團隊零離職率不再是神話!這三大心理學技巧搞定跟同事的關係
團隊零離職率不再是神話!這三大心理學技巧搞定跟同事的關係

筆者很幸運的,在24歲時遇見了志同道合的夥伴,一同創業。根據104人力銀行的《2019年人資F.B.I》報告指出,一般企業的離職率為16.5%,但是我的團隊成立三年以來,不僅離職率為零,而且營收目標每年翻倍。我認為其中最關鍵的原因之一就是「有效溝通」。

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身為團隊主管,我認為「溝通」是最有趣也最有挑戰的事情了。團隊成員有著不一樣的個性、不同的專業,如何才能進行有效的溝通?而且,每次要溝通的事情不盡相同,有著不一樣的前因後果,因此每一次的溝通都是不一樣的挑戰。

今天想跟大家分享我最常用的三個心理學方法,這對我在工作上的溝通有很大的幫助。

第一個是傾聽(Listening)

這裡的傾聽指的是「積極地傾聽」,當對方在說他想說的話時,聽者不加以自己的看法及觀點,無評價地聽對方說他想說的話。不只是用耳朵要打開聽,也必須觀察對方的肢體語言,有效的傾聽可以讓對方感受到你「真的有在聽」。 畢竟幾乎所有人都喜歡說話勝過聆聽,其實很少人願意好好聽別人說話。

有位團隊成員常常會隨口噴出許多五花八門的點子,聽起來雖然荒謬居多,但多半我都會選擇傾聽,後來也挑選了幾個可嘗試的點子試試。因為他主動發起的號角,為產品帶入許多流量,後來團隊又複製同樣的模式到更多國家,最終讓海外用量成長了5倍以上。

第二個是自我揭露(Self discourse)

人與人之間的距離,存在著「心理距離」這樣的東西。會玩在一起的朋友,不見得就真的很熟很要好,端看你們之間有多少的自我揭露存在。而藉由漸進式揭露和自己有關的事情,讓對方也開始慢慢揭露自己,逐漸拉近彼此的關係。

當團隊有人陷入負面情緒時,我會選擇揭露一些關於我自己的故事,例如:「其實我以前也有過你這樣的經驗,那時候發生了什麼樣的事情,真的會覺得很無助」。透過這種方式,可以增加彼此的親密感。

第三個是同理心(Empathy)

也俗稱「換位思考」,就是理解他人的立場和感受,並站在他人的角度思考和處理問題。更具體的說,是在某個特定事件上,讓自己進入對方的角色,深入考量對方的生理、心理還有環境因素,體會對方的感受。

當團隊有成員情緒不穩、或是負面思考時,請試著多同理對方。即使你覺得沒什麼,也不要急著否定對方的情緒。建議你嘗試這個方法:正確地說出對方遭遇的事情,以及對方因為這件事情而產生的情緒,例如「被別的部門誤會,你心情一定很難受吧?」簡單的一句話,就是同理的開始。久而久之,你會發現大家都會願意和你說心裡話,和你吐露秘密。

以上的方法看起來像是描述如何和人交心,和團隊溝通有什麼關係呢?其實,當你真誠和對方交往時,你會發現,在職場上也可以交到許多朋友。同時你也會發現,職場上99%的溝通問題都會因此解決。同理心具有感染力,人們會自然感受到你的關心,進而也對你好,並且在組織內形成良好的循環。

在一個有愛的環境,大家會在乎彼此感受,摩擦、爭執會變得很少,多了體諒、同理,溝通自然就沒有障礙。Goodnight團隊成立三年多,離職率維持在零,即使在快速變動跟高壓之下,大家也能相互扶持。就算發生問題,也不會急著追究責任,而是盡全力一起解決。

責任編輯:陳建鈞

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從模型競爭走向算力經濟,INFINITIX 助客戶打造軟體定義 AI 基礎建設
從模型競爭走向算力經濟,INFINITIX 助客戶打造軟體定義 AI 基礎建設

過去兩年,人工智慧技術以史無前例的速度翻轉企業營運與競爭態勢,從客服、知識管理到軟體開發,越來越多企業將大型語言模型(LLM)導入企業營運流程,隨著應用程度的深化與廣化,越來越多發現,真正的挑戰早已不只是「選擇哪個模型」,而是如何管理算力、控制成本、確保資料安全,以及讓不同世代GPU、模型與AI應用可以持續共存與調度。

代理式AI崛起後,AI應用從回答問題進展為執行任務、操作系統以及串接流程,連帶拉升對AI基礎設施的需求與架構複雜度,而這意味著,想要發揮AI綜效,光只有模型與技術尚不夠,必須將整體IT環境逐步升級為AI基礎建設(AI Infra)。

