加薪才願意回辦公室工作?英國上班族僅17%想返回公司,老闆怎麼接招?
加薪才願意回辦公室工作?英國上班族僅17%想返回公司,老闆怎麼接招?

疫情餘威還在,什麼誘因會使員工願意冒險出門、回到辦公室工作?專門提供工作場所分析的公司Locatee發現,金錢可能是最大的誘因。

倫敦上班族:加薪,能吸引4成的人返工

他們透過YouGov做的調查顯示,倫敦上班族希望加薪後再回辦公室,平均加薪6,950美元(約新台幣19萬3千元),就足以吸引43%的受試者願意返工。這個金額約莫是從倫敦往返相距約64公里、坦布里奇威爾斯(Tunbridge Wells)的全年火車票花費,大概是台北到新竹的距離。 如果這個理想真的實現,相當於薪資中位數調漲了15%

過去一整年,英國上班族大多處於在家工作模式,目前只有17%的人,樂於返回辦公室、全時工作。

但作為組織中的一份子,仍然會渴望身邊有同事環繞的環境,只是厭倦過去每天非得到公司的日子。調查指出, 有3分之1的求職者希望,每周至少在家工作2天 。有47%的人將彈性工作條件列為求職的優先考量。

遠端辦公
調查指出有3分之1的求職者希望,每周至少在家工作2天。
圖/ Pexels

返回辦公室計畫缺乏溝通,小心傷害團隊信任

值得注意的是,由於Delta病毒擴散,許多公司的復工計畫遭遇逆風。

過去幾周,包含Google和蘋果(Apple)在內的科技巨頭,帶頭將返回辦公室計畫從9月推遲至10月。如美國叫車服務公司Lyft執行長洛根・格林(Logan Green)直接將回歸時間推至2022年2月2日,足足延長6個月,在此之前想回辦公室的人,必須接種疫苗才能放行。

顧問公司Gartner表示,如果上述的「朝令夕改」是基於政府政策,以及員工的反饋,當然是一種聰明的做法,但也需小心是否會造成「長期傷害」,削弱員工對公司的信任,或是改變整體的辦公室文化。

以Lyft來說,即便延長居家辦公的時間,他們也不擔心員工會因「無法回歸辦公室」而辭職,甚至相信多數員工在疫情後,仍傾向永久的遠端工作,不過在做此決策時,需清楚地向員工表達原因,減少猜疑的可能。

有些公司採取「短期推延」的做法,風險是可能會因疫情變化一延再延,讓員工不斷改變計畫,甚至落入難以安排生活節奏的困境 。因此無論公司何時復工,在調整和傳達計畫時,都應關注對於員工生理與心理健康的影響。

根據麥肯錫(McKinsey & Company)研究,無論是被要求返回辦公室,或是原本就想回辦公室的員工,都愈來愈擔心受病毒侵襲,回頭傳染給家人。員工希望獲得保證,公司除了防疫措施到位,也不會輕易迫使員工返回崗位。

許多公司為了讓員工返回辦公室,著手計畫混合工作型態,不強制一周5天到班。Locatee創始人兼執行長湯瑪斯・科斯勒(Thomas Kessler)表示, 企業如果不願意開放彈性,恐怕「留才」議題就會以「流才」收場

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本文授權轉載自:經理人月刊

資料來源: BloombergCNBC

關鍵字: #遠端辦公
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AI 成為企業新基礎設施,勤英科技從雲端代理走向 AI Infra 整合
AI 成為企業新基礎設施,勤英科技從雲端代理走向 AI Infra 整合

因應生成式 AI、代理式 AI 與實體 AI 的崛起,模型成為企業資訊基礎設施的一環,企業不僅需要算力、還必須具備同時管理多個 AI 模型、優化營運成本,以及確保 AI 基礎設施的安全與穩定;有鑑於此,服務超過 2,000 家企業客戶上雲的勤英科技(ELITE CLOUD)將業務範疇從雲端代理延伸到 AI 基礎設施整合商,協助企業整合多元模型資源、因應不同應用場景彈性調度算力資源,在 AI 新世代建立可規模化的 AI Infra 能力。

「隨著 AI 從單一聊天機器人進化到多模型、多代理協作,企業的核心競爭力不再僅是擁有 AI,而是建立一套可管理、多模型共存、穩定、安全且可持續擴充的 AI Infra 環境。」勤英科技區域總經理黃士培表示,為協助更多企業推進 AI 創新實務,勤英科技從原本的 AWS、Google Cloud、Azure 雲端代理角色,進一步轉型為 AI 基礎設施整合服務商,透過多語言模型平台 MixRoute、代理式 AI 導入與企業資料治理服務,協助企業建立真正可落地、可管理、可擴展的 AI 應用架構。

