年假無上限、公帳支出自己規劃!Netflix用近20年績效證明的人才管理法
年假無上限、公帳支出自己規劃!Netflix用近20年績效證明的人才管理法
2018.11.07 |

如果你想像隨著組織的擴張,公司就會逐漸發展出一套複雜且縝密的管理制度,以落實企業文化,那Netflix的做法會跌破你的眼鏡。

「想讓企業變得更敏捷、精實、顧客導向,就得持續廢除所有迂腐的政策與程序,擁抱必要的改變,像管理事業創新那樣管理員工。」

Netflix前人才長珮蒂.麥寇德(Patty McCord)在新書《給力》彙整她14年來在公司的觀察,剖析Netflix從一家小型地區的DVD郵寄租片商,到擊潰影音出租巨人百視達,現在足以跟Google、Facebook、Amazon平起平坐的關鍵,就在於為了迎接市場環境變化,所發展出的另類管理方法。

舉例來說,Netflix放寬了出差、報公帳的規定,改為「以Netflix最佳利益」(Act in Netflix’s best interests)做為唯一準則。舉例來說,當許多大企業仍在遵守公司政策,與固定的旅行社或業者合作時,Netflix選擇將費用控管的責任下放到第一線的員工身上,由他們自行規畫行程、交通和餐食,結果反而讓員工懂得把花錢視為自己的事情,會精打細算地只將錢花在刀口上。對於報帳不設定繁瑣限制後,整體的成本支出卻比從前都低。

另外,Netflix也取消年假制度,改成「年假隨你休」的模式,員工可以按自己的需要決定休假多少天,結果員工並沒有像律師警告「這將會是災難一場」。他們就跟往常一樣,逢年過節時休個長假,或因為家裡有事而安排休假。「當你把員工視為成熟的成年人,相信他們會負責任地對待自己的時間,你會發現,他們的表現並不是濫用自由,而是學會用最有效率的方式來做事。」

Netflix用近20年的績效證明:廢除繁文縟節,員工做得更好

這些管理奇招,絕不是一種理想,而是真的能為企業創造績效。

2000年初,Netflix和同業一樣面對實體租片市場快速衰退的壓力,但他們沒有倒下,成功跟上時代趨勢走向雲端化,提供線上影片的租售,甚至還做起自製的原創節目,如《紙牌屋》、《勁爆女子監獄》、《黑鏡》等,今年還因此正式終結了HBO於艾美獎的贏家地位。一路走來的成功轉型,表面上看起來是商業模式的創新,卻也代表著內部多年來施行的管理成功見效。「不論什麼領域、發展階段的公司,都必須變成優異的調適者。唯有不斷改造、質疑傳統的管理慣例,才能抓住重要機會,有能力為變化做準備。」

因此,在麥寇德眼中,許多管理書籍出現 「要對員工賦能」 的勸導,追根究柢不過是因為盛行的管理方法會對員工綁手綁腳,變相拿走了員工的能力所導致,

「公司最該做的,是還給員工主動權,提醒員工『他們有能力』,並創造能夠讓他們發揮實力、展現優異績效的環境,如此而已。」

最佳的激勵方式:只聘優異員工、給明確的目標、有挑戰但做得到的成果

2001年時,Netflix不敵當時經濟蕭條、網路泡沫化的連續衝擊,一度瀕臨破產,不得不忍痛裁撤三分之一的員工,結果卻遇到當年聖誕節因為DVD價格大跌,導致業務量大增的突發狀況。

在沒有能力招募新員工的情況下,要用僅存的三分之二員工處理比平時多出兩倍的工作量,聽起來是件不可能的任務,而且極有可能讓員工叫苦連天。麥寇德卻發現,當組織無論是面對基層員工還是中、高階主管,皆誠實且開誠布公、持續說明他們所面臨的挑戰時,員工變得更有創造力和生產力。在動員集體員工協助把DVD裝入郵寄信封袋時,他們不僅懂得自主討論如何在最短時間內做出最佳成果,竟然透露出了「迫不及待上班」的快樂感。

這個經驗,讓麥寇德重新思考激勵員工的方式。首先,裁員後剩下的員工都是效能最佳者,原先就具備較高的自主動力,Netflix的管理階層因而理解公司能為員工做得最棒的事,是招募高績效者進來與他們共事。這遠勝過為他們購置球桌、免費供應壽司,或發給他們大筆獎金和股票選擇權。「有優異的同事、明確的目標,清楚明瞭既有挑戰,和自己可以做得到的成果,就是最給力(強而有力)的激勵組合。」

麥寇德指出,與其耗盡力氣思考要提供什麼獎酬來激勵員工、如何監督員工表現,做好後續的績效考核工作,不如將心思放在最前頭:確保所有人在做事前,都知道公司的期望,也釐清他們希望如何被對待。很有可能會發現最棒的津貼不是給予娛樂空間,而是讓員工有機會更了解公司業務及顧客、參與重大決策的討論,為公司做出貢獻

要給予員工多少彈性和自由才恰當?Netflix透過十幾年來的飛躍性成長,建立一套經得起驗證的做法,但麥寇德提醒,這些方式不見得適用於每家企業。畢竟管理必須保持彈性,才能應付環境的變化,是個會經歷犯錯、反覆修正及調整的動態過程,也可能領導者自始至終都無法有效廢除公司的僵化制度,但重點是,

「企業要有系統地探索如何鬆綁員工,讓他們得以發揮最佳表現,但同時也提供他們適量的指引及反饋,確保他們保持在軌道之上,但又能在必要時做出顯著改變。」

當每個團隊成員都知道他們朝向什麼目的地,並且願意竭盡全力勇往直前時,這就成為把公司帶往目的地的最佳驅動力。

本文授權轉載自:經理人;作者:葉冠玟

關鍵字: #企業經營管理
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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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