當代溫柔CEO納德拉,用三個字讓微軟成為最會合作的公司
當代溫柔CEO納德拉,用三個字讓微軟成為最會合作的公司

微軟(Microsoft)執行長薩蒂亞.納德拉(Satya Nadella)的成長經歷,看起來就是成功者標準樣本:印度公職人員之子,取得工程學士學位,移民美國,最後在科技界嶄露頭角。

但如果你問納德拉,如何做好生涯規畫?他會告訴你,他從沒想過成為工程師,進入大學之前,生活只有板球,唯一的志向是成為職業板球選手。小時候納德拉的房間裡貼了 3 張海報;第一張是共產主義之父卡爾.馬克思(Karl Marx),因為父親希望他能認真念書;他母親看到卻有不同想法,所以貼了一張印度吉祥天女拉克什米(Lakshmi)的畫像,意思是叫納德拉做自己就好。納德拉確實知道如何做自己,所以貼了他最崇拜的印度板球球星傑辛哈(M. L. Jaisimha)海報。

納德拉要讀大學時,父親送他一台個人電腦,從此開啟納德拉對電腦的興趣。在大學期間,他迷上數學家兼電腦科學家約翰・馮諾曼(John Von Neumann)和艾倫・圖靈(Alan Turing),從此,板球球具被冷落在房間的角落。畢業後,納德拉進入昇陽電腦(Sun Microsystems),1992 年,因為微軟需要懂 32 位元作業系統的人,而他在昇陽恰好負責研發相關軟體,便被找進微軟。

1993 年納德拉結婚,婚後第三年,他的兒子贊恩(Zain)因為胎兒缺氧窘迫,緊急剖腹生產,贊恩也因此重度腦性麻痺,必須依賴輪椅、依賴家人。納德拉曾覺得上天對他不公平,為什麼讓他遇到這種狀況,他的妻子卻說:「你哪有受到什麼傷害?真正的受害者是贊恩!」

當他從贊恩的角度看世界,才理解什麼是站在別人的角度思考、了解他人的痛苦,懂得什麼是 「同理心」

最後他也把同理心融入管理當中,將微軟變成為了「他人」,而非只為自己生存的公司,成為當代最溫柔的執行長。

回想 2008 年的微軟,個人電腦作為最大財務命脈,出貨量卻停滯不前。同時間,硬體的智慧型手機、平板,落後蘋果公司(Apple);服務的搜尋、雲端、線上廣告,又趕不上 Google 和亞馬遜(Amazon),當時還只是線上搜尋與廣告事業部主管的納德拉從沒想過,有一天他會接任執行長,並在他接手短短 4 年內,股價翻倍,市值從 9 兆台幣翻升到 25 兆台幣。

微軟在他手中變得不一樣,是因為他成功改變微軟人的做事態度。 當時的微軟,四處可見狗咬狗的文化,有漫畫家甚至把微軟組織圖畫成彼此對立的幫派,大家拿槍互指對方;但更讓納德拉傷心的是,一般外來的批評會使內部人團結,但這則笑話,微軟人竟然接受組織就是如此。

讓內部聽見客戶的聲音,扭轉彼此對立的文化

他在著作《刷新未來》提到,納德拉在商學院時,讀到曾寫過知名小說《大河戀》(A River Runs Through It)作者諾曼.麥克林(Norman Maclean)的一本書《青年與火》(Young Man and Fire),故事關於 1949 年一場慘烈的森林大火,造成 13 名救火員喪生。他在書中看到,最終死裡逃生的隊長,雖然知道必須先引小火,才能逃出大火,但由於「缺乏團隊共識」,隊長無法說服大夥們跟隨他,所以隊員們命喪火窟,這使他體悟團隊共識、彼此信任的重要。

但微軟的員工為什麼會彼此對立?問題出在績效考核制度。部屬害怕提出「異想天開」,或聽起來「不聰明」的點子,讓主管認為「不優秀」,在不敢冒險的情況下,該怎麼凸顯自己的優秀?最簡單的方法就是批評,講一句:「這是什麼白痴問題!」既能貶低別人,又能提高自己。

