連環壓力使員工士氣低落?Google都在用的「職場復原力」,3步驟訓練訣竅一次公開
連環壓力使員工士氣低落?Google都在用的「職場復原力」,3步驟訓練訣竅一次公開

年終獎金減少、肺炎疫情和全球產業前景的不確定性,對企業員工的士氣和心理健康正造成嚴重影響。如何幫助員工從這些挑戰中復原過來?可以從 Google「復原力計畫」中專業運動員、職業軍人的心法中一窺堂奧。

根據人力銀行yes123求職網統計,今年國內企業年終普遍縮水,目前已有6.3%的企業確定不會發放年終獎金,且因公司業績衰退,約有44%員工預估自己將領不到年終獎金。在產業整體前景不明、部分企業面臨裁員、無薪假等挑戰,加上疫情造成全球動盪的情況下,如何讓員工的士氣與心理健康免受影響已成為企業不得不思考的問題。而具體上如何執行,不妨參考看看Google的「復原力訓練」(Resilience Training)。

「復原力訓練」一般是用在職業運動員,或者參與戰鬥的職業軍人身上,旨在維持其心理韌性,調整壓力下的情緒模式及思維的靈活性。而近來,「復原力訓練」也逐漸被導入至壓力與日俱增的科技業職場,協助員工恢復心理健康及正向的工作效率。

三萬名員工參與訓練,度過艱苦的一年

焦慮pexels.jpg
隨著科技業職場壓力遽增,部分企業開始重視員工的「復原力」。
圖/ Pexels

Google健康經理兼適應力主管Lauren Whitt聘請心理學家以及經常在高壓下執行任務的職業運動員(包括NBA球員、奧運運動員教練)、職業軍人,共同設計了心理健康策略的短片。雖然不對外公開,但據CNBC報導,這個稱為「遇見這一刻」(Meet the Moment)的心理健康計畫中,包含了睡眠及呼吸訓練、避免焦慮和親子關係維護等內容。

Lauren Whitt指出,呼吸與睡眠訓練是工作上最有意義的部分,也是與工作效率最息息相關的自我調整方式。據統計,Google的130,000員工中,有高達30,000名員工參與了這項「復原力訓練」計畫。

事實上,早在疫情爆發前,Google就執行了類似的茶湯計畫(TEA, Thought, Energy, Attention),意在維持員工的思考、能量、和注意力。透過計畫,Google鼓勵部門管理者主動詢問員工是否「自覺」目前工作狀態的不對勁,主動察覺員工過勞的情形,並建議他利用部分上班時間小睡、運動,甚至准許有過勞跡象的員工可以有一段「無會議時間」(No meeting)的權利,讓員工安心聚焦在目前手邊的工作。

基於這一整年來接續經歷疫情嚴峻、大選波瀾和諸多美國社會事件造成的動盪,Google CEO桑德·皮查(Sundar Pichai)也進一步宣布於於今年12月28日至明年1月1日當周執行「無會議周」(no meetings week)計畫,取消所有常規及非關鍵性的會議,讓正處於年末低潮期的員工們能靜下來度過新年。

三訣竅,靠自己也能進行「復原力訓練」

當然,員工的壓力也不全然來自會議,針對這種情況又有哪些解方?曾在Google、eBay和摩根大通擔任員工心智訓練負責人的Rich Fernandez,於哈佛商業評論(HBR)提出了一些個人「復原力訓練」的訣竅如下:

  • 強化覺察力(Mindfulness):亦即專注當下、察覺環境變化的能力。而在社群通知、各類訊息掩沒的行動裝置時代,這項能力尤其難以貫徹,為此,Fernandez也推薦了一些可用來提升覺察力的App,例如Headspace、Spire、Mental Workout、Calm、Whil、Simple Habit等軟體。

  • 分類「認知負載」(Cognitive load):當工作場所上來自各方的訊息過於多元,讓大腦無法處理,這就是認知超載。此時,可以將各種訊息加以「分類」,猶如Gmail收件匣自動將不同來源類別的信件分到不同子收件匣中,並用不同方式(不同比重的注意力)去處理這些信件。另一個重點是要避免讓大腦「多工」(這和電腦的邏輯相反),盡量維持一段時間只做單一類型的工作(monotasking),以減少不同類型工作切換時,大腦要額外付出的「注意力成本」。

  • 從壓力來源移開(Decenter):不是逃避或否認壓力,而是拉開與壓力情緒的距離,從壓力「經驗者」的身分轉移至壓力「觀察者」,即可有效將壓力客體化,從而管理壓力。此外,運用一些小技巧,例如用 App 統計自己的專注時間周期(一般人平均為90分鐘至120分鐘),並強制在注意力滑落時休息,都是有效的提升個人復原力的作法。

