Google 員工是怎麼工作的?內部手冊大公開
Google 員工是怎麼工作的?內部手冊大公開

任何人在職場上的工作,不外乎「找問題」或「想解答」,像是該在哪些地方投注資源、品牌的核心概念是否有透過產品傳遞出去,或是接下來該發展哪項產品等等。

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圖/ Maglara : Shutterstock.com

對經驗或智慧有限的「個人」而言,很多問題總是顯得龐雜困難,因此我們想出了變通之道,仰賴「三個臭皮匠勝過一個諸葛亮」,希望透過團體腦力激盪,得出更周延的答案。

不過,你是否想過,「一群人加總的智慧,勝過一個人」這樣的思考邏輯,真的完全正確嗎?

腦力激盪結果好壞,「怎麼討論」比人多更重要

曾任Google設計師、主導Chrome、Gmail系統規畫的傑克.納普(Jake Knapp),也曾經深信團體討論的魔力,但是在一次腦力激盪會議中,某個工程師突然提問,「你怎麼知道腦力激盪有效呢?」

納普坦言,當下他確實有點尷尬,因為「我根本沒有測量過團體腦力激盪的成果好壞。」然而,正是這個天外飛來的大哉問,就此開啟了他的反思歷程。他開始從自己的工作中,系統性地檢視「群眾討論」和「個人構思」的利弊得失,最後意外地發現,過去他採用過的成功解決方案,大多數都是他「個人」在一定時間壓力下的「專注」構思。

難道個人智力優於集體智慧?納普並未驟下結論,更進一步分析發現,關鍵不在於他一個人就擁有以一擋百的智力,而是集體腦力激盪的「時間太短」,不足以讓參與者深入思考;再加上與會者都是「抽空」參與,並非投入全副心力,才會得出「個人優於群眾」的結果;更重要的原因是,「出席成員的同質性太高」,把一群同背景的人關在一起,很容易限縮眼界、也看不見盲點。

一番抽絲剝繭,納普得出了解答:腦力激盪最終方案的好壞,不取決於參與討論的人數多寡,與「討論的方法」更相關。他據此提出了一套無論團隊、專案大小,只須找來5~7名核心成員,展開為期5天的討論方法,命名為「衝刺計畫」(SPRINT),並撰寫成內部手冊,最近集結成《Google創投認證!SPRINT衝刺計畫》、公諸於世。

2012年,Google創投將衝刺計畫用於協助新創公司解決商業難題,至今已有上百個團隊實測,證實有效,並且已協助超過上百間新創公司解決商業難題。

關鍵決策者全程參與,確保構思方案的可行性

衝刺計畫的受惠者之一,是獲得Google創投挹資、被譽為「星巴克有史以來最強大的競爭對手」的藍瓶咖啡(Blue Bottle Coffee)。

2012年,藍瓶咖啡創辦人詹姆斯.費里曼(James Freeman)希望將公司獨特而又專業的咖啡體驗,透過電子商務傳遞給更多消費者。在籌備專案的過程中,納普與Google創投執行長約翰.澤拉斯基(John Zeratsky),便運用了衝刺計畫的幾個核心概念。

他們安排一整個禮拜,找來了工程師、零售專家,當然還有藍瓶咖啡的成員(包括創辦人、財務長、公關經理、顧客服務總監等)共聚一室,讓不同領域的人為同一件事情全心投入,克服了前述腦力激盪成員「只是抽空」「停留在同溫層」的討論法,與會者可以針對自己熟悉的主題發表意見、也為他人排疑解惑。

最關鍵的成員,當然是費里曼(創辦人)。「唯有能做決定的人在現場,才能確保衝刺計畫的可行性。」納普強調,在衝刺計畫裡,決策者最好全程參與,以免當所有人都達成共識後,卻在向上呈報時被否決,前功盡棄。

快速實測、快速失敗,汲取經驗推出優化版本

藍瓶的電商計畫啟動後,成員們先是經過3天的討論,幾個網站的「原型」逐漸浮現,最後2天便進入實測階段。

在過往的經驗裡,實測階段通常是在專案將近尾聲才展開,但是納普認為,「等到那時候,一切就太晚了。」試想,電影拍完之後,雖然有「試映會」可以聆聽觀影者的意見,但如果當場「惡評如潮」,導演也無力回天。「與其投入大量金錢與時間,把所有細節都做對了,不如先做出逼真外觀,快速學習。」納普讓眾人在1~2天內就推出產品原型,並找來精準的使用者當「把關者」,測試方案的可行性,以初步了解市場的真實反應

實測階段有兩個好處,一是可以讓提案者在實做的過程中,找出可能的問題;二則是讓真正的目標族群,在產品上市前就直接點出可能的缺陷。在藍瓶咖啡的測試裡,他們做出3個原型網站讓消費者實際體驗,彙整經驗後,藍瓶於2013年推出自己的官方網站,成功帶動營收增長。

方法再好用,終究是手段,回到衝刺計畫的第一步,如果你有個機會,可以讓Google創投這個精英團隊,為你的組織實行衝刺計畫,你會先從哪項關鍵問題著手呢?

最好的起點,就是「坐上時光機,跳到衝刺計畫完成的時候,想像公司的業務,會因為這個計畫而得到怎麼樣的改善。」納普很坦白地說,「企業宏大的目標,聽起來像是陳腔濫調,」但是它永遠都是必要的存在。仔細想想你宏大的目標是什麼,你和你的同事都必須知道,他們每天上班所付出的時間和努力,究竟有什麼意義。從這個起始點開始,或許你就可以得到解答,也為企業的衝刺計畫立下美好的開端。

延伸閱讀:「4要1沒有」,原來Google這樣挑人才

圖片來源 / ShutterStock

本文授權轉載自:經理人

關鍵字: #Google #創新創業
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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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