為了塑造團隊共識,首先,他把不同部門的員工打散,各自組成一個個小團體,由一位產品經理帶隊找客戶。這使他們的思維,轉變成思考「客戶」和「微軟人」,不同部門、員工不再彼此競爭,而是有我們是同一國的感覺。 此時,原本不會接觸到客戶的員工,也能親耳聽見客戶需求,不同部門開始合作,提出可能解決問題的點子。

企業存在是為了解決問題,不應為了自尊推開顧客

員工團結還不夠,沒有創新組織還是無法前進。納德拉認為,

創新,先要有同理心,你才能站在客戶立場,幫顧客解決問題。

這個頓悟來自於他的兒子贊恩,由於贊恩先天重度腦性麻痺,小時候都住在加護病房;有一次,納德拉走進病房時,被周圍機器的嗶嗶聲和低鳴吸引注意,他才發現許多設備都跟微軟有關,原來自己家的公司,已經從幫助其他企業,成長到能拯救他人生命。

這讓納德拉回想起當初加入微軟的原因,比爾.蓋茲(Bill Gates)和保羅.艾倫(Paul Allen)創立微軟的目標,是讓每個家庭都有一台電腦,普及科技,每個人都能藉由微軟產品的協助,幫助更多人。

換句話說,微軟存在的意義,是為了打造「為他人賦能」的產品。

2014 年起,他舉辦微軟黑客松(Microsoft Hackathon),讓員工從自己的問題、痛點,研發解決問題的產品。 例如,一位微軟員工因為孩子有讀寫障礙,想幫助有同樣困擾的孩子,他找來不同團隊成員研究,最後找到方法,像是打造出能將單字拆解成音節,並標出動詞與從屬子句的軟體。一位有讀寫障礙的男生使用後,從原本一分鐘讀 6 個字,進步到一分鐘能讀 27 個字。

另一方面,納德拉也將「解決問題」的意識,放到企業之間。 微軟和 Google 多年來,不停向政府監管機構提出專利控訴,但他認為,法律訴訟上的鬥爭是一種惡性競爭,無法讓自己的組織,以及整個產業進步,所以他便和 Google 執行長桑德爾.皮查(Sundar Pichai)達成和解。

他還打破過往蘋果與微軟長期競爭的關係,在 2014 年 3 月,宣布將在 iOS 系統提供 office 服務。他認為,

合作才能創造共好,擴大客戶群,而企業應該帶給客戶方便,不應為了自尊,把顧客推開。

納德拉提醒微軟人:微軟當初成功的關鍵,是善於與別人合作。 蓋茲和艾倫讓電腦普及化後,有戴爾(Dell)、惠普(HP)等硬體製造商、Adobe 和 Autodesk 等軟體供應商、還有 EA Sports 電玩遊戲製造商,才使這塊市場愈來愈大。所以,顧客在什麼平台,用什麼軟體,其實不重要;重要的是,微軟能不能幫助顧客解決問題。

你加入微軟,不是為了讓自己變酷,而是為了幫助他人變酷。 ── 微軟執行長,薩蒂亞.納德拉

薩蒂亞.納德拉的管理3心法

1. 尊重對手,但不要怕他們

納德拉從小喜愛板球,在比賽中獲得不少管理體悟。他曾在比賽時對上澳洲選手,由於從未跟外國選手競爭,所以還沒開始比賽就心生恐懼。教練看到,直接叫納德拉對戰最強對手,讓他沒時間思考、害怕,專注比賽,最後發揮潛力。

2. 團隊成功比個人成績重要

納德拉以前的板球球隊有一位明星投球手,這位投手只在意自己的投球表現,往往在守備時,球落在身邊也不防守,導致球隊輸球。這讓納德拉了解,一個能力傑出的人,如果沒有把團隊放在第一位,也可能毀了整個團隊。

