別把設計想得太浪漫!賈伯斯是怎麼帶團隊工作的?蘋果前員工曝光獨門工作流
別把設計想得太浪漫!賈伯斯是怎麼帶團隊工作的?蘋果前員工曝光獨門工作流

對於行外人而言,設計是一件帶有浪漫色彩的事情,就跟畫畫寫作一樣,等待繆斯(Muses,希臘神話中主司藝術、科學與歷史的9位文藝女神總稱)來拍一拍肩膀,行雲流水般就完成了一個設計。

在早期的蘋果公司內部,設計工作可一點都不像以上這個幻想。

賈伯斯展示初代 ipad.jpg
賈伯斯展示初代 ipad
圖/ Youtube 截圖

賈伯斯有一次在接受採訪時,對方跟他說,「你的工作一定很好玩吧,就坐在眾多出色的設計師中間,看著他們向你展示各種出色的作品,而你只需要去看、然後評論。」
 
當時賈伯斯的反應是「不,完全不是這樣。我們的工作都是逐周遞進的,如果哪天有誰向我呈交出驚喜的東西,這說明工作過程中出現問題了。」

鮑伯.巴萊斯(Bob Baxley)說道,他曾於2006~2011年間在蘋果工作,其中6年均負責帶領蘋果在線商店的設計團隊。前一陣子,在Podcast《Design Better 》中,分享了賈伯斯時期的設計團隊工作流。

以周為單位的工作周期

據巴萊斯分享,蘋果的設計工作以周為周期。他們常規的一周通常如下:

周一開團隊會議,大家討論進行中的項目以及本周要完成的項目。

周二,會先進行2小時的團隊回顧會議,只有設計師,每個人都展示他們正在進行的工作,人人都得評價和寫筆記。

接下來,周二和周三是大家完善自己的設計項目的時間。

然後,我們周四將再次舉行2小時的回顧會議,完整團隊參與,人人提出評價。

到了周五下午4~6點,我們會和副總裁以及管理團隊一起看當周的設計結果。

巴萊斯認為,這是一個非常高強度的工作過程。基本上,所有人的設計內容在48小時內,都得進行一輪完整的「回饋→修改」。

不過,這個流程的好處也是非常突出的:

第一,高疊代率意味著嘗試代價更低。

巴萊斯表示:「假如我們那個周五的提案被否決了,這也不打緊,我們下周又可以再次開啟新一輪循環。」

第二,高透明度的協作方式,讓團隊能真正一起前進。

在每48小時回顧一次進度成果的節奏下,團隊裡所有人幾乎都知道大家在做什麼、做成怎樣,透明度非常高。更重要的是,巴萊斯經常向團隊強調:「我們回顧的目標,是找到一個大家都認同且想執行的方案,因此當你開始獨立工作時,真的就是要去實現這個方案,然後我們再一起去繼續優化。」

巴萊斯
如果你發現自己因扛下項目的擔子而焦慮不已,躲在自己的座位上戴著耳機獨自工作,這意味我們的工作出現了非常嚴重的問題。

相比之下,大部分其它公司傾向讓設計師先將設計完成,才交給管理層審批。巴萊斯認為,這種做法其實是在剝奪管理層的修改空間,因為每動一個地方,都牽涉了很多員工的工作。

第三,沒有「驚喜」。

眾所周知,蘋果有非常嚴格的保密文化,即便在公司內部也如此。

在蘋果公司,據我所知,沒有一個員工能了解公司各部門在發生的事情。

這個情況下,每周五一次地和副總裁過項目就非常重要。在這個會議上,這些高階主管會結合公司整體的動因變數,提供設計回饋。

同樣道理,一周一會的頻率,意味著這些高階主管都了解設計目前情況,以及要修改的方向,所以不會出現這周五我們說好做更好的A樣,下周五來到卻看到了B樣的「驚喜」情況。

APPLE Design 4.jpg
圖/ 愛范兒

你也許會覺得,這聽起來很沒創造力。巴萊斯當然不同意:

高階主管們也許會對我們解決問題的方法印象深刻,有一點點驚喜,甚至覺得我們的方案有趣,但我們永遠都不會嘗試去顛覆並重新定義問題。

這也是為什麼賈伯斯在接受採訪時說,設計師不會向他遞交「驚喜」的成果,因為高層每一步都在跟進了解。

小團隊、高產出,但不是所有公司都合適

這套高強度的工作方式,讓巴萊斯帶領的8人設計小隊(包括他自己和一名流程管理同事,兩人都不會實際去做設計),一手搞定了面向30多個國家的網路商店和對應的App設計。

我想,那時候,蘋果線上商店是第二大電商平台吧,僅次於亞馬遜。而我們只有8個人……在大家看到的成果之外,還有很多沒能問世的嘗試。

據巴萊斯介紹,這套工作流不只是線上商店設計團隊採用,當時蘋果公司內部的所有團隊都這樣工作。無論iMovie、iLife,還是作業系統的團隊,他們的團隊規模都比大部分人想像中要小。

不過,巴萊斯多次強調,這套方法並不適用於所有公司,甚至,在現在的蘋果公司中,也許管理也改變了。

這套蘋果獨家工作流又是否能為你的團隊或個人工作帶來啟發呢?

責任編輯:蕭閔云

本文經授權轉載自:愛范兒

關鍵字: #Apple #賈伯斯
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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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