辦公室_工作.jpg
員工心理素質的養成,以及從工作上「自我復原」的能力,仍是所有企業的當務之急。
圖/ Pexels

Fernandez也指出,培養員工「復原力」不只是企業員工福利,更是直接攸關企業營運的收支──根據PwC報告,在復原力訓練上花費1美元的成本,可以從降低離職率、缺勤率、以及生產效率的提升上,回收高達2.3美元的收益。

雖然國內企業並未如歐美收到疫情嚴重衝擊,但是面對全球產業的不確定性,員工心理素質的養成,以及從工作上「自我復原」的能力,仍是所有企業的當務之急。

責任編輯:蕭閔云

本文授權轉載自:FC未來商務

關鍵字: #職場
往下滑看下一篇文章
從智慧助手到自主代理:博弘雲端如何帶領企業走上 AI 實踐之路
從智慧助手到自主代理:博弘雲端如何帶領企業走上 AI 實踐之路

「代理式 AI 」(Agentic AI)的創新服務正在重新塑造企業對AI的想像:成為內部實際運行的數位員工,提升關鍵工作流程的效率。代理式AI的技術應用清楚指向一個核心趨勢:2025 年是 AI 邁向「代理式 AI」的起點,讓 AI 擁有決策自主權的技術轉型關鍵,2026 年這股浪潮將持續擴大並邁向規模化部署。

面對這股 AI Agent 浪潮,企業如何加速落地成為關鍵,博弘雲端以雲端與數據整合實力,結合零售、金融等產業經驗,提出 AI 系統整合商定位,協助企業從規劃、導入到維運,降低試錯風險,成為企業佈局 AI 的關鍵夥伴。

避開 AI 轉型冤枉路,企業該如何走對第一步?

博弘雲端事業中心副總經理陳亭竹指出,AI 已經從過去被動回答問題、生成內容的智慧助手,正式進化為具備自主執行能力、可跨系統協作的數位員工,應用場景也從單一任務延伸至多代理協作(Multi-Agent)模式。

「儘管 AI 前景看好,但這條導入之路並非一帆風順。」博弘雲端技術維運中心副總經理暨技術長宋青雲綜合多份市場調查報告指出,到了 2028 年,高達 70% 的重複性工作將被 AI 取代,但同時也有約 40% 的生成式 AI 專案面臨失敗風險;關鍵原因在於,企業常常低估了導入 GenAI 的整體難度——挑戰不僅來自 AI 相關技術的快速更迭,更涉及流程變革與人員適應。

2-RD096270.jpg
博弘雲端事業中心副總經理陳亭竹指出,AI 已經從過去被動回答問題的智慧助手,正式進化為具備自主執行能力、可跨系統協作的數位員工。面對這樣的轉變,企業唯有採取「小步快跑、持續驗證」的方式,才能在控制風險的同時加速 AI 落地。
圖/ 數位時代

正因如此,企業在導入 AI 時,其實需要外部專業夥伴的協助,而博弘雲端不僅擁有導入 AI 應用所需的完整技術能力,涵蓋數據、雲端、應用開發、資安防禦與維運,可以一站式滿足企業需求,更能使企業在 AI 轉型過程中少走冤枉路。

宋青雲表示,許多企業在導入 AI 時,往往因過度期待、認知落差或流程改造不全,導致專案停留在測試階段,難以真正落地。這正是博弘雲端存在的關鍵價值——協助企業釐清方向,避免踏上產業內早已被證實「不可行」的方法或技術路徑,縮短從概念驗證到正式上線的過程,讓 AI 真正成為可被信賴、可持續運作的企業戰力。

轉換率提升 50% 的關鍵:HAPPY GO 的 AI 落地實戰路徑

博弘雲端這套導入方法論,並非紙上談兵,而是已在多個實際場域中驗證成效;鼎鼎聯合行銷的 HAPPY GO 會員平台的 AI 轉型歷程,正是其最具代表性的案例之一。陳亭竹說明,HAPPY GO 過去曾面臨AI 落地應用的考驗:會員資料散落在不同部門與系統中,無法整合成完整的會員輪廓,亦難以對會員進行精準貼標與分眾行銷。

為此,博弘雲端先協助 HAPPY GO 進行會員資料的邏輯化與規格化,完成建置數據中台後,再依業務情境評估適合的 AI 模型,並且減少人工貼標的時間,逐步發展精準行銷、零售 MLOps(Machine Learning Operations,模型開發與維運管理)平台等 AI 應用。在穩固的數據基礎下,AI 應用成效也開始一一浮現:首先是 AI 市場調查應用,讓資料彙整與分析效率提升約 80%;透過 AI 個性化推薦機制,廣告點擊轉換率提升 50%。

