工程師在職場上碰到這些問題,該磨合還是離開?
工程師在職場上碰到這些問題,該磨合還是離開?

之前在2021年末寫的這篇《回顧工程師的2021年:轉換跑道前先問自己想在職涯中學到什麼》最近引起蠻多身旁朋友共鳴,難道是年後轉職潮,大家在考慮跳槽嗎?工程師現在要換工作實在太容易了,條件一家比一家優渥,直接擺在眼前任你挑。

如果有人向我尋求工程師轉換跑道的建議,我不會直接指引他們應該去哪上班,而是會請他們思考:「自己是個吸引企業的好人才嗎?」這麼說並沒有嘲諷之意,也不是鼓勵大家成為社畜,而是應該想辦法讓自己在職場上成為更好的人,對自己有所交代。

在職場上碰到解決不了的事,決定放過自己選擇離職,偶爾也是好選項,但這不能成為「每一次的決定」,人們總是期待換一個新職場問題就會解決,到頭來問題還是反覆發生,這無關乎於環境或薪資,而是與自己息息相關。今天RUBY大叔要分享三個工程師在工作上常見的問題,並提供建議給工程師及主管,如果你也剛好被這些問題折磨,不妨先看看這篇重新思考一下。

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在職場上難免碰到棘手問題,可能是工作內容、更可能是人際之間的應對與合作。離職無法從根本解決問題,不如面對問題,找出應對措施。
圖/ marvent via shutterstock

一、有問題就要開口問,但為什麼問了卻沒得到解答?

這種經驗大家或多或少碰過,尤其新人時期,自己很努力很認真理解手上的專案,碰到問題也即時發問,但主管總是沒有回答到你的問題,彷彿有問跟沒問一樣,最後自己埋頭苦幹卻卡關,這時主管再次提醒你:「有問題就要開口問不要等到出包。」簡直有口難言,狀況若沒舒緩,惡性循環之下難免會萌生離職念頭。

另外還有一種是不好意思開口問的沈默君,主管以為你沒問題最後卻出錯,套一句我同事S子的話:「保持自己神秘、深不可測的樣子,在職場上真的不會為你加分。」

給員工的建議:想要得到正解就要問對問題。有時主管沒有回覆到點上,是因為自己的問題不夠明確,真正的問題是A,但提問時問成B,這可能受限於發問者的經驗與能力。

我年輕時也犯過這種錯誤,以自己有限的經驗與思考去判斷問題導致錯誤發生,後來經歷的專案越來越多,知識含量也較足夠後,才理解原來之前是提問不夠到位。在提問前,先確定自己想解決的是什麼問題,記錄自己嘗試過哪些方式,問題卡在哪裡?提問時,盡量把事情的來龍去脈交代清楚,避免斷章取義,才能找到解答,問問題本身就是對自己負責的行為。

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「問問題本身就是對自己負責任的行為。」而在問出口前,也建議先仔細回顧事情的來龍去脈,將事情釐清一點更能找到癥結點,也讓他人能更順利地協助你。
圖/ Shutterstock

給主管的建議:對於願意開口問問題的員工,請務必有耐心的解釋教學,當發現員工問的問題不夠精準,可適時誘導及鼓勵他們從不同面向思考,把問題導正回來,即便在你眼中看來,有些是老問題,但他們正在為做好自己的工作奮鬥。

網路上有些文章指出Z世代人才難留的問題,這麼一想,發現我們公司的Z世代都很上進、很積極,對於不懂的問題也會追根究底問下去,不會太多小劇場(難道是初生之犢不畏虎),連我們公司最嚴厲的大BOSS都豎起大姆指認同,所以主管們,擁抱Z世代吧。

延伸閱讀:如何開發Z世代有感的網路服務設計?這五點建議趕快筆記!

二、明明照規劃內容執行,為什麼成品還是不符預期?

這也是工作上的萬年困擾之一(撇除因客戶過度干涉專案造成的情況),每個人對於工作內容的認知、標準及判斷本來就不同,這也導致專案成果有落差。

尤其是自己經手的專案不符合客戶期待,這種挫折感是很大的,當想回頭思考問題出在哪時,也很難歸咎於單一問題,畢竟專案從零至有,是一連串團隊合作的結果。

給員工的建議:每個人對事物的立場、經驗及態度都不同,你的「理所當然」不一定是別人的「理所當然」。就個人而言,可以問問自己,當你在承接工作時,是想把事情「做完」還是「做好」?這兩者在心態上就有很大差別,唯有當你想把事情「做好」,才能察覺更多問題,及早開始應對,雖然大家做事方式不同,但你可以設定Checkpoint,在團隊中主動檢驗,創造有跡可循的規則,隨時與團隊對焦完成任務。

給主管的建議:當發現專案不符預期時,主管要與員工共同承擔,努力是雙方一起的,並非只是員工問題。有些對主管來說「很簡單」的問題,很可能就是員工解決不了的,主管得適時判斷團隊狀況,與團隊站在一起面對,而非只是責備員工。

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「一個人走得快,一群人走得遠。」不論是員工或主管,都建議保持團隊合作的心態,即使你是專案負責人,也有權利尋求支援。

三、都是They的錯?碰到難溝通的人,工作效率及心情變差怎辦?

