7成員工都犯過低級錯誤!主管的任務不是罵,而是教部屬「抓錯」的方法
7成員工都犯過低級錯誤!主管的任務不是罵,而是教部屬「抓錯」的方法

「我考試從來沒拿過100分,每次都是98分。」世紀奧美群業務總監田書玉坦承,自己小時候個性急躁,考試總是頭幾名交卷,學期末老師的評語總不脫「聰明伶俐,但是粗心。」做什麼事情都差一點點,就像是拿到考卷才後悔「這道題我明明會做,怎麼沒檢查到?」

這樣的情形,直到出國留學才改變。當時還沒有WiFi,想上網要插電話線,也沒有手機,打國際電話很不方便。自己身處洛杉磯,家人都遠在台灣沒辦法幫忙。田書玉說,「沒有人可以支援你,後果只能自己承擔,」因此處理事情得反覆確認,盡量不要犯錯。

抱著「主管會檢查」的心態,就會輕易放過自己

田書玉認為,失誤分為2種,第一種是sloppy mistakes(低級錯誤),也就是可以避免,而且沒有意義的失誤。犯錯的原因往往是因為不上心,像是做完簡報,覺得團隊有人(像是直屬主管)會幫忙抓錯,沒有檢查就寄出。舉例來說,舉辦記者會要準備含有中英文姓名的桌牌,在製作前同仁要先確認到場名單,確定誰會來,就在表單上打V。就有過同仁把V「全部取代」成Yes,所以連英文名裡面的V都變成Yes,Vicky變成了Yesicky。

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圖/ pixabay

第二種錯誤叫做stretch mistakes(有價值的錯誤),因為它有學習性,能幫助犯錯的人進步,「這種錯我會故意讓它發生。」像是有新案子,先給部屬空間讓他自由發揮,然後錯中學。關鍵在於,這個空間要在主管自己可以救回來的範圍內,否則犯下無法彌補的錯誤,學習的成本太高,對客戶也無法交代。

比如部屬第一次寫新聞稿,田書玉會先交代新聞稿要寫給誰、該說什麼話,然後讓部屬回去寫大綱。大綱交出來,之前講的事情都沒漏掉,她再讓員工自己展開文章。草稿出爐,要是邏輯、段落不對,她再一一解釋怎麼調整。把一件任務拆成多個檢核點,同事犯錯能即時修正,又能因此成長。

從粗心變細心,自己是活生生的例子,田書玉認為,「 沒有天生粗心這回事,一切都是態度問題。 」曾有一位團隊成員,常犯低級錯誤,田書玉交代他「檢查3次再交」,沒想到下一次部屬又犯下相同失誤,這次的說法是「忘了檢查」。田書玉要求他,把「檢查3次」寫在便條紙上,貼在電腦螢幕旁,然而同樣的失誤還是再次發生,理由是「忘記看便條紙」。

追根究柢,如果對方打從心底不覺得這件事很重要,行為就不會變。

當上主管之後,要教會部屬怎麼抓錯

而田書玉觀察,自己帶過的員工,70%都犯過低級錯誤。但在他們成為主管後,就會徹底改變。因為當主管,不會再有人幫忙檢查,屬下出錯還要善後收爛攤子,所以不僅自己要加倍小心,也要教同事怎麼做事。

當然,還是會有人失誤。此時,田書玉會評估,如果對方犯的錯,依他的程度不該犯,田書玉就會把檔案退回去,「你回去自己檢查,找到問題再告訴我。」唯有讓對方親自抓出失誤,才能練就看出錯誤的眼睛。

最後,田書玉強調,每個人可能都犯過低級失誤,但一個人到底有沒有檢查,從對方的成品都看得出來,就像是一篇文章只有幾個小錯誤,和同樣一篇文章卻滿江紅一樣。「有沒有心,主管都看得出來。」

田書玉

美國加州州立大學富勒頓分校傳播公關系學士、英國布魯內爾大學媒體傳播與科技系碩士。曾任職於洛杉磯 Outcast Media 公司內容監控主管。現職為奧美集團世紀奧美群業務總監。

本文授權轉載自:經理人月刊

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責任編輯:傅珮晴、蕭閔云

關鍵字: #企業經營管理
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OpenAI 重磅講者親臨高雄|掌握前瞻 AI 與產業轉型關鍵趨勢
OpenAI 重磅講者親臨高雄|掌握前瞻 AI 與產業轉型關鍵趨勢

隨著 AI 工具逐漸普及,真正拉開差距的,已不只是技術或算力的強弱,是企業能否整理資料、重新設計流程,並把 AI 融合既有工作方式,持續轉化為營運價值。

Amazon Web Services(AWS)將於10月23日於高雄舉辦「2026 亞馬遜港都 AI 創新日」邀請 OpenAI 與製造、金融、交通、零售及運動育樂等領域的實務代表,從技術趨勢、資料治理、流程設計與組織轉型等面向,拆解 AI 落地前必須處理的現實問題,協助企業重新檢視自身的導入條件與下一步布局。

