有話直說的白目人,竟讓日產汽車起死回生?最多上班族瞞著老闆,偷偷修練的六個職場暗黑術!
有話直說的白目人,竟讓日產汽車起死回生?最多上班族瞞著老闆,偷偷修練的六個職場暗黑術!

本文摘自《暗黑技術—讓老闆挺你,讓部屬服你》,方智出版

暗黑技術一、利用資訊的不對稱來達成目的

對只能掌握公司整體四、五成資訊,卻必須決定整體方向的經營者而言,資訊掌握不足的地方,必須仰賴主管的暗號來判斷。因此,主管暗號打得好壞,有可能會改變公司的營運方向。

反過來說,如果主管希望組織能按自己的意思行動的話,只要有意的打暗號就好。雖然決定權在經營者手上,但提供判斷素材的則是主管。如果主管都本位主義,只提供對自己部門有利的資訊,老闆也是防不勝防,因為經營者與主管握有的資訊落差非常大。因此,只要巧妙利用資訊的不對稱,隨心所欲操縱上層並非不可能。

暗黑技術二、「越級報告」當然可以

雖然大家都知道,日產汽車的執行長高恩於1995年到任之際,便馬上成立跨部門團隊,打破部門間的藩籬,讓日產汽車谷底回升,但跨部門團隊並非一開始就運作良好。因為組織龐大,本位主義橫行,而八人制的跨部門團隊,成員又來自不同的部門,大家維護部門利益的意識強烈,因此聽說團隊的運作是從互罵開始。

那麼,是做了什麼才讓跨部門團隊的運作變順暢的呢?其中一個方法就是「越級報告」。例如,負責產品生產的跨部門團隊的報告,不是提給專管生產的董事看,而是直接提交給執行委員會。也就是說,負責的董事也是本位主義,因此越級直接跟經營者報告,能防止負責的董事從中作梗,而且過程透明,反而讓公司變成能夠自由表達意見的體制。

讓部屬勇敢直言的同時,有時自己也必須提出白目的意見。成為白目的人,要具有堅持已見的涵義,因此看社長臉色、請示的話,就代表沒有真正做到白目。當社長說往右,不是想都沒想就跟著往右,而是若覺得應該要往左的時候,能夠說出「我覺得應該要往左」,才是做到真正的白目發言。

當然白目也有分好壞,天真無邪的白目發言若毫無節制的話,會讓自己的立場變得很詭異。也就是說,勝負決定於是否事先做好協調、事前疏通、安排等表達方式,以及挑對時機點。只要事前悄悄跟老闆報告的話,乍聽之下極為白目的發言,也不會因此被忽視、駁回。

暗黑技術三、狠角色每天尋找不同午飯咖

網絡關係會越用越廣,同樣的道理,經常跟他人交換資訊,彼此的關係就會越來越牢固。一起去吃午餐、偶爾吃飯喝酒,都是擴展關係的好機會。

跟不會喝酒,或是重視私人時間的部屬一起用午餐,應該是個好選擇,因為總不可能不吃午飯。藉著跟情報網的資訊提供者定期一起午餐:「話說,那件事情後來怎麼樣了?」隨時更新資訊,一旦遇到緊急狀況就能派上用場。

在員工餐廳吃飯時,大部分人都固定跟同部門的同事一起吃飯,但是狠角色則會拿著自己的餐點,四處張望,心中盤算今天要跟誰吃飯,跑去問別人:「我可以坐你旁邊嗎?」每天跟不同的人吃午餐。

聽說日產汽車的執行長高恩在剛到任時,行蹤神出鬼沒,常常突然到工廠巡視,召集大家圍成一圈,詢問員工的想法。像那樣直接到現場,不但可以蒐集到第一手資料,還能拓展情報網。據說,高恩就是依據親自蒐集來的第一手資料,勾勒出「日產復興計畫」的藍圖。

如此一來,怠於延伸網絡關係的主管也會變得戰戰兢兢。因為自己不知道的資訊,會越過自己直接到老闆手上,使主管也不得不經常到現場巡視,蒐集資訊。主管也變得積極的跟現場員工溝通,促成了日產汽車的組織活性化。

