看懂組織政治內權力的局
看懂組織政治內權力的局

組織政治一直都是大家所煩惱的議題,其實過往我針對這個議題我已經探討過很多次了,不過這次藉由準備幕僚學程的課程中把這件事單獨抽出來談。

其中有一個段落我談的是關於「權力」的議題,我會特別談這件事是因為我發現這件事特別容易被忽略,有些人想到權力時可能只想著title與position的議題,但真實世界裡,獲得權力的方法真的有很多種,而擁有權力的人,通常在組織內也擁有更多的主導性。

也是因為如此,在組織政治中要勝出的人免不了得去爭權。

那影響組織內權力的要素有哪些呢?主要有三:

第一,組織位階:這是跟你的title與position有關的,實際上就是職務授予你的權限,主要是人事權、行政權與決策權。這就是大家最常聽到的權力類型。

第二,任務重要性:一樣都是副總,但業務副總與研發副總所擁有的權力可能是不一樣的。如果公司本身是業務導向,那業務副總的權力有可能比較大,但如果是在一家大公司,全公司有好多個業務副總,但只有一個研發副總,此時研發副總的權力可能會比較大。

第三,個人影響力:這可能源自於你的專業、人際關係或個人特質。舉例來說,因為你是產品專家,所以關於產品的決策可能會徵詢你的意見;或者因為你跟副總特別熟,你的意見會左右他的決策,這時你也因為能影響他而享有水平的權力;抑或你是個特別好的PM,大家都喜歡做你的案子,此時你也會享有一般PM沒有的權力。

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圖/ 數位時代

而組織政治在爭奪的,其實就是位階、任務與人才,透過獲取這三大類資源來鞏固自己的權力,讓自己在組織內的重要性大幅上升。

其實如何識別組織內權力狀況的概念我過去已經在各種分享中分別題過了:水平與垂直權力的概念,談論的是組織位階帶來的是垂直權力,而能影響擁有垂直權力的人就享有水平權力,概念上其實就是綜合了上述三者

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圖/ 商業思維學院

數據脈絡,談論的其實就是組織長期追求的目標,如果你的工作角色被配置在組織內最能影響長期目標的位置,一般而言你的地位也會比較高一些;

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圖/ 商業思維學院

問題優先順序,這是一家公司對不同議題的重視,如果一家公司特別重視公關議題,那能很棒的搞定公關議題的部門或人,通常在公司內也會特別獲得重用。

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圖/ 商業思維學院

最後我用一個二維矩陣去收斂權力這件事,矩陣的橫軸是任務重要性,縱軸是組織位階。

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圖/ 商業思維學院

職稱掛的高就等於實質權力大?

一般而言,公司內享有最大權力的人通常是那些位階高,任務又重要的那些人,公司C-level是當然的人選,除此之外主力產品的業務老大通常也會享有接近的權力,因為他可能主導了公司的營收命脈。(嚴格來說,多數C-level的真正權力還不見得有業務老大這麼大)

而擁有第二級權力的,通常有兩類人,一類就是重點部門的老大,像是產品部門、行銷部門,或者其他非主力產品的業務老大,另一類則是主力產品的業務部門中高階主管,像是業務副總、總監一類的職務,因為依附在主力產品下,通常說話也是比較大聲的。

另外值得一提的其實是後勤或幕僚部門的老大,他們在公司內的職稱掛的高,但擁有的實質權力其實沒那麼大。你可能會看到業務經理對總務部門老大大小聲,但總務部門老大可能是總監或副總的title。所以不是一樣的職稱就享有相同的權力,你還得看他們部門的任重要性,才能知道實際的權力分配到底是如何。

其實看懂這個,你就比較知道組織內的權力分配到底是如何,同時你也應該觀察一下跟你最親近的那些人,他們擁有的真實權力有多少,然後在每次組織調整時,你也比較能看懂權力的流動。在組織行為這堂課程中我有另外探討了如何參與政治,也提到了如何透過擴大個人影響力來強化自己的水平權力。如果你想在一個大組織內發展,搞懂組織政治是難以避免的。

責任編輯:郭昱彣、陳建鈞

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關鍵字: #企業文化 #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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