敢約CEO吃午餐嗎?Intel台灣總經理:一對一效率更好,但要先做到這三點
敢約CEO吃午餐嗎?Intel台灣總經理:一對一效率更好,但要先做到這三點

午餐時段,總經理加入你和同事的飯局,會不會令你感到驚訝,甚至有點「坐立難安」?

但是當驚訝的表情,出現在新同事臉上時,英特爾(Intel)台灣分公司總經理劉景慈卻反問,「難道別的公司中午時間遇到總經理,不能直接約他吃午餐嗎?」對在英特爾服務逾 24 年的他來說,與任何層級的員工一對一互動,是再自然不過的事。

30% 時間花在一對一會議,直接溝通成效最好

劉景慈解釋,在英特爾因為跨部門、技術領域的專案繁多,主管的行事曆隨時開放,任何人都能預約,他自己也會找一線工程師一對一開會,關心計畫執行狀況。有新點子,他也會聯繫國外的副總一對一討論,「英特爾的經理人,平均花近 30% 的時間在一對一會議上。」

英特爾新竹辦公室總經理謝承儒也分享,自己剛進英特爾時,原本不習慣什麼都要一對一會議的文化,但透過同仁及主管的頻繁面談,他發現,比起以往公司,性質相似的專案,英特爾推進速度更快。因為以前計畫碰壁,向上求助,主管也不一定能解決你專業領域的問題;但在鼓勵一對一的環境下,你可以直接找相關專家諮詢。

能有這樣的風氣,劉景慈指出,關鍵在於主管能不能打造具心理安全感(psychological safety)的環境,當員工表達自我時,不必擔心會對個人形象或職級帶來負面影響,才會願意溝通。劉景慈說,打造心理安全環境的3個關鍵是真誠(authentic)、承諾(commit)以及謙卑(humble)。

一對一「遊說」爭取認同,快速推展新計畫

劉景慈分析,通常團隊成員對新計畫的接納態度,呈常態分布(normal distribution),這時發起人只要尋求 30% 關鍵成員的支持便能啟動,其他團隊成員自然會跟上。

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圖/ 經理人月刊 第191期

面談中聽到的需求,立即化為行動

劉景慈分享,曾經他注意到一名員工的出缺勤異常,就在面談時提起。細問之下,對方向他傾訴有家人生病,使他心力交瘁,無法兼顧工作。劉景慈得知後,請公司幫他添購設備,讓他在家上班。

所謂承諾,劉景慈攤開自己密密麻麻的記事本,上面都是答應要協助員工的事。劉景慈說道,主管除了一再表達幫忙員工的意願,也要拿出行動力,說好的資源想辦法討,要牽線的人才,趕快發信聯絡。

劉景慈分享,曾有部屬面談時,透露自己想去國外闖闖、增加歷練,「當時我第一個念頭是,他要離開我的團隊!」但他後來想想,拓展視野是好事,所以跟部屬協商先留下,他幫忙安排去國外的機會,最後讓部屬去美國英特爾,加入負責 ChromeBook 的團隊。現在那位員工碰到跟外部廠商的合作狀況,都還是會找劉景慈討論。

謙卑,則是把員工當作專家

謝承儒分享,英特爾內部有個「 employee recognition 」的獎勵系統,當員工想稱讚同仁時,可透過該系統寫信傳達感激之情。系統除了發放點數獎金,也會寄副本給部門主管。謝承儒有次透過系統,得知某員工在專案中扛下多項重任,獲其他員工感謝。面談時就向對方請教,如何獨完成這些工作,表揚之餘也督促自己學習。

疫情以來多數會議改由視訊,謝承儒提到,視訊較難營造與員工深談的氛圍。謝承儒的解法是提高頻率,像半小時的面談,就分成兩次 15 分鐘。謝承儒指出,面對面時,單次時間愈長,愈容易聊得深入,但視訊反而要透過次數來建立習慣,拉近距離。

在分工精細、變動迅速的科技產業,一個專案會牽涉到各種專業,劉景慈說,主管不可能用命令的方式管理團隊,將頻繁一對一溝通的文化落實,公司才能維持彈性與速度。

本文轉載自:經理人月刊
責任編輯:錢玉紘

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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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