深耕AI管理領域多年的數位無限(INFINITIX),近年積極布局軟體定應AI基礎建設(Software Defined AI Infrastructure)市場,除持續深化與GPU、伺服器與AI硬體生態系的合作關係,如於2021年取得NVIDIA Solution Advisor全球夥伴資格,2025年亦獲AMD GPU生態建設夥伴獎,也因應市場需求推出AI-Stack與ixCSP兩大產品線,協助企業、雲端服務供應商(CSP)與新世代AI雲端業者,更有效率地管理跨世代AI算力資源。

數位無限執行長陳文裕表示:「我們的目標是協助客戶打造軟體定義AI基礎架構,讓其可以視需求向下整合不同世代GPU、儲存與網路設備,同時,向上鏈結模型、Token跟AI應用,加速企業的AI創新轉型腳步。」

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數位無限執行長陳文裕
圖/ 數位時代

從AI模型到AI經濟,企業競爭焦點轉向算力與Token調度能力

過去市場談AI,焦點多半放在模型參數、推論效能與模型能力,但在大型語言模型推論需求暴增的現下,AI Infra早已從單純GPU採購演變成涵蓋機櫃、網路、儲存、散熱與電力的整體工程;企業真正需要的,不是更多GPU、而是如何更有效率地調度與利用算力。

尤其在NVIDIA提出Token Factory概念後,全球AI產業正逐步從模型競賽轉向「AI經濟」,亦即,影響企業AI決策的再也不是使用哪個模型、部署多少GPU,而是消耗多少Token、產生多少AI服務,以及算力是否能被有效共享與調度。

換言之,在AI新世界,算力調度能力的重要水漲船高。對此,陳文裕十分認同的說:「企業想要提升AI競爭力,不僅要掌握模型與應用,還必須進一步思考如何有效切割GPU資源、讓不同部門甚至集團子公司共享算力、延長舊世代GPU的使用壽命,甚至是如何將閒置算力轉變成可交易的資源等。」

事實上,這也是大量AI資料中心(AIDC)跟新世代AI雲端服務(Neo Cloud)業者出現的原因,包括CoreWeave、Nebius、Lambda Labs、GMI Cloud等業者皆試圖以更具彈性的方式,提供企業所需的GPU服務與AI算力平台。

看準這波趨勢,數位無限除透過AI-Stack提供GPU切片、模型部署、模型管理與MLOps等服務,協助客戶提升GPU使用率,更進一步推出ixCSP平台,讓雲端服務供應商與新世代AI雲端業者,能從過去單純販售GPU資源轉型為提供GPU as a Service、Token as a Service與Model as a Service等創新AI服務。

以Software Defined AI Infrastructure助企業以「通用化、鬆耦合」迎戰瞬變AI世代

因應AI新世代帶來的挑戰:模型快速升級、算力需求攀升、GPU世代交替迅速,企業在追逐AI落地的同時,勢必得面臨基礎建設更新速度過快、硬體投資壓力升高,以及資源利用效率難以最佳化等挑戰。

為協助企業在AI快速演進與基礎建設投資之間取得平衡,數位無限的作法是,透過AI-Stack將底層硬體抽象化,以Token或模型服務形式提供,讓企業客戶、AIDC與Neo Cloud業者可以延長不同世代與不同品牌的AI硬體設備的生命週期、創造更高的使用價值、甚至是展開更多元的營收模式。

例如,高雄醫學大學附設中和紀念醫院便透過數位無限的AI-Stack解決GPU資源調度效率不彰問題,加速39項AI模型進入臨床應用階段,成功建立起「從模型開發到臨床落地」的完整生態系統。而日本精密製造大廠–Union Tool Co.–則是透過AI-Stack簡化GPU資源共享、加速AI模型的開發與測試腳步,為提升生產效率做最佳準備。

「如果大型企業或AIDC業者擁有閒置資源,也可以透過ixCSP平台,把算力共享或調度給集團內部團隊、子公司,甚至上下游合作夥伴使用,進一步提升整體資源利用率。」數位無限執行長陳文裕如是說道。

隨著AI從工具演變成企業核心基礎建設,企業真正需要的,也不再只是單一模型,而是一套能持續適應AI快速演進的AI Infra,而這與數位無限近年來的重要轉型方向一致:從AI管理軟體提供者轉型為軟體定義AI基礎建設供應商,更好協助客戶打造具備「通用化」與「鬆耦合」特性的AI基礎建設。

除以AI-Stack與ixCSP協助客戶提升算力使用效率與價值,數位無限亦計畫與硬體合作夥伴推出Agentic AI一體機方案,協助企業快速建立可驗證、可部署、可切割、可共享的AI運算環境,降低企業從PoC走向實際導入的門檻,加速AI落地。

總的來說,隨著AI競爭從模型能力延伸到算力治理,企業比拚的不僅是導入速度,而是能否建立一套足夠彈性、可持續演進的AI Infra,而這與數位無限的發展目標一致,將持續不斷優化產品服務,化身企業搶進AI新世代的關鍵合作夥伴。

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