「我常做錯判斷!」和碩童子賢談管理,為何從「劉邦與項羽」能看出團隊互信
「我常做錯判斷!」和碩童子賢談管理,為何從「劉邦與項羽」能看出團隊互信

和碩集團關渡總部員工高達8,000人,全球員工人數高達10~20萬人,大老闆如何管理這間兆元級巨型企業?

和碩董事長童子賢2日出席《天下文化》新書《雜訊》發表會,透露平日「用人與管理」用2項決策方法,首先是:相信深思、擺脫直覺,第二是組織團隊、信賴幹部。

童子賢
童子賢是愛書人,2日為《雜訊》新書導讀。
圖/ 王郁倫攝影

第一方法較容易理解,他表示,決策要時時記得擺脫直覺,相信深思,人的生理構造及感官,或許是因為上帝造人是用碳水化合物組織起來,被賦予的能力有極限,舉例來說,人的眼睛看紅色看板時間一久,再看白色牆面顏色也不是白的,因為眼睛會出現補色作用,人的腦袋也同樣有互補效應,若太仰賴30秒直覺,就可能誤判。

人多必有枯枝,系統管理需分層

「我常做錯判斷!人不是完美的動物。」童子賢自謙並非用人如神,偶而也有閃失,他表示,用人不但是科學、也是一門藝術,如果發現用錯人,必須做出更正或糾正的動作,其實過程都很痛苦,「我常被寫鐵腕管理,把人送上法律程序,這都傷筋動骨又傷感情,但為了糾正系統錯誤,必須做出動作。」

童子賢創業多年,一手孵化的企業無數,栽培提拔的幹部都在各企業主宰一方,但多年來這批鐵血幹部中也曾有行為偏差者,被抓出收賄貪污證據,面對這類事件,童子賢從不懷柔,甚至主動舉報交付司法,不少企業老闆不想家醜外揚,多內部私刑處罰了事,但童子賢不是,因此,外界多半認為童子賢對部屬道德操守要求高到像有潔癖。

童子賢
童子賢管理上萬人企業,
圖/ 王郁倫攝影

「不是我們愛好訴訟,但這是底線,不做,股東可以反過來控告董事會失職怠惰!」童子賢解釋,組織犯罪絕對不能是經理人的特權,選擇的處理方式也不是衝動所為,而是利弊下的折衝,司法途徑是必要手段。

童子賢的幹部也因此明白他的道德要求,有一次,一位副總發現公司的工業電梯標案有違法事件,有員工跟包商勾結綁標,公司不僅開除該員工,也把標商列入黑名單,但該副總事後仍然相當苦惱,認為這些對策有極限,跟童子賢抱怨:如果該包商換名字跟負責人,又來競標怎辦?我們公司內部會不會還有內鬼?

童子賢反而安慰他憂慮過深,童子賢說,一個副總管的業務如此廣,怎麼可能把所有專業都放在腦裡?他反而建議這位副總,應該問自己:信賴手下一群協理們嗎?並更該問這群協理,信任手下一群經理跟副理們嗎?分層授權才是童子賢管理萬人部隊的心法。

「很少工作可以一人完成,小的工作20人,大的要上千人,過程中要細膩分工,不只要管理技巧,也需有組織信賴。」童子賢說,因此大企業或政府組織要完成大事,不能倚賴少數人,更應該思考如何找到有時而盡,立竿見影的管理技巧。

劉邦與項羽,團隊信賴度差異

他舉楚漢爭霸知名故事為例,劉邦用信賴法建立團隊,成就大漢帝國,而項羽驍勇善戰,卻因彼此信賴度低,敗在沒有建立堅強可靠的組織。

和碩.jpg
和碩關渡總部就有8000人。
圖/ 和碩官網

童子賢說,劉邦用信賴法建立團隊,讓蕭何可以在關中調兵遣將大囤物資,卻不擔心,更十分相信陳平,給千萬金銀讓他去收買貪官污吏跟間諜,最後蕭何跟陳平兩人也不辱使命,助劉邦把漢帝國建立起來,

