開會沒效率,是因為這 7 件事沒做好!來看看Google的會議技巧
開會沒效率,是因為這 7 件事沒做好!來看看Google的會議技巧

「開會好累喔!浪費好多上班時間…」「每次開會都會超時,最後好像還是沒討論出什麼…」「為什麼會越開越多次,明明就不需要這麼勞師動眾…」

很多人不喜歡「開會」,一方面覺得消耗掉太多時間與心力;另一方面可能是覺得不太必要(尤其是既定的例行會議,容易流於形式,而非真正有所助益。)但其實,「運作好」的會議是很有幫助的。好的會議,團隊成員能提出有意義的資料與意見、辯論議題與觀點、實際做出決策,其實最有效率的共事方式。顯然,這樣的會議比較少見,大多數人還是不喜歡開會。

該如何進行一場「運作好」的會議?《Google 模式》一書中分享了幾個秘訣,這些會議規則長期被 Google 所採用,他們發現這些做法相當有效,不妨參考看看:

1. 每場會議,一定要有「決策者」

會議的每個時間點必須有明確的決策者 一 也就是要為決策承擔最大風險的人。兩個位階相同的人參與會議,通常不會產生一個好結果,因為兩人最後會彼此折衷、讓步,而不是做出困難卻最佳的決策。

2. 決策者應該「親自」做事

決策者應該負責召集會議、確保好開會內容、訂定開會目的、決定與會者,並至少在 24 小時內發送議程給與會人士。會議結束的 48 小時內,決策者應該要摘要決策及工作事項,並發送給與會者與需要知道決策的人。

縱使不是決策會議(例如:資訊交流會議、解決方案、腦力激盪會議等),也要有一位明確的會議主持人。主持人要邀請與議題有關係的人出席,準備清楚的議程與會議前工作,並於會後結束,傳送給需要知道資訊的人。

3. 不必要的會議,根本不需要開

任何會議都應該有明確目的。如果會議目的不能周詳、無法明確定義,或是會議無法達成目的,就不應該召開。決策者必須認真思考:這個會議有用嗎?召開會議的次數是否太頻繁或不夠頻繁?參加者真得能取得需要的資訊?

4. 規模應在容易運作的範圍內

不要超過 8 人,最多 10 人(仍然不太鼓勵這麼多人)。開會要讓每位與會者有表達意見的空間。如果有更多人需要知道會議結果,決策者要確保有「溝通流程」可以傳達訊息,而不是邀請他們與會,但卻只讓他們在一旁觀察。

5. 有些會議,你可以不用參加

如果這場會議不需要你,請離開!或最好在事前就婉拒。尤其是和顧客或事業夥伴的會議,更應該使用這個原則。

很多時候,我們和客戶或事業夥伴公司的一位高階主管走進會議室,原本應該是一場相當「私密」的會議,卻發現會議室裡坐滿人。如果客戶覺得需要讓全部成員與會,我們也無能為力,但我們這邊則該儘量節制,越少人參與越好。

6. 參與會議,切忌遲到

結尾時,一定要總結會議結論與工作事項。如果會議比原先安排的時間更早達成目的,就提早結束。另外,也要安排讓與會人員有吃午餐和中間休息的時段,注意這些,會讓你贏得員工和同事的敬意。

7. 開會時,就請專注在會議上

開會時,請勿做其他事。每位與會者都該專注在會議上,而非其他事務。如果要開的會議實在太多,讓人無法完成工作,建議你能排定工作的優先順序,如果有能推掉的會議,就盡量減少出席。

延伸閱讀:

  1. 向Google學30分鐘會議,從此不再開會開到死!
  2. 3方法加速會議進行,終結冗長會議

資料來源:《Google 模式》,天下雜誌出版

本文授權轉載自:經理人

關鍵字: #Google
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OpenAI 重磅講者親臨高雄|掌握前瞻 AI 與產業轉型關鍵趨勢
OpenAI 重磅講者親臨高雄|掌握前瞻 AI 與產業轉型關鍵趨勢

隨著 AI 工具逐漸普及,真正拉開差距的,已不只是技術或算力的強弱,是企業能否整理資料、重新設計流程,並把 AI 融合既有工作方式,持續轉化為營運價值。

Amazon Web Services(AWS)將於10月23日於高雄舉辦「2026 亞馬遜港都 AI 創新日」邀請 OpenAI 與製造、金融、交通、零售及運動育樂等領域的實務代表,從技術趨勢、資料治理、流程設計與組織轉型等面向,拆解 AI 落地前必須處理的現實問題,協助企業重新檢視自身的導入條件與下一步布局。