暗黑技術四、做好被貼上壞人標籤的準備

主管每天面對的日常決策當中,還隱藏著一個自相矛盾的情況。現場的人在前線廝殺,竭盡全力跟眼前的敵人搏鬥,視線最遠只能達到半徑三公尺的範圍,因此只看得清楚今天跟明天的事情。然而,同樣的問題用較為長遠的角度跟宏觀眼光來看,當然會產生不一樣的看法。跳脫本位主義,從整體最佳化的角度思考未來的五到十年時,就會浮現疑問:「一直沿用同樣的工作方式真的好嗎?」

這時候應該有人已經隱隱察覺到,如果不想辦法做些改變的話,後果恐怕不堪設想。但內心也知道,如果下猛藥進行改革,可能會引發現場人員的激烈反彈。一旦陷入這種混亂的狀態,自己一個人實在無法判斷,就需要請上層做出決定。

但老實說,主管並不希望上層做出向左或向右的明確決定,會期待延後處理,因此會無意識做出那樣的暗示,傳遞應該延後處理的資訊。因為那樣對自己而言樂得輕鬆,而且獲得老闆的背書,就可以正當化延後處理問題。

然而,就像日本菸草公司在獲利達到最高峰的隔年關閉工廠、大規模裁員,出售賺錢的飲料事業一樣;又例如,IBM在相當早的階段,就將個人電腦事業賣給中國企業聯想電腦。他們決策的時間點都讓人不禁驚呼:「什麼!」

從長遠的角度跟宏觀眼光來看,為了不讓問題越滾越大,那些都是最佳的決策時機點。

只不過,那樣的判斷跟現場人員的立場相異,無論如何,一時之間都會變成顧人怨的討厭鬼。某些情況下,判斷是否正確,有可能要等五到十年後才會知道。在答案揭曉之前,會一直被貼上壞人的標籤。

決策者跟受影響的人之間的立場不同,即便決策正確,做出決定的那一方仍然有被討厭的風險。另一方面,如同前面所說,不斷延後處理,會使問題如雪球般越滾越大。因此,負責現場營運的主管必須不怕被人討厭,在問題還小的階段,就勤快的推動改革,促進組織的新陳代謝是非常重要的。

暗黑技術五、即使暫時黑掉,也要耐得住性子

在改變過往的組織結構、經營策略的時候,因為慣性作用,組織會想維持過去的結構與做法,因此在改革初期,短時間內績效為負成長是難以避免的。

例如,依據公司經營策略的改變,將過去依地區畫分的業務部門,改成以產品別重新畫分時,短期間內一定會產生效率低落、業績呈現負成長的狀況。因此時常導致經營第一線亂成一團,最後舉起白旗:「果然還是原本的方法比較好。」但這其實是組織的慣性,並引發現場反抗改革的情況。但若因為業績變差,抵擋不住反抗聲浪,馬上撤回改革政策的話,根本就不是稱職的領導者。

即便反彈聲浪再高,承受的壓力再大,領導者也必須耐心等候業績回升。只要堅持自己的信念,情勢轉變的時刻總會到來。但是在那之前,你有辦法咬緊牙關耐心等待嗎?在等待的過程中,當然也會碰到上頭責備:「這到底是怎麼回事?」以及底下施壓:「應該還是以前的做法比較好吧?」這種上下夾擊的情況,即便如此,你也能堅持不屈服嗎?這也是考驗信念的聖像之一。

承擔風險時,雖然成功後的獲利值得期待,但也有一定的機率會失敗。

但實際上,我看過好幾位勇於承擔風險、下賭注一決勝負,但卻不幸未能如願,最後以失敗收場的例子。老實說,在這當中也有人讓我不禁感嘆:「啊,這個人大概再也站不起來了吧。」然而,這樣的人在五年後,又會再度回到公司核心的情況更是屢見不鮮。奇特的地方就在於,不知為何,大多組織皆保留著奇妙且健全的「回力鏢作用」。勇於挑戰卻一敗塗地的人,短時間內會黑掉,被踢到不重要的職位,但過幾年之後,又會再度回歸經營核心。

如果各位也相信這個回力鏢作用,請務必趁現在多多挑戰、冒險。假如不幸失敗,也只是被流放邊疆,至少不會喪失性命,只要去睡一覺冷靜一下,等待東山再起的機會。現在是經歷過大風大浪的人容易獲得賞識的時代,所以那樣的人只要耐住性子,等待風向轉變就好,三、四十歲的人應該要敢於承擔風險、盡量挑戰。

暗黑技術六、問正確的問題,卻不說答案

該怎麼做才能從部屬口中挖出資訊呢?

