自動化風潮席捲辦公室,新世代人才該注意的3個「軟&硬」技能是什麼?
自動化風潮席捲辦公室,新世代人才該注意的3個「軟&硬」技能是什麼?

編按:當機器比一般人類好使喚,面對辦公室自動化的潮流,我們該如何成為組織中的關鍵人才?何則文以多年外派經驗,透過《個人品牌》結合全球500強企業人資、整合行銷主管的實戰觀察,全面解析個人品牌的塑造方法。

在談論職場上的個人品牌之前,我們要先談談未來職場的兩個大概念。新技術的導入將使得過去的組織結構跟工作任務解構轉換,這其中有兩個新技術值得我們認識與探討,分別是「RPA」跟「ONA」。

RPA:沒有形體的機器人,一肩扛起辦公自動化大任

RPA(Robotic Process Automation,直譯為「機器人流程自動化」)是模擬人類使用電腦操作各類辦公軟體的自動化程式,簡單的說,可以視為虛擬的機器人。

現在許多歐美與中國企業,員工報銷費用時會將單據跟表單寄送給一個電子信箱,這個信箱的接收者不是真人,而是一個RPA程式,它會自動讀取信件內容,判別出有用數據,然後自動打開EXCEL進行彙整,並開啟瀏覽器自動填報費用結報系統,完成後通知員工,進行結案。

RPA
RPA並不是另一種ERP概念,而是完全模擬真人操作的自動化程式機器人。
圖/ shutterstock

RPA能判別出訊息中有用的部份,像人一樣自動填入既有的系統跟表單,並且通知員工。這樣的應用並不需要新建系統,而是在既有的系統上新開發一個。這代表了,只要廣泛的應用RPA,大部份可以歸納為SOP的日常行政工作的人員都會被取代。

ONA:要成為職場核心,必先了解組織網路的樣貌

過去我們傳統的企業組織傾向於金字塔形式的科層組織,每個單位各司其職,人就像機器一樣工作。未來的組織裡,重複性的工作將被RPA這種新技術取代,階級會被打破,未來評價你工作表現的將不再是你的主管,而是與你互動的同儕。

ONA(Organizational network analysis,直譯為「組織網路分析」)就是這樣的概念,我們怎樣知道誰是組織中關鍵的核心人才?誰對組織的貢獻更高?這就要知道他在組織的影響力。ONA透過分析郵件、通訊軟體以及其他項目專案的數據,知道每個人在組織中的扮演角色。接下來看到的圖,就是傳統的科層體制,與平台化組織執行的ONA分析比較圖。

個人品牌
越是核心的人才,與他有連結的同事跟工作專案就越多,在ONA圖中就會像蜘蛛網的核心。
圖/ 遠流出版《個人品牌》

其中,越核心的人才,會在整體分析圖的中央位置,像這種與他人連結越多的核心人物,他的離職成本就越高,對組織的重要性也越大。相反的,位居角落,與他人連結不高的,就是組織邊緣人,也會是組織精簡時首先要被處理的人。

了解了這樣的未來職場兩大趨勢後,我們可以進一步思考,在未來時代如何塑造個人職場品牌。

3大類軟&硬技能,輕鬆塑造職場個人品牌

我們可以從硬技能跟軟技能兩個層面來分析跟加強,藉以提升我們的職場品牌能力。

硬技能指的是那些能直接幫你完成工作的相應技能,可以透過教育、培訓計劃、直接獲得的可量化能力。在職場上有3個比較主要的硬技能:

  1. 專業技術知識:是你在職位上能直接貢獻給組織的能力,這可能是與你過去科系所學相符合的專業能力。

  2. 未來趨勢技能:而除了自己的能力外,對於未來趨勢的AI、大數據、區塊鏈等新興的名詞技術,也是我們要學習的。

  3. 外語說寫能力:在這個全球化的時代,海島台灣的經濟又以外貿為主,很難不與他國交流,這時候想要在職場上更進一步,當然需要外語能力。

軟技能則傾向人與人之間交流互動的能力,較難透過訓練直接獲得,而且相較硬技能更難定義,包括了溝通、傾聽、歸納、同理心、職業道德等等。也有很多人會把它詮釋為「做人的能力」。3個比較重點的軟技能如下:

  1. 自學分享能力:如何規劃自己學習目標,透過自己搜尋資源來獲得技能,這樣的能力也逐漸被看重。

  2. 溝通演說技巧:自己擁有技能是一回事,但如何讓技能完全的發揮,賦能他人,讓大家學習理解,同時協調團隊,就是一個難以通過培訓獲得的軟實力。

  3. 職業道德倫理:人品是在職場向上發展中不可或缺的重要根基,即便有再好的硬技能跟溝通技巧,如果不能以利他出發,甚至幹一些損人不利己、危害他人或者組織利益、見不得人的壞勾當,就不可能在個人職場品牌中建設出良好的聲譽。

