「開除」與「用人」的準則,藏在得與失之間的「細節魔鬼」
「開除」與「用人」的準則,藏在得與失之間的「細節魔鬼」

在我眾多斜槓的工作中,有一個特別的項目就是「教書」。

有時候我會在大型企業做人員培訓,也到過政府單位或大學進行演講。然而我是怎麼開啟這項業務的呢?猶記得十多年前,才20出頭歲的我,因為當時有個機構邀請我老闆去教書,但老闆因為假日要陪小孩不太想去,於是就叫我去代課。或許教的還不錯,於是就這麼教著教著,竟已教了超過十年。

發自內心細膩的體貼,就是最特別的亮點

而我的教書旅程,也好像是張未知目的地的旅行機票。因為教書,曾讓我飛過上海、廣州,金門,台灣從北到南,遠至屏東花蓮都曾到訪過,有一番滋味。某次上課的時候,我遇到了一個學生給我的印象特別深刻。

那個孩子站在人群中排著隊,等候前面的人問完我問題才出聲。別人問問題時他也在旁靜聽,手中同時記著筆記。輪到他發問的時候有禮貌的把想問的題目條列式的給我說了一番,讓我容易一條一條回答。我要走的時候他說:「老師,您剛剛用自己的帳號登入教室的電腦,我替您登出吧。」這個動作給我很深的印象,雖說我的公眾信箱裡頭也沒甚麼見不得人的東西不怕人看,但這個小朋友細膩的「體貼」,其實就是一個少見的「差異化」。

另外有一個經驗是這樣的,某次我陪幾個醫師朋友南下去演講,因為他們是搭計程車前往,而我是開車去的,因此回程大夥全上了我的車回台北,當大家討論著要去哪吃飯,其中一位醫師就貌似自然地說:「到江子翠去找吃的吧。」我當下聽起來怪:「江子翠哪有甚麼好吃的?怎麼會想去這裡?」。而且他們幾個都住台北市,只有我住江子翠,我大可以走高速公路先把他們丟回市區再自己開車回家,後來才知道他是「體貼」不讓我一個女生最後自己開車回家,於是直接在我家附近找飯館,他們再自己回去的心意。

我覺得「體貼」是一種很微妙的行為,出自於一種「疼愛」,是以對方為中心的思考基礎下而產生的。在過程中,不去強求自己的動作非要讓對方看懂,只要是「為對方好就好」的心意,雖然淡淡的,但感動的記憶卻能存留很久很久。

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發自內心為人著想,融在血液裡的良善,就會讓人閃閃發光。
圖/ gpointstudio via shutterstock

隱晦的「小聰明」就像未爆彈,遠離是唯一解方

這其實也適用於職場的用人原則,雖然我沒有自己開業當老闆,但還是偶有面試助理或帶領一些年幼夥伴的職務。一直以來我都算是個頗仁慈的老闆、雖然要求很嚴格,但對伙伴們也向來都是提攜、成全、不藏私。但前幾年我曾fire掉一個夥伴,坦白說這個孩子是我歷任助手中相對聰明,學歷、語言也都優秀。我很花心思的栽培她,甚至把我某一個項目的收入提撥一部分出來,讓她跟著我去接下一份原本並沒有她位置的工作。

但是「聰明」並沒有保住她的飯碗,在某幾次的專案中,那孩子用了撒嬌政策,向我的客戶討要了一個沒有事先跟我商量的「特權」,爾後當我知道了那件事情,她給我的回應居然是「客戶都已經同意了呀,我何必那麼在意」的態度,這實在不是個太可愛的記憶。

而最終她所「討要到的特權」並沒有保住她的位置,在幾次無法配合交辦任務的事件後,我們終止了與她的合作。這樣看來,我很無情嗎?或許會有人這樣認為,但是對於我或品牌而言,「隱晦」都是個麻煩的大忌,這有可能衍生的是「八卦」,是我將因為未知而無法適時掌控的「危機」,這是個黑暗。當我沒有辦法改變這個情況的時候,遠離就是唯一的解法。(推薦閱讀:給CEO的5個教訓:不開除人是讓公司毀滅的好方法

設身處地為人著想,不怕沒有發展的舞台

其實這幾個例子都是滿小的事,但卻衍生出完全不同的結果。當我們多替別人想一點,多問一句,或是設身處地的替人著想的時候,可以創造的是被記住的機會、接案的機會、或是一份新的工作。

當這個世界上人人都只想到自己的時候,你因為「捨己」而成為一個「奇特的亮點」。那份光芒並不是來自於你長得特別帥,外語說得特別好,而是融在血液裡的良善,你就會閃閃發光。

聖經裡有段故事是這樣的:「在最小的事上忠心的人,在很多事上也忠心;在最小的事上不義的人,在很多事上也不義。」於是主人稱讚那又良善又忠心的僕人,並且把許多產業都派給那僕人管理,並且讓他進來享受你主人的快樂!』

很可愛的,在某次我接手一個國際論壇的主持工作,因著自己的外語不好而有些自卑,但當下我的小夥伴跟我說「沒關係,以你的檔次都會直接有翻譯協助你,不用難過自己英文不好。」你說說看:這樣的人,怎麼會沒有舞台?

責任編輯:陳建鈞

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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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