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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AI代理時代已至!國泰金控以GAIA 2.0框架加速AI應用百花齊放
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AI正以驚人速度重塑世界樣貌,金融產業也不例外。國泰金控作為台灣最大的金融控股公司之一,不僅積極擁抱創新變革,更透過開放分享促進產業共好:在「2025國泰金控技術年會」中分享「GAIA 2.0技術框架」,揭示多代理(Multi-Agent)雲端協作架構,讓AI從知識問答助理進化成可以自主推論、規劃與協作的夥伴,拉開以人為中心的金融科技新世代序幕。

以GAIA 2.0技術框架為基礎,加速集團應用百花齊放

GAIA是國泰金控為實現AI即服務(AI as a Service)提出的關鍵技術框架,歷經一年的發展,不僅成功建立超過200種資料類別的知識庫、彙整50多種生成式AI模型的Model Hub、設有70道安全防護檢查點的AI護欄。

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國泰金控副總暨國泰世華銀行數據長梁明喬分享GAIA 2.0技術框架與集團GenAI應用案例
圖/ 數位時代

國泰金控副總經理暨國泰世華銀行數據長梁明喬指出:「隨著代理式AI技術崛起,我們在今年提出GAIA 2.0技術框架,目標是讓AI助理(Assistant)進化成AI Agent,可以跨單位整合工具、數據與分工,實現真正的智慧協作。」

舉例來說,為深化集團員工運用AI提升工作效率,我們打造員工AI助手—Agia,協助同仁進行知識查詢、資料摘要等任務,提升效率與生產力;另外,透過AI自助開發平台—GAIA Studio,讓員工以No Code工具,連結內部知識庫,並以視覺化介面或Prompt快速自主開發,打造業務場景所需的生成式AI服務與工具。GAIA Studio 上線三個月已有28個部門自助開發超過40支內部應用AI服務(包含行銷文案、各類產品知識、趨勢摘要等)。

在技術面,具體作法是透過GAIA 2.0框架下的四個模組,包含負責統籌AI Agent任務分配與協作流程的「Agent Core核心框架」、提供安全自主運作環境的「Agent Workspace可控環境」、連結Agent間共通語言的「Agent Protocol串接協定」,以及集中管理AI工具與元件的「Agent Marketplace整合市集」,以加速AI Agent應用研發與部署。

梁明喬表示:「接下來,我們將以GAIA為引擎,打造通用型、業務型、IT型與服務型AI應用,如Vibe Coding、CUBE Intelligence等服務,一步一腳印擴展集團的AI Agent生態圈,型塑智慧金融新格局。」

舉例來說,隨著生成式AI普及,客戶對於數位(助理)服務的期待更高,國泰世華銀行數位品牌CUBE推出「CUBE Intelligence」兩項新服務,包含「升級版」智能助理–阿發,滿足客戶詢問複雜問題的需求,無論客戶提出什麼問題,都可以完整步驟與適當的情緒價值強化與客戶的連結,讓服務更智慧、貼心且符合期待。

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國泰金控副總暨國泰世華銀行數位長陳冠學展示「CUBE Intelligence」兩項新服務
圖/ 數位時代

國泰金控副總經理暨國泰世華銀行數位長陳冠學表示:「除了升級版阿發,另一新服務是我們也在CUBE App新增『對話式功能搜尋(CUBE Search)』,就像把行員放到CUBE App一樣,讓客戶可以用自然語言輕鬆找到想要的服務,讓服務體驗變得更聰明、更人性也更懂你。」兩項CUBE Intelligence新服務即將在年底正式上線。

跨界合作推動台灣大型語言模型落地,加速生成式AI發展

大型語言模型具備強大的語意理解與內容生成能力,是生成式AI快速發展的關鍵推力。國立政治大學金融科技研究中心主任王儷玲指出:「金融產業因為有獨特的金融語境、法規語意以及在地化的繁體中文知識,國際通用模型並不適用,必須建構本土知識庫、標準化模型機制、AI 法規沙盒及在地算力平台,發展台灣企業共同主導與管理的大型語言模型,方能讓更多金融業者透過微調打造適用模型、加速可信賴的AI Agent服務落地。」

國泰金控數數發中心數據暨人工智慧發展部副總經理劉浩翔進一步補充:「本地大型語言模型的成功關鍵,不僅是掌握充足且高品質的數據,還要透過後訓練微調與人類回饋強化學習的訓練方式去微調出適用的AI模型,藉此提升答案的精準度,尤其是需要跨法規、多層邏輯的嚴謹金融專業知識。」

AI要成功,除了應用場景、模型,算力也扮演至關緊要角色,對此,鴻海科技集團亞灣超算執行長姚延宗表示:「本土算力是支持本土大型語言模型落地的關鍵。」不過,他也強調,AI算力快速迭代且進入門檻高,不是每一間企業都可以自建算力,因此,亞灣超算與NVIDIA合作啟用超算中心,讓金融等台灣企業可以按需租賃所需算力,解決資料共享等敏感問題,加速金融AI應用的多元發展。

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產業與學界專家於國泰金控技術年會交流生成式AI如何在台落地應用,左起為:國泰金控副總經理施君蘭、政治大學金融科技研究中心主任王儷玲、國泰金控數數發中心副總經理劉浩翔、鴻海科技集團亞灣超算執行長姚延宗
圖/ 數位時代

總的來說,從GAIA 2.0技術框架的推出、生成式AI的落地應用、到積極參與本土大型語言模型建置等行動,可以清楚看到,國泰金控正由內而外推動全面AI創新:強化內部流程效率與治理能力、以智慧化服務提升客戶體驗,並透過技術開放與跨域合作,為金融產業的數位與AI智慧轉型注入新動能。

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