紐約新創事業徵人看「情書」,員工一天上班 6 小時
紐約新創事業徵人看「情書」,員工一天上班 6 小時

百年前的亨利福特就發現,給員工更好的待遇與福利,反而能讓企業賺更多錢。百年後仍有許多企業重複這樣成功的案例,紐約新創公司 Acuity Scheduling 自 2015 年 5 月起將員工每日工時從 8 小時調降為 6 小時,一年多過後,公司生產力不但沒有下降,還成為 2016 年成長最快的商業 App 公司之一。

亨利福特早在 20 世紀初就明白加薪、降低工時,反可提升生產力的道理。1914 年時,他將工人的日薪從原本的 2.34 美元,提升至 5 美元,經通膨換算為今日美元為 120 美元,相當於 3,875 元新台幣,當亨利福特祭出如此高薪,產業界所有最優秀的員工都被吸引來福特,也大幅減少員工流動率,當年許多同業一年得雇用 300 人才能填滿 100 個職缺,因為做幾個月就跑掉了,福特加薪之後,優秀員工群集生產力大增,人力流失造成的潛在損失與人資成本大減,於是獲利蒸蒸日上。

1922 年時,亨利福特又想到,減少工時讓員工有充分的休閒,能大幅提升生產力,亨利福特認為不可把員工的休閒時間當成公司的損失,於是在 1926 年把每周上班 6 日,每天 8 小時工作共 48 小時工時,縮減為周休二日,每周上班 5 日,每周 40 工時,成為週休二日的先鋒。

如今,紐約新創公司、經營企業顧客訂位時間表排程服務的敏銳排程(Acuity Scheduling),也做出同樣大膽的實驗,創辦人暨執行長葛文‧祖克林斯基(Gavin Zuchlinski)在 2015 年 5 月時,本來設想希望員工們能快樂度過夏天,所以暫時調降工時為每天 6 小時,薪水與福利不變,沒想到,調降工時後,員工生產力大增,於是祖克林斯基乾脆讓每天工作 6 小時成為永久措施,每周工時縮短到 30 小時,比起亨利福特的創舉還更減少了 10 小時。

至今,敏銳排程每天工作 6 小時已經實施了超過一年半,結果發現,員工生產力跟工作 8 小時一樣高。

敏銳排程成立於 2006 年,成立的契機是祖克林斯基發現身為按摩師的母親,經常為了排程客戶的按摩時間而傷透腦筋,身為網路程式工程師的祖克林斯基,認為應該用科技來解決這個問題,於是開啟了排程服務的創業,發展至今已經有超過 5 萬個企業客戶,但只有 15 位員工,員工的主要工作項目大多是客戶服務。

輕易雇用跨國員工沒有夜班問題

客戶服務需要相當好的情緒承受力,光只是把員工留在公司不斷接受客戶轟炸,不可能有好的客戶服務,甚至可能還反而無事生事、小事化大,因此祖克林斯基認為,得讓員工能夠好好休息重新充電,才能展現出關懷客戶的人格,提供客戶人性的支援。

因此,減少工時能提升生產力有其道理。敏銳排程不僅將工時縮減到 6 小時,員工早上上班 3 小時,午休後,下午再上班 3 小時,還讓員工遠距上班,如此一來,員工不僅上班時間縮短,還進一步節省了通勤的時間,而遠距上班也讓敏銳排程能輕易雇用跨國員工,除了紐約之外,員工還遍布希臘、蘇格蘭,如此一來給了敏銳排程更大的優勢,那就是藉由員工所處時區不同,每個員工都不需要上夜班,卻能提供全天候的服務。

與亨利福特不同的是,敏銳排程並不利用這樣的待遇來吸引員工,祖克林斯基想要讓員工來上班時才發現一天只要上班 6 小時,給他們一個驚喜。

不過,敏銳排程的徵人方式本身就夠特別了,第一步篩選面試者的方式並非簡歷,而是給予他們一封由真正的客戶所回應的感謝信函,要求應徵者針對客戶的感謝信回覆一封「情書」,從回信的字裡行間,可以判斷出應徵者的人格特質,了解適不適合這份工作,最終敏銳排程還是會參考簡歷,但最重要的要素是人格,因為祖克林斯基認為,員工會想來上班的最重要因素,還是一起共事的同事。

