工作只是做一天算一天?丟履歷轉換跑道前,先試試「JD-R模式」重塑職務
工作只是做一天算一天?丟履歷轉換跑道前,先試試「JD-R模式」重塑職務

你的工作經歷如何?或許是大學因為分數上了某個科系,畢業後就找相關職缺;又或是亂槍打鳥,只要有工作做就好?

密西根大學(University of Michigan)工商管理系教授珍.道頓(Jane Dutton)說, 極少數人能夠獲得一份熱愛且擅長的工作;多數人都做著一份「還可以」,甚至只是為了糊口「不得不」工作

人的一生中,將近1/3的時間奉獻給工作,這些不算夢想,只是「還行」的工作,有沒有可能變成意義的泉源?

運用手邊資源,提高職位價值

道頓等人展開研究,在沒有人會視為夢想的「低價值工作」(devalued work)中,是否仍有人樂在工作。

他們研究的對象是醫院工友,結果發現美國一家醫院的清潔人員,並非預料的「做一天算一天」的心態,而是「樂在其中」。原因是他們自視為醫療團隊的一分子,他們與病患建立關係,光是把自己看成帶來不同的人,就足以造成改變。

換句話說,只要我們能改變自己對工作的想法,調整自己正在做的事,從中找到延伸目前工作期望或內容的方法,就能提高工作的價值,道頓稱為工作塑造(job crafting)。

那麼,想塑造自己的工作該從何處著手?《你的工作該耍廢,還是值得拚?》提及「JD-R模式(工作需求-資源模式,job demands-resources)」(參見圖表),其核心概念來自職位資源,也就是使我們工作更順利的各項特質,包含以下面向:

  1. 工作的本質:工作的意義、工作多樣性。
  2. 工作的組織:工作的工具、可運用的時間。
  3. 工作的社交層面:回饋、同事的支持。
  4. 職務的外在特質:薪水、職位的發展機會。
提高「自己能做」的比例,打造理想的工作型態
圖/ 經理人

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經濟學家米凱.蒙戈(Mickaël Mangot)提出3個做法,首先從工作本身下手,聚焦目前令人滿意的職務內容,變換分配給各任務的時間和精力。例如,你厭煩每天追著業績跑,但喜歡教學,可以主動負責教育訓練,提高喜歡做的事的工作占比。

再來,強化職場的人際關係,從其他人身上獲得靈感,建立新關係,像是參加同樂活動、協助新人;重新界定現有關係,選定一位較少合作的同事,協助他解決困難。

當下讓你迷惘的曲折,也許回頭看才有意義

最後,思考你的工作如何影響他人,無論對自己、同事、客戶或組織,有什麼意義。如同文章開頭提到的醫院工友,他們提供的不是清潔服務,而是為患者帶來希望。

《做自己的工作設計師》建議,當你冒出離職的念頭,或是覺得自己正咬牙苦撐,先別急著放棄,試著調整成「以目前來說夠好」的狀態,再重新設計自己的工作,或許可以免掉轉換跑道的成本、變得更快樂也不一定。

不過,如果你勉強告訴自己「夠好了」,就像紙盒裡裝的明明是牛奶,外包裝卻說是優酪乳,毫無意義。轉念的核心在於,接受現況後,改變我們投入注意力的方向,並採取實際作為。

即使做了不少改變或嘗試,你可能還是會疑惑有沒有用。蘋果(Apple)創辦人史蒂夫.賈伯斯(Steve Jobs)於2005年,勉勵史丹佛大學(Stanford University)的畢業生,「你不可能有先見之明,很多事情都是回頭看,才發現那些小事原來息息相關;你必須相信現在發生的事情,未來必定有所關聯。」

本文授權轉載自:經理人

責任編輯:林佳葦、蕭閔云

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關鍵字: #職場
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五十年零售老店的 AI 轉型:良興攜手 Data-DI,打造專屬 AI Agent 賦能組織升級與知識傳承
五十年零售老店的 AI 轉型:良興攜手 Data-DI,打造專屬 AI Agent 賦能組織升級與知識傳承

1973 年,良興從台北光華商場一間 50 坪的電子零件行起家,半個世紀後蛻變為年營收破十億、毛利率 18% 的全通路 3C 品牌。不過,伴隨規模擴張帶來的不只是成長,還有日益加劇的管理摩擦。門市遍布全台、品項高達近萬筆,加上跨部門協作頻繁,行政耗損與知識傳承的缺口,成為這家老字號邁向下一階段的隱形天花板。

良興總經理賴志達回顧,從電子零件跨入電商、從線下擴張到 OMO 全通路、再到會員深度經營,作為 3C 零售業者,良興每一波轉型都走在同業前面。「現在輪到 AI 了。如何做到人機協作、AI 賦能,就是良興第五波轉型的核心命題。」

