當了60年總經理學到的事!半導體教父張忠謀2大管理心法,贏得員工信任
當了60年總經理學到的事!半導體教父張忠謀2大管理心法,贏得員工信任

台積電創辦人張忠謀今(4)日現身清大,以「總經理的學習」為題進行演講,雖然是出身半導體科技業,但是求職過程中一路從技術面逐步走向管理階層,也讓他獲益良多,張忠謀以自身60年來的總經理之路做分享。

企業大師講座 張忠謀
今日企業大師講座假清大舉辦,邀請張忠謀以「總經理的學習」為題演講,現場除了有不少業界的人士參與外,學生也出席一睹大師的風采。
圖/ 簡永昌/攝影

人才學習要「斜槓」,才能與國際接軌

一開場張忠謀就點出台灣目前在理工方面的技術與MBA能力與國際間的關係。他認為台灣在理工技術上的實力與國際間的名校如MIT、哈佛等相差無幾,但是MBA(工商管理碩士)的素質卻是差距頗大,除了我國沒有世界級企業的進駐,少了可讓校園人才有學習跟銜接的機會外,他走遍史丹佛、哈佛甚至是台大、政大的MBA演講並開放提問,台灣在提問深度也是他覺得與國際一流學校人才差一截的主因。

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張忠謀認為,我國在理工技術並不輸人,但是從MBA學生的發問深度就能明顯發現,與國外如哈佛、史丹佛等大學還有一大截的落差。
圖/ 蔡仁譯攝

因此像清大的科技管理學院就是為培育類似的人才而成立。他也鼓勵大學教育就應該讓學生有「斜槓」的學習,針對跨領域的知識都要有所接觸,才能與國際人才一較高下。

心法一:技術之外,業務行銷也不能忽略

除了心心念念人才的培育,張忠謀也分享成為一位總經理該注意的眉角。

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張忠謀點出,科技業常以自我技術優良為導向,忘記業務行銷其實才是為公司帶來生意的重要一環。
圖/ Shutterstock

他首先點出作為以技術背景出身的管理人才,往往都輕視業務(Sales)行銷的重要性,認為「只要我的商品、技術好,客人就會自動上門,」他覺得這是常見的錯誤,因為沒有銷售就沒有生意。

業務不僅可以第一線接觸客戶、瞭解客戶的需求,在德州儀器擔任業務經理的期間更是他學習業務行銷的黃金時期。他樂於跟底下的業務交流、了解客戶的意見,也願意用舒服、愉悅的方式去接觸客戶,所以當他在美國擔任業務經理的期間,不管客戶在多遠、多冷的地方,他都親自去拜訪、足跡遍及美國的48個州。

心法二:掌握方向,凝聚團隊向心力第一

其次,張忠謀也給予作為總經理一職應該要有的重點:凝聚團隊能力及掌握方向。

張忠謀稱,從不用舊的團隊,就算當年回來接手台積電時,有人跟他說在台灣應該要有自己的班底比較好辦事,但他依舊啟用新的員工作為他的團隊成員。

他強調作為總經理絕對不可以有私心,對員工可以嚴格但絕對要公平,才能真正凝聚團隊的能力跟士氣。至於方向,他說作為總經理要懂得如何帶領團隊往對的方向,唯有掌握方向,員工才能對你產生信任而放心地跟隨你的腳步。

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對於總經理,張忠謀給了兩個建議。要學習如何凝聚團隊能力,第二是要有對的領導方針,才能讓團隊成員長久追隨。
圖/ El Nariz via shutterstock

至於大家常常對管理人才會有「策略」方針的疑問。張忠謀建議如果是新上任的主管,就先別談策略,雖然策略也很重要,但這不是新上任的總經理優先處理的事情,必須先凝聚團隊能力,並了解整個體制的營運,等到對整個公司的情況都有掌握的時候再來談也不遲。

最後,他也透露的自己直到退休前都很感興趣的題目:訂價(Pricing)。

因為擔任業務經理,讓他體會到訂價的過程其實非常有趣,因為不只要訂出好價錢,同時也要掌握客戶的購買能力、特殊需求,以及產品的品質。

價錢雖是可以被量化的數字,但他最終在意的其實是品質(quality),擁有高的價格並不等於有好的品質;而有好的品質,往往會有較好的價格。因此如何訂出一個High Price Product(高價格的產品),一直是他覺得很值得思考的議題。

責任編輯:陳映璇

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關鍵字: #台積電 #張忠謀
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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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