避免被RPA取代,要有ONA的觀察思維

從上述可以知道,在建構個人職場品牌中,除了硬實力的技能外,更看重做人的軟技能。為什麼軟技能更為重要?因為軟技能跟人的性格、品德是掛勾的,較難察覺,也很難量化跟培訓,卻是讓人在職場上能走的更持久的重要關鍵。

LinkedIn執行長傑夫.威納爾(Jeff Weiner)
很多人以為這個時代最重要的技能是寫程式,但其實能讓人在職場出眾的,以及企業雇主真正看中的,是軟技能。

想要在未來職場建立良好的個人職場品牌,重要的關鍵就是,試著在組織內從事非日常性庶務工作,因為日常性的工作未來會被RPA等新技術取代,做這些工作很難體現個人創新價值。

同時,我們要擁有ONA的觀察維度,努力讓自己透過專業技術跟軟技能,為組織付出產生效益;並且要與更多的組織內同仁連結,適時協助他人,把自己推向核心群。還有,別忘了從內而外重視自己的溝通、協作以及倫理道德等軟技能。

本文授權轉載、摘錄自《個人品牌》,P.163-P.167,遠流出版

整理:張庭銉

關鍵字: #職場
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從台灣走進北美千家速食門市!Berry AI 如何攜手博弘雲端,讓 AI 規模化落地?
從台灣走進北美千家速食門市!Berry AI 如何攜手博弘雲端,讓 AI 規模化落地?

一家來自台灣的 AI 新創,如何讓美國上千家速食餐廳,都用它的 AI「看」得來速車道?

這家公司就是專注於 AI 影像辨識技術的 Berry AI (華捷智能),透過攝影機蒐集匿名數據並轉化為多項營運指標,協助速食品牌找出流程瓶頸、提升現場營運效率與整體顧客滿意度。以美國連鎖炸雞品牌 Zaxby’s 為例,在全面導入 Berry AI 解決方案後,服務速度提升 13%-20%,業績表現最好與最差的門市,每週營收差距從 2.4 萬美元縮小至約 9,000 美元。另一家連鎖速食品牌 Culver’s 在導入後,得來速車道的服務時間也立刻改善,進而提升整體吞吐量。

然而,支撐 Berry AI 解決方案的,不只有前端看得見的攝影機與影像辨識技術,還有後端穩定且具彈性的雲端平台。Berry AI 結合 Amazon Web Services (AWS) 全球雲端資源及博弘雲端顧問服務,打造兼顧即時性、穩定性與成本效益的雲地混合架構,成為推動 Berry AI 持續擴大北美市場版圖的重要關鍵。

從台灣 PoC 走向北美千店規模,Berry AI 面臨架構升級新挑戰

Berry AI 執行長林逸中表示,團隊成立初期投入近2年半的時間,探索最適合影像辨識技術的應用場景,最終將目光鎖定高度標準化的速食餐飲業(Quick Service Restaurant;QSR),推出得來速計時器、餐廳計數器等解決方案,運用 AI 影像分析技術,辨識顧客進入得來速車道或餐廳後的狀態,例如:排隊、點餐、候餐等。

同時,Berry AI 也進一步將現場蒐集到的數據轉化為可量化的營運指標,例如:不同門市、日期或時段的顧客等候時間,協助管理者從數據中找出流程瓶頸與可以優化的環節,進而提升服務效率及顧客滿意度。

在確立發展方向並於台灣完成 PoC (概念驗證)後,Berry AI 決定前進全球最大、也是 QSR 最核心的北美市場。然而,隨著合作客戶與部署門市持續增加,資料量快速攀升,加上服務範圍橫跨不同區域,既有以地端為主的架構開始面臨規模化挑戰。

林逸中補充指出,尤其 QSR 業者在選擇 AI 解決方案時,格外重視技術效能與穩定性,包括 AI 辨識精準度、能否因應突發狀況、系統能否穩定運作,以及網路發生問題時能否維持服務等。在這樣的要求下,若將所有運算與資料都留在地端,不僅難以因應日益增加的部署門市與資料量體,設備建置與維運成本也會隨之增加。

BerryAI 攜手博弘雲端 打造高可用性 AWS 雲地混合架構,突破北美規模化部署挑戰

如何確保系統的即時性、穩定性與成本效益,成為 Berry AI 進軍北美後必須解決的新課題。為此,Berry AI 選擇與博弘雲端合作,取得穩定且高可用的 AWS 運算與資料庫服務架構,將即時運算留在地端,同時在雲端環境整合資料庫處理大量資料與後續分析工作,形成兼顧地端即時運算與雲端彈性擴充的雲地混合架構。