從 IT Infra 到 AI Infra,企業最大挑戰不是模型、算力而是管理

過去幾年,許多企業透過生成式 AI 實現「問問題」、「摘要文件」、「生成簡報」,提升員工工作績效,而代理式 AI 的崛起與普及,則讓「內嵌 AI 的企業應用」快速成為新常態,從企業資源規劃(ERP)、顧客關係管理(CRM)、人力資源(HR),到客服、研發甚至製造系統,AI 開始深度嵌入各類企業應用,AI 扮演的角色也從單純的輔助工具,逐漸進化為企業營運與決策流程的重要核心。

也因此,企業保持未來競爭力的關鍵,不再是「有沒有導入 AI」,而是「是否具備管理 AI 的能力」,包括如何讓多模型共存、如何控管 Token 成本、如何確保資料品質與一致性、如何依不同部門需求配置 Agent,以及如何避免 AI 成為新的資訊孤島,都是企業導入 AI 後的新挑戰。

「Gemini、Claude、OpenAI、Mistral 等模型快速迭代,意味著企業若只押注單一模型,未來很可能在成本、效能與彈性上失去優勢。」勤英科技區域總經理黃士培表示,企業接下來更需要以「Models as Infrastructure(模型即基礎建設)」的思維,將大型語言模型視為與運算、儲存、網路同等重要的基礎資源來規劃、治理以及進行成本管理,將資訊系統架構重塑為 AI 基礎建設。

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圖/ 數位時代

勤英科技服務的客戶數超過 2,000 家,不少客戶已導入 AI 應用服務,正積極建置 AI Infra 與管理環境,因此,勤英科技自 2025 年積極轉型,將 AI Infra 視為企業長期競爭力的基礎建設來經營,業務範疇從傳統雲端代理擴展至 AI Infra 整合服務商,例如與多模型平台 MixRoute 合作,並開發可支援單一登入(SSO)、彈性調度不同大型語言模型 Token 的管理平台,協助企業簡化模型管理與成本控管,將更多資源與心力聚焦於核心業務與創新應用。

從雲端代理走向 AI Infra 整合,勤英科技從三面向協助企業發揮 AI 綜效

有鑑於 AI 應用與雲端環境息息相關,勤英科技除因應企業客戶的多雲策略協助管理多雲環境、優化成本,以及落實資安治理,更因應不同使用情境推出三種 AI 方案助力企業:

第一:提供開箱即用的 AI 服務。

黃士培以 Google Cloud 的產品為例解釋,透過整合 Gemini 的 Google Workspace,企業可直接在 Gmail、Meet、Docs、Sheets、Slides 中使用 AI 功能,包括會議摘要、文件生成、簡報整理等,快速提升員工生產力,同時,增強企業對 AI 應用的信心,為之後的應用深化做準備。

第二:協助企業規劃、打造與導入代理式 AI 應用服務。

「對於擁有豐沛結構化數據資料、知識庫的企業來說,除以生成式 AI 打造企業大腦,還會透過代理式 AI 提升自動化執行能力,重塑工作效率。」黃士培表示,勤英科技可以基於 Google Gemini Enterprise,提供含括底層雲端架構、AI 模型調度、資料治理與 AI Agent 串接等服務,讓企業員工可以自然語言安全調用企業資料,讓 Agent 進一步執行任務與推動流程。

舉例來說,勤英科技協助在台灣成立超過 50 年的製造業品牌商將 Gemini Enterprise 介接 SAP 與 Salesforce 訓練模型、建立可供 AI 調用的企業知識中樞;另在影音內容生成領域,勤英科技亦協助客戶導入 AI 自動化技術,將內容產製成本縮減達 90%。

第三:提供多模型聚合管理平台,滿足企業以 API 串連各種模型的需求。

勤英科技與新加坡 MixRoute 合作,提供企業客戶多模型管理平台,讓企業可以視需求彈性敏捷的調度 Gemini、Claude、OpenAI 等不同模型,並透過單一帳號、單一帳單與 Budget Alert 機制,管理 token 使用量與 AI 成本。

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圖/ 數位時代

「透過我們提供的多模型管理平台,企業客戶不會被單一模型綁定,可以在模型快速疊代的環境下,更靈活地管理成本與算力資源。」黃士培如是說道。

總的來說,隨著 AI 應用從單點工具走向大規模企業部署,下一波競爭核心將從模型能力延伸至 AI 基礎設施管理能力,而這也是勤英科技從雲端代理走向 AI Infra 整合服務商背後的核心原因:當 AI 開始成為企業營運的一部分,企業需要的,已不只是模型供應商,而是能協助串接雲端、資料、Agent 與應用場景的長期技術夥伴。

有關更多勤英科技相關資訊,請查詢網站:https://www.elite.cloud/zh/

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