6 小時工時也並非敏銳排程的獨家創見,瑞典搜尋最佳化公司 Brath 也自 2015 年起每日工作 6 小時、瑞典哥德堡市黑谷(Svartedalens)老人安養院也進行每日工作 6 小時的實驗,亞馬遜則於 2016 年 9 月推出每周 30 小時工時的彈性上班方案,不過與敏銳排程和瑞典不同的是,亞馬遜每周 30 小時員工薪資降為原本的 75%。

本文授權轉載自:科技新報

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中華創智打造 AI Agent 可信可控的治理新解方
中華創智打造 AI Agent 可信可控的治理新解方

過去兩年,企業討論最熱烈的議題無非是「如何導入生成式 AI」;然而,隨著 AI Agent 技術的快速發展,未來幾年,企業關注的焦點很有可能轉向「如何治理 AI Agent」。相較於過去只能被動回應問題的生成式 AI,AI Agent 更像一個虛擬人,可以自主查詢資料、操作系統與執行流程,這也使得 AI 在企業中的角色被重新定義,從單純的輔助工具,正式升級為企業的「數位員工」。

然而,當 AI 被賦予更多權限與自主性時,也意味著企業必須面對全新的治理挑戰。尤其對金融業、公部門等受到高度監管的組織而言,若缺乏完善的權限管理、決策追溯與監控機制,AI 應用將衍生資料安全、法規遵循與營運風險,反而難以真正發揮 AI Agent 的價值。

為此,中華創智推出 AgentHub 平台,協助企業建立符合治理需求的 AI Agent 管理機制,讓 AI 在安全、可信、可控的前提下真正投入營運。

AI 升級「數位員工」:權限與責任歸屬成企業治理深水區

中華創智總經理李柏青認為,在 AI Agent 時代,企業首先必須思考的核心命題是:「我們可以授權它做到什麼程度?」

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中華創智總經理李柏青認為,在 AI Agent 時代,企業首先必須思考的核心命題是:「我們可以授權它做到什麼程度?」
圖/ 數位時代

他指出,AI Agent 若要順利完成一項完整任務,勢必要具備相應的資料存取與系統操作權限。然而,這也正是企業最兩難的地方:一旦賦予 AI 過大的權限,很可能因誤判或操作失誤而引發資料外洩等風險,但若權限不足,又無法真正發揮 AI Agent 的價值。「授權與責任歸屬,正是企業導入 AI Agent 時最難以切割,卻也最關鍵的一環。」李柏青直言。

李柏青的觀察,在第一線客戶身上獲得了印證。中華創智業務行銷副總粟郁杉表示,早在去(2025)年,就有客戶與中華創智討論 AI Agent 的管理模式。不同於過去導入 AI 應用時,多半先從單一部門開始試行,客戶在規劃 AI Agent 時,希望從企業整體出發,讓不同部門、不同職務的員工都能擁有一位 AI 助手。然而,當 AI Agent 的數量快速增加、遍布各部門後,企業真正需要解決的問題,就不只是如何部署,還有如何以系統化的方式進行管理。

正是這些來自客戶的需求與討論,促使中華創智投入開發 AgentHub。「我們的使命是打造一個平台,讓企業能夠快速、安全地使用與管理 AI Agent,」李柏青說,未來企業需要管理的不只是員工,更是一支由 AI Agent 組成的數位工作團隊;而 AgentHub,就是協助企業管理這支團隊的治理平台。

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中華創智業務行銷副總粟郁杉表示,當 AI Agent 的數量快速增加、遍布各部門後,企業真正需要解決的問題,就不只是如何部署,還有如何以系統化的方式進行管理。
圖/ 數位時代

