最受歡迎的10場TED演講都在這,一次學完簡報技巧、領導激勵方法與腦內科學知識!
最受歡迎的10場TED演講都在這,一次學完簡報技巧、領導激勵方法與腦內科學知識!

NO.10卡梅倫・羅素(Cameron Russell):外表並不能代表你的一切。

點閱率:1300萬

維多莉亞祕密的超模卡梅倫・羅素坦言「沒錯,我確實贏得了基因樂透」,美好的外表為她贏得名聲與財富,讓他擁有力量,但同時也令人覺得這一切十分膚淺。

他在舞台上的18分鐘內,分享了她最常被問到的五個問題「成為模特兒需要什麼條件?」「模特兒都是用photoshop修圖的吧?」等等,她也毫不忌諱地一一回答。

NO.9 普納・米斯崔(Pranav Mistry):第六感運算裝置的神秘潛力

點閱率:1463萬

2009年的時候普納・米斯崔就開始談穿戴式裝置,其實這在當時仍舊是一個很新的概念,而目前米斯崔目前在三星負責智能手錶的研發,或許可以從這段演講中,一窺三星研發智慧型裝置的概念思維。

NO.8 丹・品克(Dan Pink)用科學方法激勵你的部屬

點閱率:1542萬

除了給予實質奬賞之外,領導者還可以再多做些什麼,讓你的部屬更願意投入工作?品克用科學方法告訴你,其實激勵的方法有很多種,你不一定要只會給「錢」,也可以讓你的部屬有高熱忱。

另外,品克也說明了哪幾種方式有可能會讓你的部屬陷入低迷、甚至扼殺了他們的創造力。

NO.7 東尼・羅賓斯(Tony Robbins):你為什麼這樣做、那樣行動,談人類行為背後的動機與原因

點閱率:1653萬

「你是否曾經想要完成某件事,但卻始終沒有去做?」「是否也曾羨慕過那些擁有高行動力、最終取得成就的人呢?」羅賓斯用風趣的方式討論在人類背後驅使你行動的「無形力量」,讓你從這刻起,找到坐而言、起而行的力量。

NO.6 瑪麗・羅區(Mary Roach):10個性行為背後的秘密

點閱率:1867萬

這個話題一向是敏感卻又熱門的。羅區用機智詼諧的語言分析性愛與身體的奧妙,讓眾人用更科學的角度瞭解人類的身體反應與熱情。

NO.5 吉兒・泰勒(Jill Bolte Taylor): 剖析你大腦的神秘世界

點閱率:1873萬

幾年前的某個早晨,四個小時內,她發現自己的左腦逐步損壞,以至於完全無法走路、說話,就像是個嬰兒。她用了八年重新學習如何思考、走路與說話,最終成為一名腦科學研究者。他在台上甚至展示了一個「真的人腦」,用來解釋左右腦個別能發揮的作用。

NO.4 布瑞・布朗( Brene Brown):人性柔軟、脆弱與堅強的那一面

點閱率:2,426萬

同情、歸屬、脆弱與羞愧,這四種感情是我們每天都會出現的,而這些較為柔軟的情感,有時會讓你陷入低潮。布朗用了10年時間徹底研究這四種情感,最終他想要告訴每個人的是,接受這些情緒,因為「人都是不完美的,但每個人都值得被愛。」

NO.3 賽門・西奈克(Simon Sinek ):談優秀的領導者如何激勵部屬

點閱率:2,626萬

人們的行為都來自於一個簡單的問題:「為什麼」,西奈克認為,若你想要激勵你的部屬,其實你不應該只告訴他們「你做了什麼」,而是應該用「你為什麼這樣做」取代。

NO.2愛米・科迪(Amy Cuddy ):你的身體語言決定了你是誰

點閱率:3,270萬

科迪研究人類姿勢背後代表的涵意,以及可能會對觀者留下的印象。此外她更提出一個可以增加你的外在自信、降低壓力的站姿,一起來看怎麼樣「站」「坐」,會讓你看起來更優雅。

NO.1肯・羅賓森( Ken Robinson):學校是扼殺還是激發你的創造力?

點閱率:3,814萬

羅賓森質疑整體教育體制與觀念,認為人類應該要從頭思考「學校」「教育」的存在意義,試著設計一個鼓勵、培養創造力,以及承認多種才能並存的環境。

本文授權轉載自:經理人

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AI 同事愈來愈多怎麼管?Going Cloud 用「多代理系統」,助企業打造最強營運大腦
AI 同事愈來愈多怎麼管?Going Cloud 用「多代理系統」,助企業打造最強營運大腦

ChatGPT、Gemini、Claude 等 AI 通用工具問世後,「AI」無疑成了現今全球最熱門的關鍵字。儘管許多企業已經開始導入相關應用,多數卻仍停留在文書輔助、單一聊天機器人(Chatbot)運用等單點階段。但隨著商業環境快速變化、缺工日益嚴峻,企業需要的不再只是一個會回答問題的對話框,而是具備「自主決策與行動執行」能力的「代理式 AI」(Agentic AI)。

Going Cloud 和 IDC 合作發布的《多代理系統崛起 打造敏捷韌性企業》報告便指出,如今「AI First」時代來臨,企業的 AI 應用正從輔助性質走向自主營運,有 80% 的企業期望藉此提升生產力,70% 的企業希望能更輕鬆處理複雜任務,還有 66% 的企業期望透過多模型來提升整體效能。

代理式 AI 愈來愈多,必須納入組織管理

但究竟什麼是「代理式 AI」?