童子賢說,項羽打天下時,一直把印信帶身邊把玩撫摸,項羽深知這塊印信若交與他人,等於權力賦予出去,因此一直捨不得授印信,身邊幹部也看在眼裡,童子賢說:劉邦團隊有能力,知道老闆相信他們使命必達,另一團隊也戰無不勝,但組織間彼此信賴度低,老闆只相信自己可以完成所有事。

童子賢表示,和碩集團有15~16個副總,再來有70~80位協理跟資深經理,以此類推,可以問這些人是否相信數百個課長副理,如此就能管理數千人團隊,這群人之中不會沒有偏差者,但若組織可信賴,安定性就會很高,但若上下互信低就會「解構」,如阿富汗政府一樣,一旦美軍撤離一夜之間就瓦解,「沒有建立堅強的組織,人與人的鏈結能量就會很脆弱,組織就不可靠。」

最後話題回到《雜訊》一書,童子賢表示,追求完美容易落入短期最佳化陷阱,因為這不符合長期利益,雖然人需要知道雜訊對決策的影響,但人如果非常完美遵守規則,一直完美執行標準化作業,那麼秦始皇建國2000年後,我們現在還是該是秦始皇王朝才對。

童子賢提醒雜訊未必負面,「人類演化就是因為一直出現雜訊,因此人類才會不斷破壞跟探索,這是進步的象徵,史上孫中山跟賈伯斯都是異質化人物。」

責任編輯:蕭閔云

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AI 同事愈來愈多怎麼管?Going Cloud 用「多代理系統」,助企業打造最強營運大腦
AI 同事愈來愈多怎麼管?Going Cloud 用「多代理系統」,助企業打造最強營運大腦

ChatGPT、Gemini、Claude 等 AI 通用工具問世後,「AI」無疑成了現今全球最熱門的關鍵字。儘管許多企業已經開始導入相關應用,多數卻仍停留在文書輔助、單一聊天機器人(Chatbot)運用等單點階段。但隨著商業環境快速變化、缺工日益嚴峻,企業需要的不再只是一個會回答問題的對話框,而是具備「自主決策與行動執行」能力的「代理式 AI」(Agentic AI)。

Going Cloud 和 IDC 合作發布的《多代理系統崛起 打造敏捷韌性企業》報告便指出,如今「AI First」時代來臨,企業的 AI 應用正從輔助性質走向自主營運,有 80% 的企業期望藉此提升生產力,70% 的企業希望能更輕鬆處理複雜任務,還有 66% 的企業期望透過多模型來提升整體效能。

代理式 AI 愈來愈多,必須納入組織管理

但究竟什麼是「代理式 AI」?

「過去人們使用生成式 AI 時,需要一步步下達明確指令,但現在使用者只要賦予代理式 AI(Agentic AI)明確目標,它就能自己理解前因後果、進行推演,甚至能去呼叫 API 完成任務。」Going Cloud 總經理黃柏淞點出差異。
而當企業內部的代理式 AI 日益增加,比方說,人資部門有專屬 AI、業務部門有報價 AI、法務部門有合約審閱 AI,跨部門協作的複雜度也隨之飆升,「如果你是管理者,你就會意識到,必須把 AI 當成一個人,納入組織裡來管理。」黃柏淞強調,能統籌、指揮多個 AI 代理協作的「多代理系統」(Multi-Agent System, MAS),正是為了解決這個痛點而生。

簡單來說,MAS 就像虛擬的企業總部,負責協調、治理負責不同任務的 AI 代理、工具和功能模組。在讓 AI 自主決策的同時,各個 AI 代理間也能共享資訊、協調分工。MAS 還具備極佳的擴展性和分散性,企業可以依照業務需求,隨時新增、更改 AI 代理,能大幅提升營運韌性。

雖然企業普遍意識到,代理式 AI 已經蔚為風潮,但實際部署時,仍面臨諸多挑戰。《多代理系統崛起 打造敏捷韌性企業》報告便顯示,資安疑慮、預算限制、缺乏 IT 支援分別是企業最擔憂的三大問題,「企業最擔心串聯多個 AI 代理時,要是權限沒控管好,很容易有機敏資料外洩的風險。」黃柏淞提到,在此情形下,Going Cloud 推出了以「分層式多代理架構」為核心的解決方案。系統會由一個「主管代理」(Supervisor Agent)作為主要決策層,底層則串聯了各個負責單一任務的「任務代理」(Task Agents)。