企業下一步,不只是再導入一套 AI 工具,而是讓 AI 進入日常營運

模型可以採購,系統可以建置,但資料是否整理到位、流程能否重新設計、組織是否清楚由誰負責,才是決定技術能否持續發揮價值的關鍵。

高雄近年推動數位轉型,同樣面對這項核心課題。亞灣周邊聚集扣件、石化、鋼鐵等傳統產業,場域複雜、既有系統眾多,正因如此,更能檢驗一套 AI 導入方法是否具備複製與擴大的條件。城市發展也從建置算力基礎,進一步走向讓技術真正進入產業與治理現場。

AWS 連續六年深耕高雄,今年以「雲騰智慧大南方 齊創 AI 好未來」為主軸,將討論重心從雲端與算力基礎,推進到應用全面升級,協助城市從「有 AI」走向「AI 有感」。

政府治理是否更即時、產業流程是否真正改變、市民與使用者能否感受到服務提升,才是「AI 有感」的具體檢驗。延續「高雄試點、全臺普及、雲端出海國際」的發展路徑,10月 23 日登場的亞馬遜港都 AI 創新日要談的不只是企業「有沒有 AI」,而是導入之後企業的真實改變。

2025 亞馬遜港都 AI 創新日現場,資料照
圖/ AWS

OpenAI 重磅講者親臨高雄,從技術前沿看見企業的關鍵課題

今年活動特別邀請 OpenAI 東南亞暨台灣合作夥伴總監 Mark Jeffrey,以「前瞻 AI 如何助力產業領袖開創新局」為題,分享在 AI 技術快速演進之下,企業應如何重新思考未來布局。

面對 AI 能力邊界持續擴張,哪些應用已具備規模化條件?哪些仍需要更完整的資料、治理與組織準備?這是正在規畫下一階段 AI 投資的企業必須先回答的關鍵課題。

上午議程將從資料、組織與金融三個面向,拆解 AI 落地前必須處理的現實問題。「數據為本,AI 啟航」先回到資料基礎:外部模型跑得再快,若企業自身的欄位定義、存取權限與資料品質尚未整理到位,技術仍難以轉化為可靠判斷。

「打造 AI-Ready 組織的關鍵布局」論壇則聚焦組織當責。AI 專案通常橫跨資訊、營運與管理部門,真正困難的不只是把系統建起來,而是由誰推動流程改造、由誰認列成果,以及當 AI 產出的判斷出現問題時,責任最後應由誰承擔。公部門、製造業與雲端服務業者如何從不同角色處理這些問題,對其他組織同樣具有參考價值。

金融創新論壇將討論 AI、虛擬資產與企業轉型。金融場域對資料安全、合規、風控與可追溯性的高度要求,也提醒企業:效率不能取代治理,AI 更不能成為責任模糊的理由。能否在高監管、高風險環境中建立清楚邊界,將直接影響 AI 應用能不能被長期採用。

2025 年活動論壇現場,資料照
圖/ AWS

從六種產業場景,看 AI 如何走進真實流程

真正具備參考價值的 AI 案例,不只要說明「做了什麼」,還要回答幾個更實際的問題:解決哪一段流程、使用哪些資料、在哪個節點交給 AI、誰負責最後判斷,又如何確認投入確實產生價值。

下午議程規劃橫跨智慧支付、製造、媒體科技、智慧交通、零售製造與運動育樂六種產業場景。每個場景面對的資料條件、即時要求與風險門檻都不相同。

產業場景 議程規劃與關鍵課題
智慧支付 藍新金流運用 AWS AI 自建智能 KYC 與交易監控;處理身份辨識、交易監控與風險判斷
製造 以語意層串接資料孤島,讓 AI Agent 正確理解分散在不同系統的資料
媒體科技 會說台語的 AI Agent:從醫院櫃台到第一線的落地實戰
零售製造 零售製造轉型;把技術接進實際營運與使用者體驗

這些差異進一步說明,AI 沒有一套可以直接複製到所有產業的標準答案。企業真正需要的,不只是更多案例,而是看見不同產業如何依資料條件、即時要求與風險門檻,把 AI 融入實際營運與使用者體驗。

現場同步打造「產業賦能走廊」,邀集超過 15 組雲端生態系夥伴設置展示攤位,聚焦智慧製造、金融科技與城市治理的真實痛點與解法。無論企業目前卡在技術、資料、治理,還是組織協作,不同問題點,都能找到對應的解方。

10 月 23 日,從智慧製造的產線優化、金融科技的風控升級,到運動產業的會員體驗創新,看 AI 如何從概念走進產業現場,成為百工百業轉型升級的實際動能。

10/23高雄展覽館盛大舉行
圖/ AWS

「2026 亞馬遜港都 AI 創新日」,掌握 AI 賦能百工百業、領航產業升級的實務趨勢
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