關鍵在必須傾聽部屬的聲音。重複前面所說,跟年輕人對話時,主管很容易因為自己經驗豐富,加上工作忙碌,就急著說出答案,想趕快結束對話。這時,應該要沉住氣,問對方:「你覺得有哪些做法呢?」刻意讓部屬思考,可以問出意想不到的資訊。
打破砂鍋問到底,反覆詢問對方問題是交涉技巧之一。重點在於要問正確的問題,而不是說出正確的答案。持續問對的問題,久了之後,過去從來不知道的資訊就會紛紛跑出來。那才是現場人員內心真正的聲音。

這邊稍微偏題一下,當你跟態度強硬的人持相反意見,而且對方的內容明顯有誤時,若直接否定對方的話,會讓事情一發不可收拾。因此,有技巧的提出疑問,在侃侃而談的同時,對方會自己顯露出破綻,這是交涉時經常使用的技巧。讓對方說話,便能從中找出破綻。只要在那個時候,指出矛盾的地方:「咦,你剛才不是這樣說的嗎?」對方就會察覺到自己有點硬拗。同樣的道理,問對的問題,讓部屬表達意見是非常重要的情蒐技巧。

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AI NAS 何時才值得部署?QNAP 拆解地端 AI 的成本、算力與資料門檻
AI NAS 何時才值得部署?QNAP 拆解地端 AI 的成本、算力與資料門檻

當資料不能離開企業,運算就得靠近:AI 先改寫儲存架構

AI 帶來的第一個變化,不只是運算能力提高,而是企業必須重新決定資料放在哪裡。

儲存架構大致分為雲端與地端兩塊,QNAP 身為資料安全的守護者,長期發展的是地端網路儲存設備(NAS),並擴展至 25GbE、100GbE 高速網路交換器產品線,提供完整的儲存與高速網路基礎架構。威聯通科技(QNAP)總經理劉文義解釋,當資料因合規要求或敏感度不能上雲,就必須留在靠近使用者與應用的地方;運算需求一旦增加,承接資料的裝置也自然被推向地端 AI。

不能上雲的名單比想像中長。醫療業持有大量醫療個資,金融與保險業受到合規與法規限制,部分大學院校與設計公司也不希望資料被雲端存取。對這些組織而言,問題並不是雲端好不好用,而是一開始就沒有把核心資料全面上雲的選項。

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威聯通科技(QNAP)總經理暨威強電集團(IEI)董事長 劉文義
圖/ 數位時代

真正讓更多企業回頭計算的,則是長期成本。劉文義指出,資料上傳雲端可能免費,下載卻會按流量收費;當企業把一年、兩年、三年的費用加總回推,可能會發現,購買一台同等容量的 NAS,還能使用 7-10 年。資料規模愈大、存取愈頻繁,總持有成本的差距就愈值得評估。

這並不代表雲端與地端只能二選一。雲端仍適合模型訓練、程式開發與波動大的工作負載;地端則較適合高頻存取、對延遲敏感,或不能離開企業邊界的資料。企業真正要回答的,是每一類資料與任務應該放在哪裡。

依 QNAP 觀察,客戶過去關心的是需要幾 TB、幾 PB,或備份速度有多快;現在更常問的是,機器裡的資料要如何被 AI 活用。QNAP 也從 2021 年起,把公司發展定調在 AI 與高速網路的融合,試圖讓 NAS 從資料保存的位置,進一步成為資料被調用的位置。

當資料量持續擴大,搜尋與管理方式也會跟著改變。「在 NAS 裡放入 AI Agent 會越來越不可或缺。」劉文義舉例,當照片累積到 10 萬、20 萬張,要找出其中幾張特定畫面,已不可能只靠人工翻找。此時,能理解內容、接受自然語言指令的 AI 工具,會從加分功能逐漸變成必要條件。

從資料治理到地端推論:AI NAS 如何進入企業工作流?

