如何管理外包工作者
如何管理外包工作者
2004.12.15 | 人物

台灣許多企業正面臨轉型的挑戰,經營模式逐漸走向專業分工,把資源專注於所擅長的核心領域。而為了有效降低人事及研發成本、結合與掌握企業外部的專業人才,企業將把工作專案委外的方式的情況越來越多。哈佛商業管理評論也指出,委外模式為過去75年來,企業最重要的管理概念與經營手法。
雖然把工作委外可以讓企業運作更具彈性,降低技術變化帶來的衝擊,但是由於承接工作的外包工作者不一定對企業目標有清楚的了解,而且這些非企業體制內的人員,在管理時也要多花些心思。Aboutcase委外市集事業發展副總經理張文進指出,aboutcase長期扮演企業和外包工作者的媒人角色,看過許多企業和外包工作者的發生的各種狀況,張文進認為,要管理外包工作者,首先要對「外包」有正確的心態。

**外包是創造新價值的方式

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「一開始看待外包工作的心態,幾乎就決定了案子的品質,」張文進指出,企業在看待外包工作時,應該要把外包視為創造新價值的方式,而不單純當成是降低成本的手段。企業和外包工作者之間的關係最好是長期的,用伙伴的心態對待外包工作者,雙方才能夠有共識,不會一出現問題就互相抱怨。
對工作外包有了正確的心態後,可以試著用下面的方法來找到對的人。張文進認為,企業和外包工作者之間往往由於資訊不對稱,雙方不夠了解,常常會搞得不愉快。由於外包工作雙方的磨合期較短,不像公司內部員工溝通方便,張文進建議企業最好選擇有過愉快合作經驗的工作者。如果是第一次合作,要查看對方過去的作品或成績,並且和對方合作的企業查證。
此外,企業主必須對要外包出去的工作的行情有正確的認識,有些企業包怨找不到好的外包工作者,但往往是因為不了解市場行情,吸引不了較好的工作者。張文進指出,有些企業將工作外包時極盡可能的省錢,而導致接案者為了賺錢而偷工減料,最後吃虧的還是企業。

**工作內容具量化衡量標準

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管理外包工作者的第二步就是把工作定義清楚,並寫在合約中。工作內容在驗收時,最好可以量化衡量。張文進認為千萬不要怕麻煩,或理所當然地認為對方了解。他舉例說,曾有某個皮膚科診發包重新設計網頁,就以為對方了解是要提昇網站流量,但後者需要其他行銷活動配合,但這兩項工作的差距其實很大,最後搞得雙方都很不愉快。
除了工作定義清楚,張文進建議合約也要保留彈性,像是很多政府的外包案,都在合約中說明發包者有權更動其中10%的工作內容,只要雙方都事先同意,就能避免日後許多不必要的爭執。
而許多企業在外包工作時,除了工作者的專業,還要考量工作者道德風險問題,像是程式設計師在寫程式時加入日後可以入侵的「後門」等。張文進認為,企業可以要求工作者在結案後,給予一定期限的保固,因為有些工作的問題不是當場可以發現的,在合約中要求保固,可以間接地讓工作品質更有保障。
另外,企業可以將外包的工作依階段分成幾個連續的段落,當第一階段完成後,再考慮給工作者第二階段的工作。張文進認為外包工作一開始最好先丟小案子,不要一次就把案子全部都丟出去,這樣對企業比較不會有所託非人的壓力,而工作者為了取得下一階段工作,也會用心執行。

**要適時和內部員工做溝通

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張文進指出除了和外包工作者的種種溝通,當外包工作增多,和內部員工的溝通也一樣重要。企業應該要讓內部員工明白,外包不是讓他們的工作被搶走,而是擔負起更多的管理工作。「內部員工應從工作的執行者,變成資源的提供者和協調者,」張文進認為,要把內部員工和外包工作者結合在一起,才能發揮最大的效果。
除了讓企業員工變成企業和外包工作者的溝通橋樑外,也要適時掌握進度。千萬不要以為前面講清楚了,日期訂好就完全交給對方,張文進認為人都有惰性,最好定時按進度叮嚀比較好。
總之,管理外包工作者就是要想辦法溝通清楚。首先是給予合理的報酬,並在事前詳細定義工作內容,並把各種要求詳細記載在合約上,例如智慧財產權的歸屬、什麼情形能夠終止、完成合約等等事項都要考慮,可以參考一些制式合約再依需要來修正。而簽約後公司最好也有專人來處理後續的溝通事宜,就能讓外包工作有最好的效果。

管理外包工作者的
6大必要
1 對外包要有正確的心態,將它視為創造新價值的方式。
2 最好選擇有過愉快合作經驗的工作者。
3 工作內容要講清楚說明白,最好是可以量化衡量的標準。
4 合約要保留彈性,可避免日後許多不必要的爭執。
5 外包工作增加時,應與企業內部員工進行溝通,以達成企業共識。
6 讓企業員工變成企業和外包工作者的溝通橋樑,適時掌握工作進度。

張文進 小檔案
出生:1961年
學歷:台大EMBA
經歷:普羅米數位科技(Aboutcase.com)事業發展副總、風潮唱片市場部及資訊部經理

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AI 智慧代理人時代來臨!三大導入階段, AI 落地企業不卡關
AI 智慧代理人時代來臨!三大導入階段, AI 落地企業不卡關

