亞馬遜的「達爾文主義」文化,將他從樓上推下
亞馬遜的「達爾文主義」文化,將他從樓上推下
2016.12.01 | Amazon

一名剛入職美國亞馬遜的華裔技術員工,因為自己在公司內部遭受「不公正待遇」,近日從該公司總部位於西雅圖市區的十二層辦公樓上跳下,身受重傷。據該員工的朋友在北美華人網站「一畝三分地」的留言,該員工目前在當地醫院休養,目前沒有生命危險。

瞭解情況的亞馬遜員工也向 PingWest品玩確認了這個消息。

該員工在跳樓之前給數百名員工發出了一封內部郵件,控訴自己遭受的不公待遇,收件人包括亞馬遜創始人兼 CEO傑夫.貝佐斯(Jeff Bezos)。

一名不願透露身分的亞馬遜員工表示,涉事員工今年7月11日入職,在亞馬遜Hardline Business事業組(負責消費電子、運動、汽車、家居、工具和玩具等商品)工作。他的直屬上司,一名約旦籍軟體發展經理認為他的績效有問題,並且威脅他的同事給他「bad review」(同事相互評分打差評)。

但訊息源同時也指出,該名員工從入職到現在三個月提交的代碼已經超過萬行,從數字上來講沒有理由被質疑績效低。一位訊息源向PingWest品玩展示了涉事員工在內部代碼庫的記錄,顯示有經常性的大量代碼和修改提交。

該員工蒐集了經理差別待遇的證據給亞馬遜HR部門,後來HR答應給他轉組即調離該部門。經理得知這一消息,向他施加壓力,要給他三個月「PIP」。PIP是亞馬遜的一種績效工具,全稱為Performance Improvement Plan,即績效改進計畫。

理論上,PIP是因為員工的工作表現太差,管理者和你制定一個計畫,看看能否有所改進,你需要按照這個計畫一步步做下去,改進提高一直到達到要求。雖然聽上去是一種勉勵績效低的員工加倍努力的機制,但PIP在亞馬遜卻並非如此——進入PIP的員工如無意外都會被公司解雇,基本等於走人的前兆。

熟悉情況的亞馬遜員工指出,如果新員工在半年之內轉組,並且給之前所在組的管理者的打差評,會對這名管理者本身的績效評分帶來負面影響,但不會對其整體績效帶來什麼特別嚴重的影響。據瞭解,亞馬遜最新的政策是鼓勵員工轉組,員工和管理者都不會受到懲罰。

「雖然一年內轉組,老闆都不會太情願,畢竟招人和培訓也是費了力氣的。好的管理者遇到員工轉組都不會說什麼更不會阻攔,所以真的是看管理者的造化了。」一位剛從亞馬遜美國總部離職不久的前員工說。

PingWest品玩尚未獲得這名設施員工發出的內部郵件。據看過郵件的其他亞馬遜華裔員工評價,信的內容「寫得真心且具內涵」。

去年,一篇《紐約時報》針對亞馬遜企業文化的深度調查報導備受關注,它披露了亞馬遜內不為人知的「血汗工廠」。文章指出,亞馬遜有一種「故意的達爾文主義」:過分強調適者生存和優勝劣汰,卻並沒有對後進的同事產生督促效果,而是單純地讓他們感到羞恥。

在亞馬遜,表現不好的員工要不是主動離職,不然就是PIP後被開除,而表現好不好全看直接上司的「欽定」。文章採訪了超過100名亞馬遜前員工和現員工,大部分受訪者認為亞馬遜對員工沒有人情味。有知情人士指出,在亞馬遜工作,進入門檻低,流動率大,on call(網站出現技術問題,隨時加班修復)極多。很多員工覺得亞馬遜的公司文化在侵蝕他們工作和生活的平衡,讓他們「鞭笞」自己的不足,公司就像是一頭難以被滿足的巨獸。

為了對抗這種不健康的文化,亞馬遜的前員工和現員工組成了「FACE of Amazon」(Former And Current Employee of Amazon)組織,整理所有亞馬遜內外員工受到的「虐待」。比如,當中的一個頁面顯示,去年《紐約時報》文章事件發生後,貝佐斯出面表示有什麼問題都可以給他發郵件,一位聲望較好但受到不公待遇的經理照做給貝佐斯發了郵件,卻在幾周後被解雇。

最近《西雅圖時報》報導稱,亞馬遜正在考慮推翻現行的績效考評制度,把關注點從「員工和其他員工的績效對比」,轉移到員工的確實成就上。

關於跳樓事件,亞馬遜員工評價不一,主要的兩種評價,一種抨擊經理人渣,另一種則認為涉事員工心理素質太差,跳樓的做法太極端,「西雅圖沒太陽,少維生素D,容易抑鬱。」一名亞馬遜員工說。

堅持後一種想法的員工,並非不近人情,「大部分人不是麻木,而是在選擇用正確的方式解決問題,」一位前員工說,「這件事也能給亞馬遜HR和亂來的管理者上個小緊箍咒,也是挺好的。」

本文授權轉載自:PingWest

關鍵字: #企業文化
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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
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

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。

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