打造數位員工的「生產履歷」!AgentHub建立可追溯的稽核機制

中華創智技術副總黃文俊強調,AgentHub 管理的不只是 AI Agent 本身,而是AI Agent的全生命週期管理。

企業可在平台上完成 AI Agent 的開發、版本更新、權限設定與部署管理,並透過完整的日誌記錄建立起稽核機制,這項機制能清楚追溯每一隻 Agent 是由誰開發、獲准存取哪些內部資料或系統、由誰負責審查授權,以及哪些員工有權調用。「這就像是 AI Agent 的『生產履歷』,當系統運作遭遇異常或疑慮時,企業才能在第一時間精準追溯責任歸屬。」黃文俊解釋。

黃文俊進一步透露,第一線客戶、特別是金融與政府單位,在實務上特別重視AI Agent 的執行環境與權限邊界,也就是「這隻 Agent 應該活在哪裡」。因此,中華創智在協助企業導入 AgentHub 時,不僅協助建立底層架構與權限管理機制,更會依據不同應用情境,與客戶逐一討論 Agent 的部署方式、資料存取範圍及治理規範,協助企業為不同 AI Agent 建立符合治理要求的執行環境,在兼顧安全與效率的前提下發揮價值。

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中華創智技術副總黃文俊強調,AgentHub 管理的不只是 AI Agent 本身,而是AI Agent的全生命週期管理。
圖/ 數位時代
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AgentHub 也讓管理者能即時掌握每一隻 Agent 的運行狀況——呼叫次數、Token 消耗與成本,都在同一個儀表板上一目了然。協助企業掌握運行狀況並控管支出。
圖/ 中華創智

從 MLOps 到 AgentHub:把 AI 落地經驗延伸到 Agent 時代

面對市場上百花齊放的 AI Agent 平台,AgentHub 最大的差異化優勢,莫過於中華創智多年協助企業導入 AI 的實戰經驗。

黃文俊表示,中華創智過去協助金融、公部門等高度監管產業建置 MLOps 與 LLMOps 平台時,便已深入企業地端環境,相當熟悉資料治理、權限管理、系統介接與法規遵循等。這意味著,企業導入 AI 最容易「撞牆」的痛點,中華創智早已陪同客戶提前走過一遍並逐一克服。這些累積於 MLOps 與 LLMOps 時代的治理經驗,也成為 AgentHub 最重要的設計基礎,讓 AI Agent 能真正融入企業日常營運,而非停留在概念驗證階段。

除了完整的治理機制與企業落地經驗外,AgentHub 的另一項優勢,在於採用 No-Code/Low-Code 開發模式,使用者不需要具備程式能力,只需透過拖拉元件,即可快速打造符合業務需求的 AI Agent,讓真正熟悉業務流程的人,也能成為 AI Agent 的開發者。

然而,「人人都能輕鬆開發」的背後,並不代表「任何人都能隨意上線」。黃文俊指出,在 AgentHub 的架構下,每一隻 AI Agent 投入實戰前,都必須經過嚴謹的審核機制,並留下不容竄改的完整軌跡——從最初由誰開發、經誰核准部署、到由誰負責維運都一目了然;若 Agent 後續表現不如預期或出現偏差,管理者也能決定是否要調整或下架退場。「這就如同企業管理真人員工一樣,必須擁有完善的招募、考核與動態管理流程。」黃文俊生動比喻。

AI Agent 能否真正改變企業,關鍵從來不只是 AI 本身。黃文俊認為,AI 會放大企業原有的優勢,也會放大既有的管理斷點,因此,資料治理、權限管理與 IT 基礎架構,才是企業邁向 AI Agent 時代最重要的基石。

李柏青則指出,真正的挑戰才正要開始。未來企業不僅需要導入 AI Agent,更必須重新思考組織分工、管理制度與營運流程,將 AI Agent 納入企業日常運作的一部分。中華創智期待,未來持續扮演企業 AI 治理夥伴。想了解 AgentHub 如何協助你的組織建立安全、可信、可控的 AI Agent 治理機制,歡迎與中華創智團隊聯繫
https://www.chtinventai.com/

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中華創智期待,未來持續扮演企業 AI 治理夥伴,協助企業打造安全、可信且可控的 AI Agent 管理機制,讓 AI Agent 真正成為驅動企業成長的新力量。
圖/ 數位時代

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