從Strategic Thinking,談職場的求生及發展
從Strategic Thinking,談職場的求生及發展

隨著自己團隊業務發展的需求,近期需要面試幾位市場研究經理的候選人,從履歷上的經驗及面試的談吐,我和同事共同傾向錄取一位,分別有二段工作經驗共4年的候選人,而不是另一個有四段共13年工作經驗的候選人。從這事情,也讓我問自己,到底工作年資是不是職場競爭力的保證呢?

我在2018年,加入目前以生命科學領域聞名的美資公司在中國市場的職位,當時主要任務是,在集團層面「提升」市場部在公司的影響力及部門價值。沒錯!當時的面試主管就是這麼簡單的描述,沒有更多的細節了。

加入市場部之後,我發現部門團隊主要分為,數位十年以上生命科學背景的行業專家,以及幾十位從事市場宣傳的同事,但當時這二種類型的人並無法有效合作。首先,我所面臨的挑戰是,生命科學領域的同事對於我在學科專業上的輕視,因為並非與他們同是生命科學專業背景。其次,市場宣傳的同事有著非常自我中心的做事風格,並非以市場及公司的方向為主要考量。

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領導過程中,當遇上非常有自我意識或是專業領域不同的部屬,對主管和員工雙方都是一大磨合的挑戰。
圖/ marvent via shutterstock

職場生存學:把線頭找出來

當時這場景深深讓我體悟電影「寒戰」的經典台詞:「每一個機構、每一個部門、每一崗位都有自己的遊戲規則,不管是明是暗,第一步是學會他;第二步,就是在這個遊戲裡面,把線頭找出來,學會如何不去犯規,懂得如何在線球裡面玩,這樣才能勉強保持性命。」對當時的我來說,所謂的線頭就是可以提升部門影響力的一些進展。

我花了大量的時間和精力去思考、尋找,怎麼樣的題目可以讓公司領導層對我及我的部門有點興趣,然後利用領導層對這話題的期待,回頭撬開部門同事的一點改變及一些配合。皇天不負苦心人,我觀察到了一個重要但大家卻沒注意到的市場動態,我利用這個市場機會,順利讓線頭開展下去。

領導力發展的致勝思維:Strategic Thinking

我們公司對於開拓型領導人的選拔,有一個關鍵考量是「Strategic Thinking」,這是我加入公司後人資告訴我被錄取的原因。我個人的解釋是,體悟到較強Strategic Thinking的人,可以將一段時間內累積的訊息、人脈及資源,有效的轉化為下一個目標。從個人的每日工作之中,在心中形成一個清晰的戰略目標,可以思緒清楚地去挖掘,去辨別對中、長期有幫助的事物,把有效的時間精力投入其中。

在2018年加入現在工作時,我很清楚我的目標是提升市場部對公司的影響力及部門價值,同時我清楚知道我的預算花費,我的團隊工作該如何往此終極目標努力。經過不到一年的時間,部門的同事已經從我帶給部門的方向及改變,看到本身過去專業裡無法看到的面貌,而更願意在我的領導之下工作。

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將Strategic Thinking帶入工作中,將可讓自己把目光放遠,思考長遠策略,而非只有當下的行動。
圖/ Shutterstock

把Strategic Thinking帶到個人的職業發展

回到我一開始的開場例子,一個4年工作經驗和13年工作經驗的候選人。我們的思考是這候選人很清楚知道現在、下一個、下二個工作經驗的戰略連接,因此有比較大的動機勝任眼前的機會。然而四段13年工作經驗的候選人,眼前就只是一份不同公司的工作,讓自己離開目前不如意的環境。

我個人的一些思考提供大家參考。我發覺,當今職業發展,漸漸無法利用職業年資去斷定一個人的能力及價值,這對於出入職場不同年資的職業人士也許是個機會,也或許是個危機。值得思考的是,我們可不可以培養更好的Strategic Thinking去發展目前的工作,也思考目前的工作帶給自己的未來價值及終極連接。

本文由李佳泓授權轉載自其Medium

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責任編輯:吳佩臻

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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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