苦,雖然打給朋友會讓她心情變好,卻也剝奪她安定自己情緒的機會。

要是太常把自己的苦惱託付他人,我們就無法學會獨自面對悲慘的日子。因為面對困境時,大腦處於最佳學習狀態,如果我們不能趁此時試著安慰自己,大腦就學不到新的技巧。不學會安定自己的情緒,我們的自信只會日益減弱。

面對工作上不順心的事情,用理性回應你的情緒,你會開始想:「哪些才是事實。」

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  2. 年輕員工該怎麼帶,才能發揮戰力?一次讀懂網路世代 8 大特質!
  3. 兩、三年就換工作的人,表現得比穩定的員工更出色!原來待得久不一定更好

圖片來源 \ Andrew Imanaka via Flickr, CC Lisenced
資料來源 \ 《20世代,你的人生是不是卡住了:你以為時間還很多,但有些決定不能拖》,天下文化

本文授權轉載自:經理人

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五十年零售老店的 AI 轉型:良興攜手 Data-DI,打造專屬 AI Agent 賦能組織升級與知識傳承
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1973 年,良興從台北光華商場一間 50 坪的電子零件行起家,半個世紀後蛻變為年營收破十億、毛利率 18% 的全通路 3C 品牌。不過,伴隨規模擴張帶來的不只是成長,還有日益加劇的管理摩擦。門市遍布全台、品項高達近萬筆,加上跨部門協作頻繁,行政耗損與知識傳承的缺口,成為這家老字號邁向下一階段的隱形天花板。

良興總經理賴志達回顧,從電子零件跨入電商、從線下擴張到 OMO 全通路、再到會員深度經營,作為 3C 零售業者,良興每一波轉型都走在同業前面。「現在輪到 AI 了。如何做到人機協作、AI 賦能,就是良興第五波轉型的核心命題。」

AI 自動化,從行政細節釋放組織戰力

轉型需要夥伴,而賴志達評估合作夥伴的標準很明確:技術能力是基本,產業知識(Domain Know-how)的深度是關鍵,回饋速度更是最終決定因素。2025 年的未來商務展上,良興選擇攜手 Data-DI,看重的正是其「策略諮詢 + AI 產品 + 落地陪跑」三軌並行的實施能力。

很快的,良興與 Data-DI 合作的第一個專案,就落在最耗費人力、卻最常被忽視的環節:會議記錄。「會議如果沒有產值、沒有效果,對企業很傷!」賴志達說,他每天參加許多會議,但跨單位協作的會議記錄長期依賴人工聆聽與逐字整理,常出現人名誤植、決策遺漏、行動項目無人追蹤,讓會議效果大打折扣。

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良興總經理賴志達
圖/ 數位時代

為了解決會議記錄的痛點,Data-DI 業務副總包威棣指出,在導入工具以前,團隊須先釐清三件事:場景是否具備落地價值、哪些流程節點適合 AI 介入,以及以終為始地掌握客戶真正想要的輸出樣貌。這些看似基本的提問,都決定 AI 能否精準落地。

確認方向後,良興與 Data-DI 成功導入 AI 會議記錄自動化系統,透過模糊比對技術校正語音辨識誤差,並將生成的雙版本報告直接回存至既有資料庫,不僅將行政人員從重複性作業中釋放,也為後續的 AI 應用奠定扎實的系統整合基礎。

賴志達分享,現在他去外部開會也會用這個工具,運用 AI 把錄音轉文字、再整理成簡報,很快就能完成,更令外部夥伴驚艷。「我認為這是很成功的案子!也提醒想做 AI 的老闆們,與其急著搞大架構,不如先從小工具讓公司嘗試 AI,建立理解和認同。」

AI 把資深員工大腦轉化為資產

補完行政效率的缺口後,良興接著切入更深層的營運核心:知識傳承。過去,頂尖銷售經驗長期鎖在少數資深員工身上,新人培訓耗時三個月,員工離職即帶走知識資本。與此同時,網路資訊發達,消費者進店前早已掌握基本規格,3C 通路門市人員要如何發揮更多價值?「我要門市的人不是死背規格,而是面對客人時,能用客人能理解的方式對話。」賴志達說。

為此,Data-DI 協助良興建置 AI 門市教育訓練系統。系統透過六大自動化關卡,串接教材生成、審核上架、AI 銷售對練與成績回報,主管僅需在核心節點審核;員工透過手機語音對練,系統依口吻、專業度、回應力等維度自動評分。賴志達表示,目標是將新人培訓期縮短至一個月,讓數十年累積的銷售智慧轉化為可複製、可傳承的企業資產。

然而,要讓這套系統真正運作,得先解決兩個根本問題:資料從哪裡來?以及訓練如何更準確?

「以前大數據時代,講的是資料要大、全、細、實;現在 AI 要做到的是準(準確)、合(合乎場景)。」包威棣說。良興不同廠商提供的素材品質參差不齊,Data-DI 除了整合內部資料,也補充加入外部市場評測內容以填補空缺,再透過人員審核機制過濾雜訊,搭配 agent 架構的多層步驟與知識限定,確保系統能精準提煉對應品類的訓練素材。

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Data-DI 業務副總包威棣
圖/ 數位時代

賴志達則看得更遠:「這些教育訓練的內容,也將成為公司未來訓練機器人很好的原料。」

Data-DI 陪跑型顧問,帶領企業 AI 轉型

良興與 Data-DI 合作的兩個專案中,雙方共同克服了長提示詞邏輯混亂、AI 幻覺污染知識庫、逐字稿讀取逾時等技術難題。邁向下一步,賴志達表示,公司各部門很早就建置 Power BI 報表,但數據豐富不等於決策清晰。「數據是土壤,如果沒有梳理,就沒有用了。」因此,他的下一個目標是活化數據資本、推動行銷自動流,以精實的人力持續驅動成長。

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良興攜手 Data-DI 推動 AI 落地,以小步快跑模式為企業創造變革。
圖/ 數位時代

包威棣則從顧問視角歸納兩個觀察:AI 導入需要高層認同、由上而下推進,像賴志達這樣持續引領良興走在業界前端的決策者,就是不可或缺的推手;而單點工具的價值,終究要累積成組織體質的轉變才算真正落地。「就像會議記錄改變了會議當責的結構,人員訓練改變了知識傳承的方式。從點狀應用走向企業變革,這種決策思路才是 AI 真正深入落地產生價值的關鍵。」

最後,對於仍在觀望AI應用的企業,他則建議:「未來 AI 導致的落差只會愈來愈大,人會變成超級工作者,企業會變成超級企業。開始做就對了,先做一個三個月的小任務,降低落差、再急起追上。」從痛點切入、小步快跑,讓組織在實作中累積對 AI 的理解與信任,這正是 Data-DI 的陪跑哲學。

有關更多 Data-DI 相關資訊,請查詢網站:https://www.data-di.com/

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