「過去人們使用生成式 AI 時,需要一步步下達明確指令,但現在使用者只要賦予代理式 AI(Agentic AI)明確目標,它就能自己理解前因後果、進行推演,甚至能去呼叫 API 完成任務。」Going Cloud 總經理黃柏淞點出差異。
而當企業內部的代理式 AI 日益增加,比方說,人資部門有專屬 AI、業務部門有報價 AI、法務部門有合約審閱 AI,跨部門協作的複雜度也隨之飆升,「如果你是管理者,你就會意識到,必須把 AI 當成一個人,納入組織裡來管理。」黃柏淞強調,能統籌、指揮多個 AI 代理協作的「多代理系統」(Multi-Agent System, MAS),正是為了解決這個痛點而生。

簡單來說,MAS 就像虛擬的企業總部,負責協調、治理負責不同任務的 AI 代理、工具和功能模組。在讓 AI 自主決策的同時,各個 AI 代理間也能共享資訊、協調分工。MAS 還具備極佳的擴展性和分散性,企業可以依照業務需求,隨時新增、更改 AI 代理,能大幅提升營運韌性。

雖然企業普遍意識到,代理式 AI 已經蔚為風潮,但實際部署時,仍面臨諸多挑戰。《多代理系統崛起 打造敏捷韌性企業》報告便顯示,資安疑慮、預算限制、缺乏 IT 支援分別是企業最擔憂的三大問題,「企業最擔心串聯多個 AI 代理時,要是權限沒控管好,很容易有機敏資料外洩的風險。」黃柏淞提到,在此情形下,Going Cloud 推出了以「分層式多代理架構」為核心的解決方案。系統會由一個「主管代理」(Supervisor Agent)作為主要決策層,底層則串聯了各個負責單一任務的「任務代理」(Task Agents)。

以 Going Cloud 服務的大型金融企業為例,假設一位 VIP 客戶登入銀行 APP,詢問 AI 客服:「我想申請房貸,請問現在利率多少?另外,請幫我評估把我目前的科技股基金贖回當作頭期款適不適合?」如果是傳統的聊天機器人,可能會因為問題太複雜直接轉接人工客服。但在 Going Cloud 的分層式 MAS 架構裡,「主管代理」接收到任務後,會先拆解再指派負責「房貸利率」的「任務代理」,去後台抓取客戶的信用評分和最新房貸專案。同時,這位虛擬主管還會指派「理財分析」的「任務代理」,去檢視客戶最近科技股基金的績效並預測市場。最後,再由「主管代理」統整資訊,一併給出一份完整且客製的財務建議,「分層式 MAS 能確保整個過程的指令被清楚傳遞,而且因為權限分層管理,房貸 Agent 不會碰到不該碰的理財資料,符合金融業的風險控管與合規要求。」黃柏淞說。

目前 Going Cloud 已經協助知名金融機構導入 MAS 架構。以實際成效來看,多代理客服平台能降低 50% 以上的人工客服工作負擔,並讓回覆使用者問題的平均時間減少 60% 以上;FAQ 知識導向與 API 資料調用的正確率,在調用得當的情況下,也都達到9成以上的成功率。黃柏淞指出,金融、製造、顧問等有複雜跨部門協作需求的大型企業,都是亟需採用代理式 AI 的產業。

#0 AI同事愈來愈多怎麼管?Going Cloud用「多代理系統」,助企業打造最強營運大腦
提到目前與台灣領先金融集團的合作進程,黃柏淞表示因為金融機構的特殊性,需要縝密的全方位服務,從前期討論到技術導入,大約需要半年到九個月的時間。
圖/ 數位時代

懂雲也懂企業痛點,助員工無痛升級「AI 小組長」

但為什麼 Going Cloud 能為企業打造出如此高效的代理式 AI 底層架構?一方面,Going Cloud 先前服務過亞洲最大 AI 多媒體科技集團科科科技(KKCompany Technologies),奠定具備理解和服務大型企業的經驗,且自 2022 年創立起,就鎖定服務架構最複雜的大型企業市場。同時,Going Cloud 是全台首家榮獲 AWS 生成式 AI 服務能力認證及 ISO27001、ISO27701 雙重國際驗證的雲端產業專家,此成就彰顯 Going Cloud 在堅實的資訊安全基礎上,深化了對個人資料保護的承諾,為客戶提供符合國際標準的資料保障,強化雲端服務領導地位。另外,Going Cloud 還能為企業量身打造底層 AI 平台,提供 AI 策略方針定調、雲端架構設計、Agent 任務規劃、效能優化等一站式服務。

對於準備跨入「AI 商用階段」的企業,黃柏淞建議,釐清應用場景,比追求最新技術更重要,「唯有清晰定義痛點,才能讓強大的 MAS 平台真正落地。」
他特別提到,導入 MAS 系統不只是 IT 部門的責任,其實更像企業的升級轉型,「未來的知識工作者,不能只是單純『接球就打』,每個人都將成為『小組長』或『專案經理』。」例如員工不必再親自打開 excel 敲公式、解讀報表,應該要學著指派手下的「數位同事」去執行。員工的核心價值,將從過去繁瑣、重複性任務的執行,轉移到前期的目標定義、流程規劃,以及後期的決策判斷和審核把關。

AI 技術飛速推進,企業間的競爭已從「要不要用 AI?」,升級成「如何管理與協作多個 AI?」。透過建構靈活、安全且具高擴展性的多代理系統,企業不僅能解放員工的生產力,更能在瞬息萬變的市場中,打造敏捷、韌性兼具的營運大腦。

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