3. 放心授權,也要適時提點部屬

納德拉某次比賽投球一直被對手擊中,但隊長沒有馬上接手,而是等到他投到一段時間,才代替他上場解決對手。但對手出局後,隊長又把球交還給納德拉。這個動作隱含了領導者該了解什麼時候介入,才能讓部屬獲得經驗,又不會失去信心。

薩蒂亞.納德拉

出生: 1967 年
出生地: 印度海德拉巴(Hyderabad)
學歷: 芝加哥大學商學院(University of Chicago Booth School of Business)工商管理碩士、密爾瓦基威斯康辛大學(University of Wisconsin-Milwaukee)電機工程碩士、馬尼帕爾理工學院(Manipal Institute of Technology)電機工程系

人物大事記

1990: 加入昇陽電腦(Sun Microsystems),負責研發在 32 位元作業系統上運作的軟體
1992: 加入微軟,負責推廣 Windows NT 作業系統。NT 後來成為 Windows 各版本骨幹
2008: 擔任線上搜尋與廣告事業部工程部主管,負責搜尋引擎 Bing,開發廣告拍賣功能
2010: 領導微軟營收第三高事業單位「伺服器與工具事業部」,打造 Azure 雲端平台
2014: 成為微軟第三任執行長至今

微軟

世界最大軟體公司,由比爾.蓋茲(Bill Gates)和保羅.艾倫(Paul Allen)在 1975 年創立。1980 年代開發出作業系統 Microsoft Windows,開始稱霸家用桌上型電腦作業系統市場。1990 年,推出辦公室軟體 Microsoft Office,成為辦公室最普及的辦公軟體。

本文授權轉載自:經理人;作者:高士閔(出自《經理人月刊》2018 年 11 月號,封面故事:印度 CEO 的領導學

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AI 成為企業新基礎設施,勤英科技從雲端代理走向 AI Infra 整合
AI 成為企業新基礎設施,勤英科技從雲端代理走向 AI Infra 整合

因應生成式 AI、代理式 AI 與實體 AI 的崛起,模型成為企業資訊基礎設施的一環,企業不僅需要算力、還必須具備同時管理多個 AI 模型、優化營運成本,以及確保 AI 基礎設施的安全與穩定;有鑑於此,服務超過 2,000 家企業客戶上雲的勤英科技(ELITE CLOUD)將業務範疇從雲端代理延伸到 AI 基礎設施整合商,協助企業整合多元模型資源、因應不同應用場景彈性調度算力資源,在 AI 新世代建立可規模化的 AI Infra 能力。

「隨著 AI 從單一聊天機器人進化到多模型、多代理協作,企業的核心競爭力不再僅是擁有 AI,而是建立一套可管理、多模型共存、穩定、安全且可持續擴充的 AI Infra 環境。」勤英科技區域總經理黃士培表示,為協助更多企業推進 AI 創新實務,勤英科技從原本的 AWS、Google Cloud、Azure 雲端代理角色,進一步轉型為 AI 基礎設施整合服務商,透過多語言模型平台 MixRoute、代理式 AI 導入與企業資料治理服務,協助企業建立真正可落地、可管理、可擴展的 AI 應用架構。

從 IT Infra 到 AI Infra,企業最大挑戰不是模型、算力而是管理

過去幾年,許多企業透過生成式 AI 實現「問問題」、「摘要文件」、「生成簡報」,提升員工工作績效,而代理式 AI 的崛起與普及,則讓「內嵌 AI 的企業應用」快速成為新常態,從企業資源規劃(ERP)、顧客關係管理(CRM)、人力資源(HR),到客服、研發甚至製造系統,AI 開始深度嵌入各類企業應用,AI 扮演的角色也從單純的輔助工具,逐漸進化為企業營運與決策流程的重要核心。

也因此,企業保持未來競爭力的關鍵,不再是「有沒有導入 AI」,而是「是否具備管理 AI 的能力」,包括如何讓多模型共存、如何控管 Token 成本、如何確保資料品質與一致性、如何依不同部門需求配置 Agent,以及如何避免 AI 成為新的資訊孤島,都是企業導入 AI 後的新挑戰。