企業下一步,不只是再導入一套 AI 工具,而是讓 AI 進入日常營運

模型可以採購,系統可以建置,但資料是否整理到位、流程能否重新設計、組織是否清楚由誰負責,才是決定技術能否持續發揮價值的關鍵。

高雄近年推動數位轉型,同樣面對這項核心課題。亞灣周邊聚集扣件、石化、鋼鐵等傳統產業,場域複雜、既有系統眾多,正因如此,更能檢驗一套 AI 導入方法是否具備複製與擴大的條件。城市發展也從建置算力基礎,進一步走向讓技術真正進入產業與治理現場。

AWS 連續六年深耕高雄,今年以「雲騰智慧大南方 齊創 AI 好未來」為主軸,將討論重心從雲端與算力基礎,推進到應用全面升級,協助城市從「有 AI」走向「AI 有感」。

政府治理是否更即時、產業流程是否真正改變、市民與使用者能否感受到服務提升,才是「AI 有感」的具體檢驗。延續「高雄試點、全臺普及、雲端出海國際」的發展路徑,10月 23 日登場的亞馬遜港都 AI 創新日要談的不只是企業「有沒有 AI」,而是導入之後企業的真實改變。

2025 亞馬遜港都 AI 創新日現場,資料照
圖/ AWS

OpenAI 重磅講者親臨高雄,從技術前沿看見企業的關鍵課題

今年活動特別邀請 OpenAI 東南亞暨台灣合作夥伴總監 Mark Jeffrey,以「前瞻 AI 如何助力產業領袖開創新局」為題,分享在 AI 技術快速演進之下,企業應如何重新思考未來布局。

面對 AI 能力邊界持續擴張,哪些應用已具備規模化條件?哪些仍需要更完整的資料、治理與組織準備?這是正在規畫下一階段 AI 投資的企業必須先回答的關鍵課題。

上午議程將從資料、組織與金融三個面向,拆解 AI 落地前必須處理的現實問題。「數據為本,AI 啟航」先回到資料基礎:外部模型跑得再快,若企業自身的欄位定義、存取權限與資料品質尚未整理到位,技術仍難以轉化為可靠判斷。

「打造 AI-Ready 組織的關鍵布局」論壇則聚焦組織當責。AI 專案通常橫跨資訊、營運與管理部門,真正困難的不只是把系統建起來,而是由誰推動流程改造、由誰認列成果,以及當 AI 產出的判斷出現問題時,責任最後應由誰承擔。公部門、製造業與雲端服務業者如何從不同角色處理這些問題,對其他組織同樣具有參考價值。

金融創新論壇將討論 AI、虛擬資產與企業轉型。金融場域對資料安全、合規、風控與可追溯性的高度要求,也提醒企業:效率不能取代治理,AI 更不能成為責任模糊的理由。能否在高監管、高風險環境中建立清楚邊界,將直接影響 AI 應用能不能被長期採用。

2025 年活動論壇現場,資料照
圖/ AWS

從六種產業場景,看 AI 如何走進真實流程

真正具備參考價值的 AI 案例,不只要說明「做了什麼」,還要回答幾個更實際的問題:解決哪一段流程、使用哪些資料、在哪個節點交給 AI、誰負責最後判斷,又如何確認投入確實產生價值。

下午議程規劃橫跨智慧支付、製造、媒體科技、智慧交通、零售製造與運動育樂六種產業場景。每個場景面對的資料條件、即時要求與風險門檻都不相同。

產業場景 議程規劃與關鍵課題
智慧支付 藍新金流運用 AWS AI 自建智能 KYC 與交易監控;處理身份辨識、交易監控與風險判斷
製造 以語意層串接資料孤島,讓 AI Agent 正確理解分散在不同系統的資料
媒體科技 會說台語的 AI Agent:從醫院櫃台到第一線的落地實戰
零售製造 零售製造轉型;把技術接進實際營運與使用者體驗

這些差異進一步說明,AI 沒有一套可以直接複製到所有產業的標準答案。企業真正需要的,不只是更多案例,而是看見不同產業如何依資料條件、即時要求與風險門檻,把 AI 融入實際營運與使用者體驗。

現場同步打造「產業賦能走廊」,邀集超過 15 組雲端生態系夥伴設置展示攤位,聚焦智慧製造、金融科技與城市治理的真實痛點與解法。無論企業目前卡在技術、資料、治理,還是組織協作,不同問題點,都能找到對應的解方。

10 月 23 日,從智慧製造的產線優化、金融科技的風控升級,到運動產業的會員體驗創新,看 AI 如何從概念走進產業現場,成為百工百業轉型升級的實際動能。

10/23高雄展覽館盛大舉行
圖/ AWS

「2026 亞馬遜港都 AI 創新日」,掌握 AI 賦能百工百業、領航產業升級的實務趨勢
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