企業培育頂尖工作者的秘訣:不是拼命工作,而是讓他們好好休假
企業培育頂尖工作者的秘訣:不是拼命工作,而是讓他們好好休假

當台灣政府還在吵國定假日7天假到底要不要放行、企業主拼命說「放假放太多有害國力的時候」,早有一批國外企業,他們不只鼓勵員工休假,還主動增加員工的休假時間,他們這麼做的背後,有什麼樣的管理思維?

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圖/ Shutterstock

在美國的企業裡,「放長假」(在文中將超過一週的休假視為長假)制度雖然仍屬罕見,但比例一直在增加當中。根據美國人力資源管理協會於2009年發佈的一項報告指出,當時約有5% 的企業提供給薪長假。到了2014年,比例攀升至15%(其中有3%給薪、12%無給薪)。

全美最早開始給長假的企業,應該是麥當勞1977年推出的制度,一開始這個制度提供八週休假,員工服務滿十年便可以申請。2006年,麥當勞推出一星期的迷你長假,每服務滿五年就可以申請,放寬休假的標準,使得每年麥當勞都有數以千計的員工在放長假。

或是我們可以把眼光轉到TED紐約總部,他們每年七月會停業兩週,整間辦公室的人都不進辦公室工作。

主要的原因是,當TED的研討會活動從實體延伸到網路之後,他們所有的員工全年幾乎都無法休息,因此TED的主管才會想出在年中強迫眾人一起休假的方法,好讓所有員工獲得喘息的空間與機會。

「當你有一群非常熱衷工作的團隊時,你該做的不是鼓勵他們更努力工作,而是需要幫助他們好好休息。」TED的研討會製作人瓊.柯恩(Joan Cohen)表示。

而你我所熟知的Google、Facebook、Adobe、英特爾及門羅創新(Menlo Innovations)等科技公司,都給予員工相當寬鬆、優渥的休假制度。這些提供給員工長假的公司,大多數都表示其所獲得的正面效益都遠遠多過於付出的。

美國前50大管理思想家、奧羅爾羅伯茲大學(Oral Roberts University)管理學教授大衛.博柯斯(David Burkus)在《別用你知道的方式管員工》一書中,闡明放長假,其實有兩個好處:

1.好好的休息跟放鬆:

提供給員工結構性的休假,其實有助於員工休息、充電,提高創意與工作動能。

美國投資研究公司晨星(Morningstart)也利用長假來鼓勵與肯定員工表現,「感謝員工幫助企業成長,同時我們也透過長假幫助員工成長。」

由於長假制度源於學術界,因此大多數有關於長假的研究都是在學術場域中進行。2010年,一項召集了129名教授,研究這些人休完進修假後的壓力程度、心理資源與生活滿意度,發現有休完長假的教授,壓力不僅變小了,心理資源與幸福感也有顯著提升。

簡而言之,一個放鬆、遠離工作的假期,確實能夠為工作者找回生活的動能,而在重新投入工作環境時,可以表現出更強大的生產能量。

2.輪休制度,培養接班人:

放長假的制度,英特爾也行之有年,其全球福利策略主管塔米.葛拉漢(Tami Graham)表示,每一次的長假,都可以讓代班員工訓練、學習新的技能,而這對企業來說,「其訓練成本與回收效益相比,根本微不足道。」

當然,代班員工不應該、也不可以將休假員工交付給你的額外工作視為負擔,因為休假是每個員工的權利(代表的是你也會有機會造成他人「負擔」),既然是公平、公開的福利制度,那你理應將額外的工作視為磨練新技能的機會。

企業不應該只看「員工休假的成本」,反而應該著眼於「員工休假帶來的效益」。才能真正思考休假對於一個工作者、乃至於整個企業會帶來的影響是什麼。

回過頭來想想,其實一個國家的國力、經濟發展乃至於GDP指數,應該跟員工願不願意超時加班、是不是休假太多一點關係都沒有,否則台灣早就應該超英趕美,樂勝那些年假超過1個月、每日絕對只工作8小時的歐洲人才對。

延伸閱讀:

  1. 成為有觀點的強者!不是靠工作,而是好好生活
  2. 公司要成功,就該大方給薪、鼓勵休假!2個台灣企業的小故事
    3.遊戲橘子給員工無限天數的有薪假!「這是落實績效管理的第一步。」為什麼?

資料來源:《別用你知道的方式管員工》
圖片來源:shutterstock

本文授權轉載自:經理人

關鍵字: #英特爾 #Adobe
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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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