給員工正反回饋的黃金比例是什麼?看P&G高層傳授人才管理的獨門心法
給員工正反回饋的黃金比例是什麼?看P&G高層傳授人才管理的獨門心法

雖然適時提點員工,能幫助對方成長,但卻很容易讓人感覺在「挑毛病」。寶僑(P&G)香港/台灣產品供應部總經理王國榮表示,看到不對勁的事,主管會想跳出來給意見,但不能總是給批評,也要看到對方做得好的地方。

「我們不是為了打擊士氣,而是為了讓大家變得更好。」在P&G裡,正反回饋的比例是3:1。 王國榮強調,反饋不能帶給對方威脅或不安,給意見時可以先提起過去開心的事,讓大腦產生開心的情緒,有助於接下來的對話。

給予回饋時,如果已經看到成果不佳,這時的重點是 協助員工相信自己有能力做好這件事 。主管可以提起過去的成功案例,讓他慢慢相信自己,最後再一起思考能如何解決目前的問題。「他肯定知道自己有狀況,也可能正在解決,你要做的只是在反饋中引導他們把事情想清楚、做更好。」

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圖/ Jacob Lund via shutterstock

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給意見不是嫌你不夠好,是為了一起把工作做好

產品供應部資深經理林怡甄是王國榮的員工,剛加入P&G時,她習慣自己把事情做完。王國榮在一對一面談提醒她,有團隊可以一起完成任務,不需要全部自己做。「一開始被提醒,會覺得自己是不是不夠好,」但工作久了她才發現,許多事需要團隊的投入,成果才會符合需求,「 接受需要改進的回饋,內心會有些失落,但如果沒人告訴你,很難成長 。」

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左起為P&G人力資源部資深經理謝季唐、香港/台灣產品供應部總經理王國榮及產品宮應部資深經理林怡甄。
圖/ 攝影 / 賀大新

林怡甄指出,王國榮曾在她被工作淹沒的時候分享: 遇到問題,把自己當救生員,而不是溺水的人 。如果一遇問題就把自己當成溺水的人,會覺得「為什麼都是自己碰到這種事?」但如果把自己當成救生員,面對挑戰時,會知道自己是在幫助團隊克服困難,「當面對困難可以不受打擊,對公司來說,員工處理事情的積極度會更好,這樣的反饋對公司、個人都是正向的。」

導師制度兼具情感支援,提供「有人懂我」的感受

給回饋的時間點也很重要。一般來說, 「緊急性」是第一考量 ;再來, 對方的時間安排 也很重要,假設他正在準備隔天的重要會議,他可能聽不進任何意見;最後是 個人狀態 ,如果對方正遭遇很大的挫折、心情不好,那也不是一個好的回饋時機。

除了業務指導,回饋還可以提供情感支持。王國榮指出, 導師制度(mentorship)就是這樣的存在,它提供工作者可以傾聽的對象,由導師從過去的經驗告訴學員(mentee)可以如何跳脫情境思考

P&G會不定期舉辦「快速輔導」(speed mentoring)的活動,在短短的5~10分鐘,根據自己的需求找到導師(mentor),對方也會當場提供一些回饋與經驗分享。王國榮強調,mentor沒有一定要找誰,重要的是他如何定義成功、對工作生活的想法是否跟你契合,「 主管是白天聊職涯發展,mentor是夜深人靜時可以聊人生的對象 。」

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圖/ shutterstock

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他回憶自己剛進公司時,發出季度報告後,遠在歐洲的導師從報告中察覺到異常,馬上問他今天有沒有時間聊一下,「具體內容記不清楚,但當下覺得『有人懂我』,那個感受我記得非常清楚,」隨著自己在公司的時間變長,他也想把一樣的感覺帶給其他人。

P&G認為, 員工70%的成長來自日常工作演練,20%來自周遭人的回饋,10%則是接受訓練 。要讓反饋變成公司的常態,就得把給予、接收反饋的經驗打造成正循環。

「不管是正負面,每個回饋都是別人給你的禮物,」人力資源部資深經理謝季唐總結,把回饋視為溝通、成長的途徑,未來有好的機會或場合時,也可以換你給別人禮物。

本文授權轉載自:經理人
責任編輯:文潔琳、蕭閔云

關鍵字: #人才
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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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