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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AI 成為企業新基礎設施,勤英科技從雲端代理走向 AI Infra 整合
AI 成為企業新基礎設施,勤英科技從雲端代理走向 AI Infra 整合

因應生成式 AI、代理式 AI 與實體 AI 的崛起,模型成為企業資訊基礎設施的一環,企業不僅需要算力、還必須具備同時管理多個 AI 模型、優化營運成本,以及確保 AI 基礎設施的安全與穩定;有鑑於此,服務超過 2,000 家企業客戶上雲的勤英科技(ELITE CLOUD)將業務範疇從雲端代理延伸到 AI 基礎設施整合商,協助企業整合多元模型資源、因應不同應用場景彈性調度算力資源,在 AI 新世代建立可規模化的 AI Infra 能力。

「隨著 AI 從單一聊天機器人進化到多模型、多代理協作,企業的核心競爭力不再僅是擁有 AI,而是建立一套可管理、多模型共存、穩定、安全且可持續擴充的 AI Infra 環境。」勤英科技區域總經理黃士培表示,為協助更多企業推進 AI 創新實務,勤英科技從原本的 AWS、Google Cloud、Azure 雲端代理角色,進一步轉型為 AI 基礎設施整合服務商,透過多語言模型平台 MixRoute、代理式 AI 導入與企業資料治理服務,協助企業建立真正可落地、可管理、可擴展的 AI 應用架構。

從 IT Infra 到 AI Infra,企業最大挑戰不是模型、算力而是管理

過去幾年,許多企業透過生成式 AI 實現「問問題」、「摘要文件」、「生成簡報」,提升員工工作績效,而代理式 AI 的崛起與普及,則讓「內嵌 AI 的企業應用」快速成為新常態,從企業資源規劃(ERP)、顧客關係管理(CRM)、人力資源(HR),到客服、研發甚至製造系統,AI 開始深度嵌入各類企業應用,AI 扮演的角色也從單純的輔助工具,逐漸進化為企業營運與決策流程的重要核心。

也因此,企業保持未來競爭力的關鍵,不再是「有沒有導入 AI」,而是「是否具備管理 AI 的能力」,包括如何讓多模型共存、如何控管 Token 成本、如何確保資料品質與一致性、如何依不同部門需求配置 Agent,以及如何避免 AI 成為新的資訊孤島,都是企業導入 AI 後的新挑戰。

「Gemini、Claude、OpenAI、Mistral 等模型快速迭代,意味著企業若只押注單一模型,未來很可能在成本、效能與彈性上失去優勢。」勤英科技區域總經理黃士培表示,企業接下來更需要以「Models as Infrastructure(模型即基礎建設)」的思維,將大型語言模型視為與運算、儲存、網路同等重要的基礎資源來規劃、治理以及進行成本管理,將資訊系統架構重塑為 AI 基礎建設。

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圖/ 數位時代

勤英科技服務的客戶數超過 2,000 家,不少客戶已導入 AI 應用服務,正積極建置 AI Infra 與管理環境,因此,勤英科技自 2025 年積極轉型,將 AI Infra 視為企業長期競爭力的基礎建設來經營,業務範疇從傳統雲端代理擴展至 AI Infra 整合服務商,例如與多模型平台 MixRoute 合作,並開發可支援單一登入(SSO)、彈性調度不同大型語言模型 Token 的管理平台,協助企業簡化模型管理與成本控管,將更多資源與心力聚焦於核心業務與創新應用。

從雲端代理走向 AI Infra 整合,勤英科技從三面向協助企業發揮 AI 綜效

有鑑於 AI 應用與雲端環境息息相關,勤英科技除因應企業客戶的多雲策略協助管理多雲環境、優化成本,以及落實資安治理,更因應不同使用情境推出三種 AI 方案助力企業:

第一:提供開箱即用的 AI 服務。

黃士培以 Google Cloud 的產品為例解釋,透過整合 Gemini 的 Google Workspace,企業可直接在 Gmail、Meet、Docs、Sheets、Slides 中使用 AI 功能,包括會議摘要、文件生成、簡報整理等,快速提升員工生產力,同時,增強企業對 AI 應用的信心,為之後的應用深化做準備。

第二:協助企業規劃、打造與導入代理式 AI 應用服務。

「對於擁有豐沛結構化數據資料、知識庫的企業來說,除以生成式 AI 打造企業大腦,還會透過代理式 AI 提升自動化執行能力,重塑工作效率。」黃士培表示,勤英科技可以基於 Google Gemini Enterprise,提供含括底層雲端架構、AI 模型調度、資料治理與 AI Agent 串接等服務,讓企業員工可以自然語言安全調用企業資料,讓 Agent 進一步執行任務與推動流程。

舉例來說,勤英科技協助在台灣成立超過 50 年的製造業品牌商將 Gemini Enterprise 介接 SAP 與 Salesforce 訓練模型、建立可供 AI 調用的企業知識中樞;另在影音內容生成領域,勤英科技亦協助客戶導入 AI 自動化技術,將內容產製成本縮減達 90%。

第三:提供多模型聚合管理平台,滿足企業以 API 串連各種模型的需求。

勤英科技與新加坡 MixRoute 合作,提供企業客戶多模型管理平台,讓企業可以視需求彈性敏捷的調度 Gemini、Claude、OpenAI 等不同模型,並透過單一帳號、單一帳單與 Budget Alert 機制,管理 token 使用量與 AI 成本。

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圖/ 數位時代

「透過我們提供的多模型管理平台,企業客戶不會被單一模型綁定,可以在模型快速疊代的環境下,更靈活地管理成本與算力資源。」黃士培如是說道。

總的來說,隨著 AI 應用從單點工具走向大規模企業部署,下一波競爭核心將從模型能力延伸至 AI 基礎設施管理能力,而這也是勤英科技從雲端代理走向 AI Infra 整合服務商背後的核心原因:當 AI 開始成為企業營運的一部分,企業需要的,已不只是模型供應商,而是能協助串接雲端、資料、Agent 與應用場景的長期技術夥伴。

有關更多勤英科技相關資訊,請查詢網站:https://www.elite.cloud/zh/

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