馬斯克在員工信中竟宣導「不要太拚」?背後暗藏這個高明的管理手段
馬斯克在員工信中竟宣導「不要太拚」?背後暗藏這個高明的管理手段

特斯拉(Tesla)創辦人伊隆・馬斯克(Elon Musk)最近又展現了他與眾不同的管理手法:叫員工「不要太拚」。更精確一點來說,他在11月底的一封電子郵件中,闡述了對特斯拉目前工作方式的看法:比起在季度尾聲為達成目標而瘋狂衝刺,他更樂見的是穩定且得以降低交付成本的流程。

《CNBC》提到,儘管特斯拉今年不斷努力趕上向客戶承諾的交車日期,但或許是受到晶片短缺的影響,部分車主卻仍得多等待數周到好幾個月,才有辦法取車,使得車主在「無車可開」期間必須負擔暫時性的租車費用,甚至需重新調整車貸。既然顧客已經因為交車日期延後而感到不滿,為什麼馬斯克還是向團隊提出「放慢腳步」的建議?

僅供報導用途_shutterstock_652388239_特斯拉_Tesla
圖/ Shutterstock

穩定交付頻率之餘,更能管理團隊期待

馬斯克在信中寫道,從特斯拉過去的生產記錄中可以發現,當他們在某一季尾聲瘋狂衝刺時,副作用往往會出現在下一季:使得下一季前幾周交付量大幅下降,甚至是一台電動車都不會到客戶手上。另外,趕進度不只員工得付出額外時間,更會因而衍生出大量加班費、臨時承包商等費用,才有可能完成目標,完全不是理想的工作流程。

《Inc》指出,馬斯克的做法也是一招高明的管理策略,能有效降低員工的心理壓力,讓他們更有機會達成目標。他清楚知道要提高團隊生產力,單單增加員工的工作時間,絕不是最好的途徑。當減少對他人和自己的要求和期望時,其實也同步降低了可能癱瘓生產力的壓力。更重要的是,它會讓人們覺得某項任務更容易達成,這樣的心理暗示,確實可提高事情成功的機率。

這種藉由調整期待、目標,以增加效率或成果的方法,又稱為「85% 原則」,不只是適用於團隊管理,也能運用在個人的工作或生活中。

馬斯克
圖/ 虎嗅網

有餘裕才能多思考、面對突發的風險

曾獲得奧運9面金牌的美國田徑運動員卡爾・路易斯(Carl Lewis)就是85%法則的信奉者之一。《Business Insider》表示曾經有教練觀察,多數選手於百米賽跑中超過60公尺關卡時,都會產生「再努力一點」的想法,使得他們繃緊表情與肌肉,但路易斯不一樣,他通常前期會落後他人,卻能在最後關頭超越對手。

關鍵就在於,他保持著85%的努力,同時具備可以思考和放鬆的空間,而不是把自己逼到絕境或極限,反而筋疲力盡。維持「有餘裕的狀態」,讓路易斯得以觀察他人,或根據當前狀況做出更好的決策,才能在激烈的競爭中脫穎而出。

然而,85% 法則並不意味著鬆懈,它之所以能發揮效果,是仰賴事前做好萬全的準備,你可能熟悉客戶各個面相的需求、瞭解供應商的所有環節,或已經精通任務得以完成的技能,接著才可以抱持不用「火力全開」的心態迎接挑戰,遇到麻煩或問題時,便能利用剩餘的 15% 精力或腦力,找出解決方案,並帶著自信達成目標。

資料來源/CNBCIncBusiness Insider

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本文授權轉載自:經理人月刊

責任編輯:傅珮晴、錢玉紘

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五十年零售老店的 AI 轉型:良興攜手 Data-DI,打造專屬 AI Agent 賦能組織升級與知識傳承
五十年零售老店的 AI 轉型:良興攜手 Data-DI,打造專屬 AI Agent 賦能組織升級與知識傳承

1973 年,良興從台北光華商場一間 50 坪的電子零件行起家,半個世紀後蛻變為年營收破十億、毛利率 18% 的全通路 3C 品牌。不過,伴隨規模擴張帶來的不只是成長,還有日益加劇的管理摩擦。門市遍布全台、品項高達近萬筆,加上跨部門協作頻繁,行政耗損與知識傳承的缺口,成為這家老字號邁向下一階段的隱形天花板。

良興總經理賴志達回顧,從電子零件跨入電商、從線下擴張到 OMO 全通路、再到會員深度經營,作為 3C 零售業者,良興每一波轉型都走在同業前面。「現在輪到 AI 了。如何做到人機協作、AI 賦能,就是良興第五波轉型的核心命題。」

AI 自動化,從行政細節釋放組織戰力

轉型需要夥伴,而賴志達評估合作夥伴的標準很明確:技術能力是基本,產業知識(Domain Know-how)的深度是關鍵,回饋速度更是最終決定因素。2025 年的未來商務展上,良興選擇攜手 Data-DI,看重的正是其「策略諮詢 + AI 產品 + 落地陪跑」三軌並行的實施能力。

