加薪和換主管你選哪個?7成員工討厭自家老闆,歸根究底竟是領導者太自戀?
加薪和換主管你選哪個?7成員工討厭自家老闆,歸根究底竟是領導者太自戀?

你喜歡自家主管嗎?市調公司蓋洛普的一項調查指出,75%的員工是因為上司而離職,更有 65%的美國受訪者說,加薪和「換掉主管」相比,他們寧願選擇後者

《哈佛商業評論》在2016年做了一份名為《你恨你的主管嗎?》(Do you hate your boss)調查,高達70%的員工訴苦,他們不喜歡老闆,只有4%的人願意稱讚主管。

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圖/ Pretty Vectors via shutterstock

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種種數據,讓哥倫比亞大學商業心理學教授、在顧問業從事20年的人資專家湯瑪斯.查莫洛–普雷謬齊克(Tomas Chamorro Premuzic)好奇,難道多數的領導人真的這麼不適合嗎?為什麼人們這麼不懂「管理」?

他在《為什麼我們總是選到不適任的男性當領導人?》指出兩大核心論點,「自以為是」是多數領導者最大的缺失,第二是「過度自信」,且經過進一步分析,男性領導者更容易犯這類毛病。

自信心只是遮罩,不代表管理能力佳

德國學者亞歷山大.弗洛因德(Alexander Freund)曾做過一項研究,他比對了2,000人的智力測驗分數,以及這些人的自我評價。結果顯示,「認為自己很聰明的人」中,只有10%的人「智商真的高於平均人」。

人為什麼這麼容易過度自信?美國進化論學家羅伯特.泰弗士(Robert Trivers)研究指出,信心能有效蒙蔽身旁的人,當你告訴自己,你比實際上看起來更好,就更有機會說服其他人。

南洋理工大學金融學博士潘健(Kenny Phua)研究發現,比較有自信的企業家,更容易吸引供應商與投資人的眼光。但這不代表,你的團隊會因此受惠。例如英國前首相大衛.卡麥隆於2016年決定讓人民公投決定去留歐盟,導致英國脫歐,但光是過渡期各項協議的談判,到目前都還沒有結論。

諷刺的是,我們傾向把自戀型、領袖魅力型的人選為領導者。喬治亞大學社會心理學博士艾米.布魯內爾(Amy Brunell)研究指出,歷屆美國總統的「自戀指數」分數,高於80%的一般民眾。其實自戀型領導者不一定有更傑出的能力,但他們懂得包裝自我。

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圖/ shutterstock

但是領導者是如何從自信,到被部屬認為過度自信,甚至自戀?普雷謬齊克指出,自戀型領袖表現得體,通常只是「蜜月期」,他們並不擅長帶領團隊。你可能有這樣的經驗,老闆目標太宏大,從執行面來看,卻幾乎不可能落實。

其次,自戀者比較不接受他人意見,他們更傾向用「報復」的方式回應批評,這只會加劇組織衝突。最後,自戀型領袖更容易做出反社會行為,像是霸凌、欺騙、騷擾。

向「女力」學習,成為懂得觀察、應變的領袖

了解到過度自信的危害,領導者能做些什麼改變自己?普雷謬齊克的觀點是,可以向女性領導者學習她們身上的特質,包含變革領導力、自知之明與個人效率。

研究顯示,女性領導者較有變革領導力,因為她們較少單方面告訴員工「應該做什麼」,在監測、分配任務給員工的時候,也有比較明確的獎勵與誘因機制。

其次,她們更有自知之明。一項研究指出,男性領導者的自我評分,會比女性高出3個標準差,這也會造成過度自信。

最後,女性領導者比較有個人效率(personal effectiveness),這是指在情緒或社交課題上,她們有更佳的能力應對,例如更能夠展現同理心,或是從挫折中恢復。

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法國尼斯高等商學院的一項研究證實了上述論點。以金融業為例,女性高管比例較高的銀行,對金融危機有更好的處理能力。例如,法國巴黎銀行有4成經理是女性,不景氣時該銀行股價下跌了20%,其他銀行(女性占比低於2成)股價暴跌50%。

但是,為什麼我們還是容易選到不適任的男性領導者?

威斯康辛大學心理學家珍妮.海德(Janet Hyde)分析上百萬筆資料,比對不同因子如何影響才能。78%的個案中,幾乎沒有受到性別差異影響。

然而,男性比女性突出的特質(例如更有自信),往往與管理能力無關,但人們容易把這些特質指向領導力,使得女性達到高階領導人的路途更加漫長。

這也是為什麼,職場中女性領導者的比例遠低於男性。有項調查要求1,000名美國人說出一位女性商業領袖的名字,92%的人腦中一片空白,另有2%的人回答「Siri」、「Alexa」(蘋果和亞馬遜的虛擬語音助理)。

總結來說,我們會選到不適任的領導者,是我們長期把自信心、企圖心等因素視為領袖魅力的表現,如果能從女性領導者身上學習好的特質,降低自戀程度,才有機會成為更好的領袖。

責任編輯:文潔琳、蕭閔云
本文授權轉載自:經理人

關鍵字: #職場
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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。

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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%。

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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。

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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。

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