Berry AI研發同仁汪楚剛說明,包括車輛偵測、追蹤與狀態辨識等需要即時反應的工作,會先在地端完成;再將辨識結果傳送至 AWS 雲端,計算各項營運指標,提供後續分析與決策使用。透過這套架構,Berry AI 至今已處理超過 2 億筆車輛狀態資料。

此外,AWS 也是 Berry AI 持續優化 AI 模型的重要基礎。Berry AI 將整套資料蒐集流程建構於 AWS 上,透過完整且多樣化的資料,持續訓練與優化模型,進一步提升地端影像辨識的準確度。

博弘雲端
Berry AI 鎖定高度標準化的速食餐飲業(Quick Service Restaurant;QSR),推出得來速計時器、餐廳計數器等解決方案,運用 AI 影像分析技術,辨識顧客進入得來速車道或餐廳後的狀態,例如:排隊、點餐、候餐等,協助管理者從數據中找出流程瓶頸與可以優化的環節,進而提升服務效率及顧客滿意度。
圖/ Berry AI網站圖

成為企業技術團隊的延伸,博弘雲端助 BerryAI 把 AWS 用得更好、更省

隨著北美業務持續成長,Berry AI 也迎來新的課題:如何把雲端資源用得更有效率、更省成本,這也成為 Berry AI 與博弘雲端合作的重要契機。

對此,可能有很多人好奇,像 Berry AI 這類技術能力成熟、具備自行建置架構能力的企業,為什麼還需要與博弘雲端合作?「關鍵在於,博弘雲端長期深耕 AWS,對相關服務與技術架構更加熟悉,可以成為企業內部技術團隊的延伸。」博弘雲端技術長宋青雲說。

當 Berry AI 遇到特定 AWS 服務或技術問題時,可以直接尋求博弘雲端協助;若需要進一步與 AWS 原廠確認,博弘雲端也能協助溝通與處理,減少 Berry AI 自行研究與排除問題所需投入的時間,讓內部研發團隊可以將更多心力和資源集中在核心產品開發。

更重要的是,博弘雲端不只提供技術支援,還能從 Berry AI 實際用量與成長需求出發,客製化設計最適合的節費方案,這對 Berry AI 降低營運成本有很大的幫助。宋青雲說明,博弘雲端根據 Berry AI 既有的 AWS 用量,推估未來 1-3 年內的使用需求,並以此為基礎規劃合適的長期雲端資源用量;同時考量 Berry AI 所屬飛捷集團旗下還有 3 家子公司同樣使用 AWS,進一步整合集團需求進行評估,放大整體採購規模,爭取更大的節費空間。

宋青雲強調,雲端採取隨需即付的計價模式,雖然具備彈性優勢,但若缺乏持續管理,仍可能出現資源配置不符商務規劃,或費用超出預期等情況。而博弘雲端不只能從使用現況出發、建議適合的節費方案,也會從效能、資安與成本等面向進行架構健檢,提出相應的優化建議;同時還會提供相關管理介面,讓企業隨時查看帳戶使用狀況、預估未來用量,在業務規模持續成長的同時,也能兼顧雲端架構的效能、安全與成本效益。

而架構健檢與成本優化,只是博弘雲端服務的一環。從企業準備上雲開始,博弘雲端便能協助將應用程式與資料從地端搬遷至雲端,或直接在雲端完成部署;進一步還能協助建置數據平台、數據中台,進行資料分析及導入 AI 應用,讓企業資料發揮更大價值。當服務正式上線後,博弘雲端也能接續提供維運服務。換言之,從前期 PoC、雲端建置到後續維運,博弘雲端都能依據企業需求,提供相應的服務與支援。

對 Berry AI 來說,藉由與博弘雲端合作,深化 AWS 雲端資源使用,不只是突破規模化挑戰,更重要的是能把有限的資源集中在核心業務,持續優化解決方案、開發更多貼近餐飲營運需求的應用,進一步爭取更多品牌合作,擴大北美市場版圖。目前,Berry AI 正全力拓展北美市場,也持續尋找對 AI 技術與餐飲產業應用充滿好奇心、重視團隊協作的人才加入。徵才方向涵蓋機器學習與電腦視覺、Platform & System(DevOps、Infrastructure),以及 Full Stack 軟體開發。從門市邊緣裝置上運行的 AI 模型、串連雲端與數千家門市的系統平台,到協助餐飲品牌提升營運效率的分析產品,每個環節都還有發揮的空間。 期待匯聚更多優秀夥伴,一起用 AI 解決真實的營運問題,讓來自台灣的技術走進更多全球 QSR 門市。

職缺詳情:https://www.cake.me/companies/berryai/jobs

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