很快的,良興與 Data-DI 合作的第一個專案,就落在最耗費人力、卻最常被忽視的環節:會議記錄。「會議如果沒有產值、沒有效果,對企業很傷!」賴志達說,他每天參加許多會議,但跨單位協作的會議記錄長期依賴人工聆聽與逐字整理,常出現人名誤植、決策遺漏、行動項目無人追蹤,讓會議效果大打折扣。

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良興總經理賴志達
圖/ 數位時代

為了解決會議記錄的痛點,Data-DI 業務副總包威棣指出,在導入工具以前,團隊須先釐清三件事:場景是否具備落地價值、哪些流程節點適合 AI 介入,以及以終為始地掌握客戶真正想要的輸出樣貌。這些看似基本的提問,都決定 AI 能否精準落地。

確認方向後,良興與 Data-DI 成功導入 AI 會議記錄自動化系統,透過模糊比對技術校正語音辨識誤差,並將生成的雙版本報告直接回存至既有資料庫,不僅將行政人員從重複性作業中釋放,也為後續的 AI 應用奠定扎實的系統整合基礎。

賴志達分享,現在他去外部開會也會用這個工具,運用 AI 把錄音轉文字、再整理成簡報,很快就能完成,更令外部夥伴驚艷。「我認為這是很成功的案子!也提醒想做 AI 的老闆們,與其急著搞大架構,不如先從小工具讓公司嘗試 AI,建立理解和認同。」

AI 把資深員工大腦轉化為資產

補完行政效率的缺口後,良興接著切入更深層的營運核心:知識傳承。過去,頂尖銷售經驗長期鎖在少數資深員工身上,新人培訓耗時三個月,員工離職即帶走知識資本。與此同時,網路資訊發達,消費者進店前早已掌握基本規格,3C 通路門市人員要如何發揮更多價值?「我要門市的人不是死背規格,而是面對客人時,能用客人能理解的方式對話。」賴志達說。

為此,Data-DI 協助良興建置 AI 門市教育訓練系統。系統透過六大自動化關卡,串接教材生成、審核上架、AI 銷售對練與成績回報,主管僅需在核心節點審核;員工透過手機語音對練,系統依口吻、專業度、回應力等維度自動評分。賴志達表示,目標是將新人培訓期縮短至一個月,讓數十年累積的銷售智慧轉化為可複製、可傳承的企業資產。

然而,要讓這套系統真正運作,得先解決兩個根本問題:資料從哪裡來?以及訓練如何更準確?

「以前大數據時代,講的是資料要大、全、細、實;現在 AI 要做到的是準(準確)、合(合乎場景)。」包威棣說。良興不同廠商提供的素材品質參差不齊,Data-DI 除了整合內部資料,也補充加入外部市場評測內容以填補空缺,再透過人員審核機制過濾雜訊,搭配 agent 架構的多層步驟與知識限定,確保系統能精準提煉對應品類的訓練素材。

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Data-DI 業務副總包威棣
圖/ 數位時代

賴志達則看得更遠:「這些教育訓練的內容,也將成為公司未來訓練機器人很好的原料。」

Data-DI 陪跑型顧問,帶領企業 AI 轉型

良興與 Data-DI 合作的兩個專案中,雙方共同克服了長提示詞邏輯混亂、AI 幻覺污染知識庫、逐字稿讀取逾時等技術難題。邁向下一步,賴志達表示,公司各部門很早就建置 Power BI 報表,但數據豐富不等於決策清晰。「數據是土壤,如果沒有梳理,就沒有用了。」因此,他的下一個目標是活化數據資本、推動行銷自動流,以精實的人力持續驅動成長。

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良興攜手 Data-DI 推動 AI 落地,以小步快跑模式為企業創造變革。
圖/ 數位時代

包威棣則從顧問視角歸納兩個觀察:AI 導入需要高層認同、由上而下推進,像賴志達這樣持續引領良興走在業界前端的決策者,就是不可或缺的推手;而單點工具的價值,終究要累積成組織體質的轉變才算真正落地。「就像會議記錄改變了會議當責的結構,人員訓練改變了知識傳承的方式。從點狀應用走向企業變革,這種決策思路才是 AI 真正深入落地產生價值的關鍵。」

最後,對於仍在觀望AI應用的企業,他則建議:「未來 AI 導致的落差只會愈來愈大,人會變成超級工作者,企業會變成超級企業。開始做就對了,先做一個三個月的小任務,降低落差、再急起追上。」從痛點切入、小步快跑,讓組織在實作中累積對 AI 的理解與信任,這正是 Data-DI 的陪跑哲學。

有關更多 Data-DI 相關資訊,請查詢網站:https://www.data-di.com/

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