以 Going Cloud 服務的大型金融企業為例,假設一位 VIP 客戶登入銀行 APP,詢問 AI 客服:「我想申請房貸,請問現在利率多少?另外,請幫我評估把我目前的科技股基金贖回當作頭期款適不適合?」如果是傳統的聊天機器人,可能會因為問題太複雜直接轉接人工客服。但在 Going Cloud 的分層式 MAS 架構裡,「主管代理」接收到任務後,會先拆解再指派負責「房貸利率」的「任務代理」,去後台抓取客戶的信用評分和最新房貸專案。同時,這位虛擬主管還會指派「理財分析」的「任務代理」,去檢視客戶最近科技股基金的績效並預測市場。最後,再由「主管代理」統整資訊,一併給出一份完整且客製的財務建議,「分層式 MAS 能確保整個過程的指令被清楚傳遞,而且因為權限分層管理,房貸 Agent 不會碰到不該碰的理財資料,符合金融業的風險控管與合規要求。」黃柏淞說。

目前 Going Cloud 已經協助知名金融機構導入 MAS 架構。以實際成效來看,多代理客服平台能降低 50% 以上的人工客服工作負擔,並讓回覆使用者問題的平均時間減少 60% 以上;FAQ 知識導向與 API 資料調用的正確率,在調用得當的情況下,也都達到9成以上的成功率。黃柏淞指出,金融、製造、顧問等有複雜跨部門協作需求的大型企業,都是亟需採用代理式 AI 的產業。

#0 AI同事愈來愈多怎麼管?Going Cloud用「多代理系統」,助企業打造最強營運大腦
提到目前與台灣領先金融集團的合作進程,黃柏淞表示因為金融機構的特殊性,需要縝密的全方位服務,從前期討論到技術導入,大約需要半年到九個月的時間。
圖/ 數位時代

懂雲也懂企業痛點,助員工無痛升級「AI 小組長」

但為什麼 Going Cloud 能為企業打造出如此高效的代理式 AI 底層架構?一方面,Going Cloud 先前服務過亞洲最大 AI 多媒體科技集團科科科技(KKCompany Technologies),奠定具備理解和服務大型企業的經驗,且自 2022 年創立起,就鎖定服務架構最複雜的大型企業市場。同時,Going Cloud 是全台首家榮獲 AWS 生成式 AI 服務能力認證及 ISO27001、ISO27701 雙重國際驗證的雲端產業專家,此成就彰顯 Going Cloud 在堅實的資訊安全基礎上,深化了對個人資料保護的承諾,為客戶提供符合國際標準的資料保障,強化雲端服務領導地位。另外,Going Cloud 還能為企業量身打造底層 AI 平台,提供 AI 策略方針定調、雲端架構設計、Agent 任務規劃、效能優化等一站式服務。

對於準備跨入「AI 商用階段」的企業,黃柏淞建議,釐清應用場景,比追求最新技術更重要,「唯有清晰定義痛點,才能讓強大的 MAS 平台真正落地。」
他特別提到,導入 MAS 系統不只是 IT 部門的責任,其實更像企業的升級轉型,「未來的知識工作者,不能只是單純『接球就打』,每個人都將成為『小組長』或『專案經理』。」例如員工不必再親自打開 excel 敲公式、解讀報表,應該要學著指派手下的「數位同事」去執行。員工的核心價值,將從過去繁瑣、重複性任務的執行,轉移到前期的目標定義、流程規劃,以及後期的決策判斷和審核把關。

AI 技術飛速推進,企業間的競爭已從「要不要用 AI?」,升級成「如何管理與協作多個 AI?」。透過建構靈活、安全且具高擴展性的多代理系統,企業不僅能解放員工的生產力,更能在瞬息萬變的市場中,打造敏捷、韌性兼具的營運大腦。

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