工作「做完」和「做好」大不同!迪士尼如何讓平凡員工做到最好?
工作「做完」和「做好」大不同!迪士尼如何讓平凡員工做到最好?

迪士尼樂園(Disney)的員工服務精神,幾乎已成了全球服務業的標竿,他們總是可以傳遞最歡樂的精神、帶給你出乎意料的極致服務,或許你我會想「能來迪士尼工作的人,一定是服務業的菁英吧?」

但曾在東京迪士尼工作的底力教育研究所所長大住力,在《迪士尼把員工變一流的教練模式》中揭露,其實迪士尼中有90%以上的員工都是工讀生,以東京迪士尼2012年的員工量為2.1萬名推算,有1.8萬名是計時人員,每年需要招聘的員工高達6000名,大多數都是因為地緣、時間關係,才進到這裡工作。

大住力強調「總之來迪士尼工作的,真的都是一般人。」既然招收的人才一般,那究竟是什麼魔力,讓他們一直以來保持歡樂、極致的服務至今不墜呢?

大住力給了我們解答,「簡單來說,迪士尼的員工跟其他服務業,只差在一個關鍵,答案就是在迪士尼上班的員工,每個人都能了解自己的工作所賦予的使命。」

而要如何讓員工了解自己的工作使命,關鍵就在組織所建立的領導教練方式,大住力給了我們4個思考方向,讓所有領導者都能深思、學習迪士尼的領導帶人模式:

1.足夠豐富、清楚的教育訓練時間

迪士尼的經營目標是製造歡樂(Give Happiness),換句話說就是提供幸福,而為了要讓所有員工在進來的時候就清楚明白這個經營目標,他們花在解說「製造歡樂」的意義上,就需要花掉一天半的時間。

培訓課程會從迪士尼的背景歷史開始說明,除了熟悉創辦人華德.迪士尼創辦的使命,也必須認識每位卡通人物,像是米老鼠為什麼誕生、能帶給賓客什麼樣的快樂等等。

接下來再花半天的時間,有專責培訓的人員會教導新人,了解自己所屬的部門目標。例如,新人若被分派到商品部,那麼該部門的團隊使命就是「讓賓客回家後,也會想起再樂園裡的歡樂回憶。」而這個理念教育,會花掉兩個工作天。

即便是一個工讀生,迪士尼都會花最多的時間進行教育訓練,其目的只有一個:確保每個員工都可以清楚知道迪士尼的最高願景是什麼。

2.你是完成「工作的基本作業」,還是「達成工作的使命」?

大住力認為,多數領導者在帶領員工時都會犯下同一個錯誤,也就是把「工作的基本作業,當成達成工作的使命」,比方你可以經常在職場中聽到這樣的對話「今天真累,不過好在賣出很多商品」「多虧你的推銷,業績又上升了」

若以迪士尼的經營標準判斷,這些對話裡的工作績效,都只算是完成了基本的作業,不能包括在工作的範疇裡。

每個員工的工作使命應該與企業願景結合,領導者可以透過幾個問題,促使員工思考、他們自動自發的認識工作意義與價值,這些問題包括

「這個工作為何存在?」「為什麼是由我來做這個工作?」「這個工作可以為企業帶來什麼樣的貢獻?」

大住力舉了個例子,他曾在擔任「旋轉木馬」遊樂設施的工作人員時,曾經親眼看到一名服務人員對著一名女性來賓,單膝跪下並且告訴她:「請踩著我的腳蹬上木馬吧!」

當天下著大雨,來賓的鞋子一定會把工作人員的褲子給弄髒,正當這名來賓遲疑不決的時候,工作人員又說了:「我只要換件制服就好了,但若您沒有坐上旋轉木馬,可能就會留下一輩子的遺憾,所以請務必讓我為您服務,希望您能夠擁有最美好的回憶。」

最後,那名來賓順利的坐上木馬,享受了遊樂設施所帶給她的快樂。

要讓員工提供優質服務的必要條件,其實並不是鞭策員工,而是讓他們理解自己存在的意義是什麼。

3.思考自己在團隊中的角色

團隊中不免俗的會有明星角色與後勤團隊,相較於那些站在鎂光燈下的主角,後勤的人看起來總是比較沒有聲音、也舉不出自己的貢獻,大住力建議,這些人的存在正是團隊可以持續運轉的重要動力,領導者更應該協助他們找出自己的工作意義,帶領他們思考在團隊中的意義為何,讓這群人從日常的庶務中抬起頭來,看見工作的價值。

大住力表示,曾有次在會議中,眾人發現停車場的客訴比例偏高,大家正在討論問題的那一刻,有個聲音響起:「那是因為我們負責的區域,沒有米老鼠、也沒有煙火可以看的關係。而且在園區以外的地方,根本沒有人喜歡……。」聲音來自一位恰巧在停車場裡工作的員工。

停車場位於園區範圍之外,甚至連迪士尼播放的音樂都聽不到。那位在停車場內工作的員工,其實想要表達的是「他的工作區域缺乏魅力」,但當下其他部門的員工,卻找不到合適的答案回應她,以至於眾人都驚慌失措、啞口無言。

此時竟有另外一名女性員工出來說話了,「我們沒有人能像停車場的員工一樣,總是站在第一線迎接顧客,又直到目送顧客離開,他們肩負著很重大的職責。」

語畢,那位停車場的員工不禁動容,也把這段話帶回去給其他同事,因為自此之後,停車場的客訴也因此減少了。

4.制定每個人都看得懂的SOP與工作守則

有時候領導者會抱怨「員工甚至連自己的本分都作不好,更別談想到什麼工作的使命了。」說這些話的領導者,其實得回過頭來檢討自己,是不是真的給予員工最精確的指令,讓他們能夠達到工作中的每項理想標準?

以工作手冊(或SOP)裡常會出現「保持微笑」「站姿端正」這類的文字描述,但不同人對於「端正」的想法會有不同解讀。若可以把要求表達得更精準,所有人的表現就不會有太大落差。

在迪士尼裡,「端正」的意思被精準化為「讓腹部維持凹進去的狀態」,讓員工的以縮小腹的狀態直立不動,自然能讓每個人達到抬頭挺胸的一致標準。

仔細想想,你的要求是哪一種,是「看似清楚但其實根本沒有確切標準」還是「能夠讓每個人都能一致執行」的呢?

延伸閱讀:
1. 從工資來降低成本的,是無能的經營者!奇美集團創辦人許文龍的6條經營管理心法
2. 把錢給到位,讓心不委屈!看鼎泰豐如何「寵」員工,讓人力變人才

本文授權轉載自:經理人

關鍵字: #迪士尼
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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
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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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