AI 自動化,從行政細節釋放組織戰力

轉型需要夥伴,而賴志達評估合作夥伴的標準很明確:技術能力是基本,產業知識(Domain Know-how)的深度是關鍵,回饋速度更是最終決定因素。2025 年的未來商務展上,良興選擇攜手 Data-DI,看重的正是其「策略諮詢 + AI 產品 + 落地陪跑」三軌並行的實施能力。

很快的,良興與 Data-DI 合作的第一個專案,就落在最耗費人力、卻最常被忽視的環節:會議記錄。「會議如果沒有產值、沒有效果,對企業很傷!」賴志達說,他每天參加許多會議,但跨單位協作的會議記錄長期依賴人工聆聽與逐字整理,常出現人名誤植、決策遺漏、行動項目無人追蹤,讓會議效果大打折扣。

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良興總經理賴志達
圖/ 數位時代

為了解決會議記錄的痛點,Data-DI 業務副總包威棣指出,在導入工具以前,團隊須先釐清三件事:場景是否具備落地價值、哪些流程節點適合 AI 介入,以及以終為始地掌握客戶真正想要的輸出樣貌。這些看似基本的提問,都決定 AI 能否精準落地。

確認方向後,良興與 Data-DI 成功導入 AI 會議記錄自動化系統,透過模糊比對技術校正語音辨識誤差,並將生成的雙版本報告直接回存至既有資料庫,不僅將行政人員從重複性作業中釋放,也為後續的 AI 應用奠定扎實的系統整合基礎。

賴志達分享,現在他去外部開會也會用這個工具,運用 AI 把錄音轉文字、再整理成簡報,很快就能完成,更令外部夥伴驚艷。「我認為這是很成功的案子!也提醒想做 AI 的老闆們,與其急著搞大架構,不如先從小工具讓公司嘗試 AI,建立理解和認同。」

AI 把資深員工大腦轉化為資產

補完行政效率的缺口後,良興接著切入更深層的營運核心:知識傳承。過去,頂尖銷售經驗長期鎖在少數資深員工身上,新人培訓耗時三個月,員工離職即帶走知識資本。與此同時,網路資訊發達,消費者進店前早已掌握基本規格,3C 通路門市人員要如何發揮更多價值?「我要門市的人不是死背規格,而是面對客人時,能用客人能理解的方式對話。」賴志達說。

為此,Data-DI 協助良興建置 AI 門市教育訓練系統。系統透過六大自動化關卡,串接教材生成、審核上架、AI 銷售對練與成績回報,主管僅需在核心節點審核;員工透過手機語音對練,系統依口吻、專業度、回應力等維度自動評分。賴志達表示,目標是將新人培訓期縮短至一個月,讓數十年累積的銷售智慧轉化為可複製、可傳承的企業資產。

然而,要讓這套系統真正運作,得先解決兩個根本問題:資料從哪裡來?以及訓練如何更準確?

「以前大數據時代,講的是資料要大、全、細、實;現在 AI 要做到的是準(準確)、合(合乎場景)。」包威棣說。良興不同廠商提供的素材品質參差不齊,Data-DI 除了整合內部資料,也補充加入外部市場評測內容以填補空缺,再透過人員審核機制過濾雜訊,搭配 agent 架構的多層步驟與知識限定,確保系統能精準提煉對應品類的訓練素材。

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Data-DI 業務副總包威棣
圖/ 數位時代

賴志達則看得更遠:「這些教育訓練的內容,也將成為公司未來訓練機器人很好的原料。」

Data-DI 陪跑型顧問,帶領企業 AI 轉型

良興與 Data-DI 合作的兩個專案中,雙方共同克服了長提示詞邏輯混亂、AI 幻覺污染知識庫、逐字稿讀取逾時等技術難題。邁向下一步,賴志達表示,公司各部門很早就建置 Power BI 報表,但數據豐富不等於決策清晰。「數據是土壤,如果沒有梳理,就沒有用了。」因此,他的下一個目標是活化數據資本、推動行銷自動流,以精實的人力持續驅動成長。

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良興攜手 Data-DI 推動 AI 落地,以小步快跑模式為企業創造變革。
圖/ 數位時代

包威棣則從顧問視角歸納兩個觀察:AI 導入需要高層認同、由上而下推進,像賴志達這樣持續引領良興走在業界前端的決策者,就是不可或缺的推手;而單點工具的價值,終究要累積成組織體質的轉變才算真正落地。「就像會議記錄改變了會議當責的結構,人員訓練改變了知識傳承的方式。從點狀應用走向企業變革,這種決策思路才是 AI 真正深入落地產生價值的關鍵。」

最後,對於仍在觀望AI應用的企業,他則建議:「未來 AI 導致的落差只會愈來愈大,人會變成超級工作者,企業會變成超級企業。開始做就對了,先做一個三個月的小任務,降低落差、再急起追上。」從痛點切入、小步快跑,讓組織在實作中累積對 AI 的理解與信任,這正是 Data-DI 的陪跑哲學。

有關更多 Data-DI 相關資訊,請查詢網站:https://www.data-di.com/

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