生成式 AI 帶動企業數位轉型浪潮持續升溫,各界不再滿足單一任務型的 AI 應用,而是期盼 AI 能真正成為具備主動決策與多工能力的「智慧代理人」(Agentic AI),在最少人為干預的情況下,自主推進工作流程、完成複雜任務。

但企業導入AI並非一蹴可幾,而是需要對AI有正確認識,並制訂循序漸進的導入流程,才能真正發揮AI功效。在2025台灣人工智慧年會中,cacaFly 聖洋科技技術副總吳振和提出三大導入關鍵階段,深入剖析企業如何從概念驗證(PoC)階段,逐步推進到實際上線(Production),並分享實務經驗與觀察。

延伸閱讀:生成式AI可以怎麼用?cacaFly現身說法,助企業應用GCP服務智慧轉型

解鎖 Agentic AI,企業邁向多任務智慧代理

「很多公司會問,One AI 要做什麼事?但實際上,若要讓 AI 回答公司內部政策或新法條的相關問題,僅靠基礎模型並不足夠。」吳振和指出,要讓 AI 真正成為能「做事」的智慧代理人,前提是它必須理解企業內部的脈絡與知識,並即時掌握外部變動的資訊。

企業必須先釐清內部規範是否與最新法規相符,這意味著系統必須具備持續爬取與解析最新資料的能力。為此,企業必須先截取與整理內容,再建構成專屬的知識庫(Knowledge Base),確保資料品質達到可用標準後,再透過檢索增強生成(Retrieval-Augmented Generation, RAG)技術,使 AI 能夠即時動態查詢並生成符合企業語境的回答。

延伸閱讀:從資料清洗到 RAG,大型語言模型的必需品,做出專屬企業的 AI 知識庫!

吳振和強調,這是一個動態循環的過程:從資料蒐集、品質控管、知識庫建構到生成應用,每一環節都息息相關,任何一處鬆動都會影響最終產出的準確性與可信度。

cacaFly 聖洋科技技術副總吳振和
圖/ cacaFly

破除「一次到位」迷思,從驗證到落地的三大關鍵階段

許多企業對 AI 寄予厚望,因此常將 PoC 視為年度計畫的重點,希望能「一次到位」做出具體成果。但吳振和提醒,若缺乏清楚的系統工程思維,PoC 容易淪為「概念展示」,難以真正走入組織的日常營運。

他將導入 Agentic 系統工程的歷程,分為三個關鍵階段:

1.第一階段:可行性評估(Feasibility Study)
企業必須在投入資源前,先明確界定「最需要被 AI 解決的關鍵問題」是什麼,並進一步設計可量化的驗證指標。這不僅包括評估技術實作的可行性,更要從商業目標出發,釐清導入 AI 的具體使用情境、預期成效與風險邊界,如此才能確保後續模型選型與資料蒐集方向正確對齊業務需求。

2.第二階段:系統設計與驗證(Design & PoC)
在確定導入方向後,必須規劃清楚資料蒐集與整理流程,確保知識庫的內容具備正確性、完整性與時效性。吳振和特別強調,這個階段不能只追求展示效果,而應以「產品化思維」來構築 PoC,使其具備可擴充性、可維護性及安全性,才能為後續上線打下基礎。

3.第三階段:產品化與營運(Production & Operation)
當 PoC 驗證完成後,進入正式上線階段,挑戰也隨之而來。除了需要整合企業內部系統與流程,還必須建立持續監控與維運機制,確保模型表現隨時間演進不會劣化,並能快速回應法規變動或資料更新的需求。吳振和指出,這往往是最容易被低估、但也是最考驗企業組織能力的關鍵環節。

cacaFly 聖洋科技技術副總吳振和
圖/ cacaFly

建立模型優化根基,打造高品質的黃金資料集

吳振和特別強調,要讓 Agentic 系統工程真正發揮效益,企業必須先建立一套高品質的「黃金資料集」(Golden Dataset),作為模型評估與優化根基。他指出,黃金資料集的價值在於能為模型選擇與前測提供客觀依據,讓團隊能針對不同任務挑選最適合的模型,避免導入初期就誤踩方向。

同時,黃金資料集也能協助團隊辨識模型的常見錯誤與脆弱點,進而快速回應「模型飄移」(Model Drift)的風險。吳振和說明,所謂模型飄移,指的是即使模型本身未經改版,效能也可能隨著環境與資料變動而突然下降,導致原本表現良好的模型出現偏差。透過持續比對模型預測與黃金資料集結果,團隊才能即時察覺效能衰退,並進行迭代更新,確保系統長期穩定運作。

從小規模應用起步,漸進擴展至核心業務

吳振和分享,在實際輔導企業導入 AI 的經驗中,最常見的挑戰來自於「期待落差」。許多企業誤認為概念驗證(PoC)階段即可呈現完整的產品原型,然而實際情況顯示,若企業未能建立完善的資料架構與流程基礎設施,即使短期內展現亮眼成效,也難以確保長期營運的穩定性與可持續性。

也因此他建議企業在規劃 AI 導入時,應採取漸進式策略,從小規模應用場景著手,逐步擴展至核心業務領域。企業應將 PoC 定位為整體產品開發生命週期的重要環節,而非獨立的一次性專案。

AI 的導入不僅是一場技術升級,更是企業組織文化與決策流程的轉型工程。唯有從資料治理、流程優化到人才培訓同步布局,才能確保 AI 能在企業內部真正「落地生根」,創造長期商業價值,成為真正的智慧代理人。

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