「授權」不是嘴巴說說就好,「受責」更不是接受責罵
「授權」不是嘴巴說說就好,「受責」更不是接受責罵

很多管理者可能有過這樣的經歷:曾「授權」給下屬完成某項工作,大費週折後,結果卻頗讓人失望,不僅沒有良好的績效反饋,反而浪費了資源、錯失了機會,更甚者還造成了企業的直接經濟損失。

所謂「授權」是代表主管將某種職權或工作任務指定給某位部屬來擔負,目的是期望部屬能自己做決策,並對自己的決策負責,以求更高的管理績效。「受責」不是接受責罵或責難,而是要員工勇於承擔責任。

只想被賦予權力,卻不願承擔責任

然而,在今日的企業之中,每個人似乎都只想獲得職務上所賦予的權力,而忽略到當事情發生時,所應該承擔的責任。因此,常會聽到「員工抱怨老闆或主管,凡事事必躬親,任何事都必須回報後才能進行下一步動作」或是「老闆或主管認為員工過於被動,一方面不願意承擔責任,另一方面是犯錯機率高」,這種結果會導致老闆或主管很累(因為都攬在自己身上),員工很幹(因為沒機會成長學習),導致組織內部惡性循壞,互相攻訐,造成員工士氣低落、公司生產力下降等問題。

筆者歸究最後可能產生以下三種情況:

第一種:優秀人才留不住。

對企業的損失是教育訓練的成本及主管人才的培養。依照筆者過去的經驗,能夠在一家公司待上三年的員工(這裡指的是上市櫃公司或傳產有工廠之類的公司),是該逐步給予肯定及適當的「授權」,試想:在具規模的公司裡,公司得逐步擴充,或許資金財務不是太大的問題,但是人才肯定是關鍵所在。筆者曾見過因為主管不願讓新人出頭,終究讓人才跳槽至對手陣營,反成為競爭對手之窘境。

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圖/ Photographee.eu via shutterstock

第二種:主管升遷受影響。

由於主管一直在downgrade做部屬的事,自然無法兼顧本身職位所賦予的任務,是以公司如有更好職位出缺,理當不會考慮由該主管upgrade(因為找不到人接手其原本職務)。

筆者就曾經碰過主管跟部屬搶業績的情況,其實部屬業績佳,除了是個人本身的努力之外,直屬主管的功勞,公司老闆一定會看在眼裡,年度犒賞一定少不了,又何必跟部屬錙銖必較呢?當然那位主管之後就被公司將權力慢慢收回,變成不帶人主管,最後在鬱鬱不得志之下,遂離職了。

第三種:員工受不了,走人。

這是目前最常見的情形。筆者的朋友(老胡)是一家公司老總,連續幾日他在公司大樓樓下見到一位的小夥子(小羅),「勤奮」的在發傳單,態度非常認真客氣,老胡非常欣賞小羅的幹勁,希望雇用他到公司開發業務,小羅不加思索即刻答應了老胡的邀請。

前三天,老胡邀請各部門的資深員工對小羅講授公司的流程及注意事項,想不到,第三天後,小羅突然失蹤了,沒來公司,也沒跟主管交代!經過多方聯繫,得到小羅的回應竟是,「我還是發發傳單就好,時間自由,累了就休息,反正家裡不缺我這個錢,公司的事太複雜了,我肯定做不來。」老胡聽到後整個傻眼,頻頻問筆者:「現在年輕人是怎麼了?有固定薪水及穩定的工作卻沒人要做?」

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圖/ shutterstock

結語

古語有云:「用人不疑,疑人不用」。主管對員工的信任將直接影響員工的授權感知,因此要避免由於不信任所導致的出爾反爾及不必要的過程干預,從而使授權行為的預期成果大打折扣。另一方面,有效的授權將促使員工産生對主管的信任,在高信任度的上下級氛圍中,員工更願意迎合企業的需求,並引發更多的企業歸屬行為,也會隨之提升個人的績效表現。

管理大師杜拉克先生曾說過:「授權不是將自己的權限移轉給部屬,而是由部屬決定本該由他們自己決定的事情」。主管一但搶了部屬份內的工作,工作變會超出負荷,自然無法向上upgrade;部屬如果只負責聽命於事,永遠也無法學習成長,自然也無法提供工作熱情,更不用說能負責任了。

責任編輯:郭昱彣、陳建鈞

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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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