「Gemini、Claude、OpenAI、Mistral 等模型快速迭代,意味著企業若只押注單一模型,未來很可能在成本、效能與彈性上失去優勢。」勤英科技區域總經理黃士培表示,企業接下來更需要以「Models as Infrastructure(模型即基礎建設)」的思維,將大型語言模型視為與運算、儲存、網路同等重要的基礎資源來規劃、治理以及進行成本管理,將資訊系統架構重塑為 AI 基礎建設。

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圖/ 數位時代

勤英科技服務的客戶數超過 2,000 家,不少客戶已導入 AI 應用服務,正積極建置 AI Infra 與管理環境,因此,勤英科技自 2025 年積極轉型,將 AI Infra 視為企業長期競爭力的基礎建設來經營,業務範疇從傳統雲端代理擴展至 AI Infra 整合服務商,例如與多模型平台 MixRoute 合作,並開發可支援單一登入(SSO)、彈性調度不同大型語言模型 Token 的管理平台,協助企業簡化模型管理與成本控管,將更多資源與心力聚焦於核心業務與創新應用。

從雲端代理走向 AI Infra 整合,勤英科技從三面向協助企業發揮 AI 綜效

有鑑於 AI 應用與雲端環境息息相關,勤英科技除因應企業客戶的多雲策略協助管理多雲環境、優化成本,以及落實資安治理,更因應不同使用情境推出三種 AI 方案助力企業:

第一:提供開箱即用的 AI 服務。

黃士培以 Google Cloud 的產品為例解釋,透過整合 Gemini 的 Google Workspace,企業可直接在 Gmail、Meet、Docs、Sheets、Slides 中使用 AI 功能,包括會議摘要、文件生成、簡報整理等,快速提升員工生產力,同時,增強企業對 AI 應用的信心,為之後的應用深化做準備。

第二:協助企業規劃、打造與導入代理式 AI 應用服務。

「對於擁有豐沛結構化數據資料、知識庫的企業來說,除以生成式 AI 打造企業大腦,還會透過代理式 AI 提升自動化執行能力,重塑工作效率。」黃士培表示,勤英科技可以基於 Google Gemini Enterprise,提供含括底層雲端架構、AI 模型調度、資料治理與 AI Agent 串接等服務,讓企業員工可以自然語言安全調用企業資料,讓 Agent 進一步執行任務與推動流程。

舉例來說,勤英科技協助在台灣成立超過 50 年的製造業品牌商將 Gemini Enterprise 介接 SAP 與 Salesforce 訓練模型、建立可供 AI 調用的企業知識中樞;另在影音內容生成領域,勤英科技亦協助客戶導入 AI 自動化技術,將內容產製成本縮減達 90%。

第三:提供多模型聚合管理平台,滿足企業以 API 串連各種模型的需求。

勤英科技與新加坡 MixRoute 合作,提供企業客戶多模型管理平台,讓企業可以視需求彈性敏捷的調度 Gemini、Claude、OpenAI 等不同模型,並透過單一帳號、單一帳單與 Budget Alert 機制,管理 token 使用量與 AI 成本。

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圖/ 數位時代

「透過我們提供的多模型管理平台,企業客戶不會被單一模型綁定,可以在模型快速疊代的環境下,更靈活地管理成本與算力資源。」黃士培如是說道。

總的來說,隨著 AI 應用從單點工具走向大規模企業部署,下一波競爭核心將從模型能力延伸至 AI 基礎設施管理能力,而這也是勤英科技從雲端代理走向 AI Infra 整合服務商背後的核心原因:當 AI 開始成為企業營運的一部分,企業需要的,已不只是模型供應商,而是能協助串接雲端、資料、Agent 與應用場景的長期技術夥伴。

有關更多勤英科技相關資訊,請查詢網站:https://www.elite.cloud/zh/

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