3-RD096215.jpg
左、右為博弘雲端事業中心副總經理陳亭竹及技術維運中心副總經理暨技術長宋青雲。宋青雲分享企業導入案例,許多企業往往因過度期待、認知落差或流程改造不全,導致專案停留在測試階段,難以真正落地。這正是博弘雲端存在的關鍵價值——協助企業釐清方向,避免踏上產業內早已被證實「不可行」的方法或技術路徑,縮短從概念驗證到正式上線的過程,讓 AI 真正成為可被信賴、可持續運作的企業戰力。
圖/ 數位時代

整合 Databricks 與雲端服務,打造彈性高效的數據平台

在協助鼎鼎聯合行銷與其他客戶的實務經驗中,博弘雲端發現,底層數據架構是真正影響 AI 落地速度的關鍵之一,因與 Databricks 合作協助企業打造更具彈性與擴充性的數據平台,作為 AI 長期發展的基礎。

Databricks 以分散式資料處理框架(Apache Spark)為核心,能同時整合結構化與非結構化資料,並支援分散式資料處理、機器學習與進階分析等多元工作負載,讓企業免於在多個平台間反覆搬移資料,省下大量重複開發與系統整合的時間,從而加速 AI 應用從概念驗證、使用者驗收測試(UAT),一路推進到正式上線(Production)的過程,還能確保資料治理策略的一致性,有助於降低資料外洩與合規風險;此對於金融等高度重視資安與法規遵循的產業而言,更顯關鍵。

陳亭竹認為,Databricks 是企業在擴展 AI 應用時「進可攻、退可守」的重要選項。企業可將數據收納在雲端平台,當需要啟動新型 AI 或 Agent 專案時,再切換至 Databricks 進行開發與部署,待服務趨於穩定後,再轉回雲端平台,不僅兼顧開發效率與成本控管,也讓數據平台真正成為 AI 持續放大價值的關鍵基礎。

企業強化 AI 資安防禦的三個維度

隨著 AI 與 Agent 應用逐步深入企業核心流程,資訊安全與治理的重要性也隨之同步提升。對此,宋青雲提出建立完整 AI 資安防禦體系的 3 個維度。第一是資料治理層,企業在導入 AI 應用初期,就應做好資料分級與建立資料治理政策(Policy),明確定義高風險與隱私資料的使用邊界,並規範 AI Agent「能看什麼、說什麼、做什麼」,防止 AI 因執行錯誤而造成的資安風險。

第二是權限管理層,當 AI Agent 角色升級為數位員工時,企業也須比照人員管理方式為其設定明確的職務角色與權限範圍,包括可存取的資料類型與可執行的操作行為,防止因權限過大,讓 AI 成為新的資安破口。

第三為技術應用層,除了導入多重身份驗證、DLP 防制資料外洩、定期修補應用程式漏洞等既有資安防禦措施外,還需導入專為生成式 AI 設計的防禦機制,對 AI 的輸入指令與輸出內容進行雙向管控,降低指令注入攻擊(Prompt Injection)或惡意內容傳遞的風險。

4-RD096303.jpg
博弘雲端技術維運中心副總經理暨技術長宋青雲進一步說明「AI 應用下的資安考驗」,透過完善治理政策與角色權限,並設立專為生成式 AI 設計的防禦機制,降低 AI 安全隱私外洩的風險。
圖/ 數位時代

此外,博弘雲端也透過 MSSP 資安維運託管服務,從底層的 WAF、防火牆與入侵偵測,到針對 AI 模型特有弱點的持續掃描,提供 7×24 不間斷且即時的監控與防護。不僅能在系統出現漏洞時主動識別並修補漏洞,更可以即時監控活動,快速辨識潛在威脅。不僅如此,也能因應法規對 AI 可解釋性與可稽核性的要求,保留完整操作與決策紀錄,協助企業因應法規審查。

「AI Agent 已成為企業未來發展的必然方向,」陳亭竹強調,面對這樣的轉變,企業唯有採取「小步快跑、持續驗證」的方式,才能在控制風險的同時,加速 AI 落地。在這波變革浪潮中,博弘雲端不只是提供雲端服務技術的領航家,更是企業推動 AI 轉型的策略戰友。透過深厚的雲端與數據技術實力、跨產業的AI導入實務經驗,以及完善的資安維運託管服務,博弘雲端將持續協助企業把數據轉化為行動力,在 AI Agent 時代助企業實踐永續穩健的 AI 落地應用。

>>掌握AI 應用的新契機,立即聯繫博弘雲端專業顧問

登入數位時代會員

開啟專屬自己的主題內容,

每日推播重點文章

閱讀會員專屬文章

請先登入數位時代會員

看更多獨享內容

請先登入數位時代會員

開啟收藏文章功能,

請先登入數位時代會員

開啟訂閱文章分類功能,

請先登入數位時代會員

我還不是會員, 註冊去!
追蹤我們
2026 大重啟
© 2026 Business Next Media Corp. All Rights Reserved. 本網站內容未經允許,不得轉載。
106 台北市大安區光復南路102號9樓