賈伯斯、Google都是他一手帶起!「矽谷總教頭」一堂價值上兆元的管理課
賈伯斯、Google都是他一手帶起!「矽谷總教頭」一堂價值上兆元的管理課

約莫十年前,《財星》(Fortune)雜誌有一篇報導,在講述一個只在矽谷圈內人之間流傳的祕密。這個機密並不是什麼超級程式,或是爆紅產品,而是一個人:比爾.坎貝爾(Bill Campbell)。

在矽谷這麼紅,想必是個厲害的連續創業家吧?錯!坎貝爾的前半生幾乎沒踏入過矽谷,而是一名美式足球教練。直到39歲,才轉職做廣告業務,後來陸續擔任手寫輸入電腦專用軟體公司Go,以及理財軟體公司直覺電腦(Intuit)的執行長。

但他真正備受推崇的原因,是幾乎輔導過矽谷所有的風雲人物,像是Apple(蘋果)創辦人史蒂芬.賈伯斯(Steve Jobs)在1997年重回蘋果,就是他陪伴賈伯斯,將蘋果從瀕臨倒閉重整到再見輝煌。

2002年Google還只是一家新創時,也是坎貝爾陪伴幾個學生創辦人一起走到Google上市,其他還有前eBay執行長約翰.杜納霍(John Donahoe)、前Twitter(推特)執行長迪克.科斯托洛(Dick Costolo)、現任Facebook營運長雪柔.桑德伯格(Sheryl Sandberg)等,在《一兆元的領導課》(暫譯,英文書名為《Trillion Dollar Coach》)中,光是列出被他指導過的風雲人物,就花了整整一頁的篇幅。

2016年坎貝爾因病過世,現任Alphabet董事長艾力克.施密特(Eric Schmidt)和兩位Google高層強納森.羅森柏格(Jonathan Rosenberg)與艾倫.伊格(Alan Eagle)聯手訪談逾 80 位了解坎貝爾的人,寫下《一兆元的領導課》,希望能傳承坎貝爾的教練技巧。

領導者的職責:讓員工的生活變得更好

Google內部曾去除管理職,當時擔任執行長的施密特認為,他們有最聰明的人才,知道自己想要什麼,所以只要讓員工找尋自己有興趣的專案,不需要主管插手,自然就會看到績效。

但坎貝爾2002年受邀到Google擔任顧問不久,到處走訪各部門後,便向施密特說:「這裡需要主管。」施密特心想,你怎麼一來就唱反調,並對坎貝爾說:「我們運行這個制度一年了,一切正常。」於是,坎貝爾帶著施密特詢問工程師:「你想要主管嗎?」接連幾個員工都回答:「想要有人能幫我變強。」施密特才發現,他只想到員工能不能完成工作,卻忽略對方的成長需求,最後在2002年底Google恢復主管職。

坎貝爾有一句名言說: 「職稱讓你成為經理人,但部屬讓你成為領導者。」 施密特認為工程師不需要主管,也能勝任工作,去除多層級,更有利於快速溝通,這確實做到一位經理人該做的事:提升工作效率。然而,坎貝爾認為,讓員工認為跟你一起工作很有價值,才稱的上是領導者。想讓部屬感覺工作有價值,除了讓 他們感覺到自我成長(幫員工變強),還得照顧對方情緒(工作不能受委屈) ,如此員工才願意跟隨你。

找到適合的人組建團隊,問題往往能迎刃而解

Google 變大以後,創業投資家雷姆.希里蘭(Ram Shriram)曾表達過憂慮:公司變大,問題也變多了,我們是否該多了解一點細節?坎貝爾回他:別擔心,我們已經有最好的團隊,他們會處理的。

作為一位經理人,總是練就快速解決問題的能力。然而,坎貝爾指出,領導者不分析問題,而是思考如何找到人,組建好的團隊,確保團隊有能力解決問題,尤其是執行長更是如此。 所以他認為領導者要有先安排團隊,再處理問題的思維。

建立好的團隊,關鍵在於找到適合的人才。在面試的時候,透過問題了解面試者的性格和價值觀。坎貝爾會觀察面試者的用語,會說「我」做了什麼,還是「我們」。如果是前者,他可能偏向個人主義,若是後者,表示他以團隊為先。

此外,坎貝爾還會在面試時,看一個人受不受教。羅森柏格憶起他在 Google 面試的最後一關,坎貝爾只問一個問題:「你願意虛心受教嗎?」羅森伯格回:「要看教我的人是誰。」結果,坎貝爾說了一句:「小聰明不代表什麼,」就離開會議室。

羅斯伯格驚嚇之餘衝出門外,請坎貝爾再給他一次機會,坎貝爾問他:「所以你想從教練身上學到什麼?」羅斯伯格在寫《一兆元的領導課》的時候回想,那瞬間就像是電影常說的「改變人生的時刻」,幸運的是,他當時想起一位美式足球教練的話:「教練就是跟你說你不想聽的話,要你看你不想看的事,最後讓你成就你想成就的事的人。」

這個回答體現出願意學習的態度,才是坎貝爾想聽到的。對坎貝爾來說, 他只教導值得教導的人 ,如果不願意學習,就算是個天才,也寧可不用。

本文授權轉載自:經理人;作者:高士閔

關鍵字: #Apple #矽谷
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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
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

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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