AI NAS 不是「多了 AI 功能的 NAS」,而是 NAS 在企業工作流裡換了位置。
依 QNAP 觀察,目前客戶大致分布在一條導入光譜上。人數最多的一群,仍在把資料集中、分類、清理與建立權限。這一步看似與 AI 無關,卻決定後續系統能不能找到正確資料、辨識版本,並把答案交給有權限的人。

中間一群開始建置私有的檢索增強生成(RAG)知識庫。RAG 並不是重新訓練一個模型,而是在模型回答前,先從企業的 SOP、合約、法規或技術文件中取回相關內容,再產生附有來源依據的答案。QNAP 以 Qsirch 的語意搜尋能力協助建構這類應用,協助企業建立私有知識庫;而走在最前面的少數企業,則已經嘗試地端推論與 AI Agent。

模型的選擇權,QNAP 刻意留給客戶。知識庫背後採用哪一個模型,可由企業依需求決定,不綁定單一 AI 供應商。QNAP 也以 QuAgent AI 助理與模型情境協定(MCP)相關能力,讓管理者透過自然語言查詢狀態、調整設定,並讓 NAS 成為 AI Agent 可調用的資料節點。

不過,劉文義沒有把這條路說得太容易。他坦言,目前 NAS 硬體的 AI 運算能力仍有限。一般企業期待的應用,可能需要約 300 到 800 TOPS,甚至 1,000 TOPS,因此多數方案會以 NVIDIA 顯示卡補足算力;一張卡約需新台幣 10 萬至 12 萬元,一張算不完,就得配置 2 張或 4 張。

「整體成本可能是過去單獨一台 NAS 的 5 倍到 10 倍,並不是大部分中小企業都能接受。」除了硬體,使用者還需要 AI 應用的 Know-how、程式背景與開發資源,這些都是落地成本。

QNAP 則是透過算力分級讓各規模與需求的企業都可以有適合的解決方案。在 Computex 2026 搶先亮相的 QNAP AI NAS 中,一類是採用含有 iGPU 與專屬 NPU 的處理器平台,以一百多 TOPS 的範圍,可順暢使用 AI 應用程式;另一類機種則可安裝 1 張或 2 張 NVIDIA 顯示卡,處理更大的運算量。

同時 QNAP 也在軟體端也持續開發,目標是讓 NAS 裡的資料更有效率地被 AI 工具調用,讓資料成為有價值的知識。

從規格走到現場:能源公司如何導入私有 LLM?

本地 AI 實際落地部署會是什麼模樣?劉文義舉了一家約 50 多人的能源公司為例。這家公司原本想用 NAS 搭配雲端 AI 建置內部資料庫,但很快遇到兩個瓶頸:一是員工查詢時明顯出現卡頓;二是專利、技術與合約都高度敏感,高層不願上傳至公有雲,擔心機密資料會有外洩的疑慮。

後來,該公司導入 QNAP AI NAS 的旗艦機種 QAI-h1290FX,搭配顯示卡與全快閃 SSD,在地端部署私有大型語言模型,把數十年來封存的靜態檔案交給 AI 調用,進行跨檔案摘要與精準搜尋。員工因此省下翻找合約與報告的時間,核心機密也能留在企業內部。

這個案例說明,若任務範圍明確,有些應用不必動用雲端大型模型,地端運算量就可能足以支應。

但不同企業的資料量、查詢方式與模型大小不同,導入前仍需要概念驗證(POC)與技術人員評估。

而且,資料留在地端並不等於自動安全。企業仍要處理帳號權限、網路隔離、備份復原、漏洞修補與日常維運。地端的價值,是讓資料邊界與控制權回到企業手上;相對地,安全責任也會更直接地回到企業。

哪些企業現在該做,哪些再等?先看重複性與三個條件

能不能導入地端 AI,不只由產業標籤決定,也要看工作是否重複,以及場景能不能被清楚定義。劉文義觀察,第一批走進來的,除了受法規限制的醫療、金融與保險業,也包括利用地端 AI 加速資料處理的科技業,以及會計、律師等有大量重複文書工作的專業服務業,因為效益較容易被看見。

工廠也是可預期的場景。一條生產線可能有 10 台、20 台機器,每台處理與儲存資料的 Protocol 都不同,需要相對應的儲存裝置;生產過程累積的影像與紀錄可能要保存 3 年到 5 年。當企業要跨設備調用這些資料,AI Agent 與地端資料節點就有發揮空間。

「重複性資料處理越多,或重複性動作越多的產業,越容易透過導入 AI 提高工作效率。」反過來說,較傳統、人力密集,或仍高度依賴人工判斷的製造業,短期內未必能快速導入地端 AI。

依 QNAP 提供的資料,企業也可用「高頻、大量、敏感」三個條件做第一輪判斷:資料是否被頻繁調用?規模是否大到雲端傳輸與長期費用開始變得明顯?內容是否涉及個資、法規、智慧財產或商業機密?三個條件愈集中,地端部署愈值得評估;三者都不成立時,使用雲端 API 往往更簡單,也可能更划算。

可以先等的企業,大致也有三種。第一,資料仍分散、版本混亂、權限不清,急著上 AI 只會把混亂放大,先完成集中與治理,效率就可能先提升。第二,找不到一個具體且反覆發生的業務痛點,只因為「別人都在做」而採購,設備很可能變成昂貴的展示品。第三,使用量仍小、需求偶發,現階段雲端的彈性反而更有優勢。

因此,POC 不應只驗證「模型答不答得出來」,還要回答三個問題:資料由誰負責,誰可以存取?導入後能節省多少查找時間、傳輸成本或人工作業?正式上線後,誰負責資料、模型與資安維運?只有當效益與責任都能被量化,才適合從展示走向正式部署。

企業願意把部分資料留在自己的機房,動力最終仍回到資料主權。QNAP 的主要市場分布在歐洲、美洲與亞太,其中歐洲占比將近一半,而歐洲也正是全球推動資料主權的最大動力。

QNAP 的產品已取得 ISO 27001、ISO 27017 與 ISO 27018 等多項認證,並滿足 GDPR、HIPAA 等資料保護與法規遵循需求;累積至今,已售出約數百萬台裝置,協助企業打造智慧、安全的儲存方案。

至於普及時間點,劉文義提出一個明確的價格與效能交會點:地端應用若要順暢運作,運算量可能至少要達到 300 至 600 TOPS,甚至 800 TOPS,同時價格要落在新台幣 5 萬至 8 萬元。目前符合這些條件的硬體方案仍很有限。

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「AI NAS 不是多了 AI 功能,而是改寫了資料在工作流的位置。」威聯通科技總經理劉文義坦言,地端算力成本高昂,QNAP 透過「算力分級」與開放模型架構,助企業逐步建構私有 RAG 知識庫與 AI 團隊。
圖/ 數位時代

「預測約兩、三年後,應該很快會看到符合一般大眾期待、具備合理 CP 值的產品。那個時間點,就會是 AI 落地最蓬勃發展的時候。」在此之前,企業真正能先做的,不是搶著買最大的模型或最昂貴的顯示卡,而是把資料治理、使用權限與高價值場景準備好。

QNAP 以「資料煉油廠」比喻自己的角色:原油再多,沒有整理、提煉與配送的過程,也無法成為可用的能源。這個定位也點出地端 AI 的競賽條件——不是誰先買到算力,而是誰的資料先準備好被調用。模型會持續更換,但企業自己的資料層則會長期存在。

AI NAS 不是把模型塞進儲存設備,而是在資料必須留在企業內時,讓搜尋、推論與管理靠近資料的地端節點。

QNAP World Tour 2026 台北場將於 2026 年 9 月 18 日(五)舉行,現場將聚焦 AI 應用、儲存備份、網通產品、資安與監控,並安排 Live Demo,適合 IT 管理者、系統整合商與企業決策者參加。

活動地點:新板希爾頓酒店|如意 AB 廳

活動時間:09:20–16:00

地址:新北市板橋區民權路 88 號 2F

立即報名:https://bnex.tw/9f7my4

2026 QNAP 台灣企業資安韌性大調查,填問券抽好禮,倒數計時:https://www.surveycake.com/s/q4abw

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