溝通是門學問,但請不要太快放棄這個學分啊!金庸小說《笑傲江湖》有句對白說:「只要有人的地方就有恩怨,有恩怨就會有江湖,人就是江湖。」有人的地方就會產生溝通問題,想要透過轉職一勞永逸溝通問題是不可能的,練就鋼鐵之心,想辦法克服這個問題才是上上策。

給員工的建議:碰到難溝通的人,不要太快放棄溝通也不要太快下結論,即使內心覺得都是they的錯,問題還是要解決。盡量站在客觀立場全貌看待整個事件,也不必過度檢討自己,讓自己背負溝通失利的壓力影響工作效率,與其換工作,不如趁機培養自己解決事情的智慧,你會發現大部分的問題都是有機會解決的。

給主管的建議:溝通不止是員工的課題,更是主管的必修課。溝通是雙向的,作為主管不能只是下達命令給員工,更要有傾聽員工說話的能力,坊間有很多書教大眾如何培養溝通力,如果主管沒時間深造自己的溝通力,至少要做到不漠視員工發出的溝通需求,盡量接住每一次的訊號給予回應,讓彼此負擔減到最小。

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「溝通」幾乎可說是所有問題的源頭,若遇到溝通相關的問題,不要輕易逃避,若學得溝通學分,絕對是益處多於壞處。
圖/ George Rudy via shutterstock

你在職場上碰到的問題是什麼呢?歡迎跟RUBY大叔分享。在之後的文章中,我偶爾會把我同事們的對話(或他們的所作所為?)放進來,因為平常跟他們聊天真的獲得很多靈感,不能只有我知道啊!

在這邊也工商一下,如果大家對技術觀點、工程師生活、趨勢分析等相關主題有興趣,想學到更多,除了追蹤RUBY大叔,也可以訂閱我們公司的電子報,就會不定期收到實用的文章呦!

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(觀點文章呈現多元意見,不代表《數位時代》的立場)

責任編輯:吳佩臻、侯品如

關鍵字: #職場
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AI Ready成零售入場券!SHOPLINE年度大會:AI流量時代,品牌如何被看見?
AI Ready成零售入場券!SHOPLINE年度大會:AI流量時代,品牌如何被看見?

AI 正快速改變消費者探索商品、接觸品牌的方式,也為零售業帶來新的成長機會。然而,當 AI 從個人使用工具逐步走向企業營運,台灣零售業的轉型腳步仍有落差。財團法人人工智慧科技基金會《2026 台灣產業 AI 化大調查》顯示,台灣零售業的 AI 應用仍存在明顯差距,資源有限的中小企業尤其面臨挑戰。對照全球已有 62% 的企業開始布局 AI Agent、近五成運用 AI 投入高價值決策,如何將 AI 從單點工具導入,真正成為零售成長的助力,已成為品牌必須面對的課題。

全方位零售整合專家 SHOPLINE 於 9 月舉辦「AI-Verse Day 2026」年度大會,以「Where AI Meets Commerce」為主軸,邀集零售與科技業者,從流量獲取、數據應用到會員經營,探討 AI 落地零售場景的實戰路徑。服務全球累計逾 70 萬品牌的 SHOPLINE,也在會中宣布邁向 AI in Retail,推出官方 MCP(Model Context Protocol),進一步串聯零售數據與 AI 應用,協助品牌掌握新興 AI 流量入口,為下一階段的智慧零售布局做好準備。

SHOPLINE 預告:零售下一個流量入口是 AI

2026 年上半年,SHOPLINE 客戶 GMV 年增 20%,是電商大盤成長率的 2.5 倍。「這代表我們與品牌客戶一起把生意做大!」SHOPLINE 台灣總經理葉力維指出,從全球市場來看,尤其是以北美為主的 SHOPLINE 客戶,來自 AI 渠道的流量 PV 較去年同期成長 15 倍,訂單量更成長 35 倍;相較之下,台灣 AI 渠道流量 PV 約成長 2 倍,顯示 AI 導流的商業潛力正逐步浮現,台灣品牌仍有很大的成長空間。

當品牌越做越複雜,從多通路走向全域經營、數據與規模擴大,如何確保資料品質、打通資訊孤島,並兼顧資安與治理,成為 AI 能否真正落地的關鍵。為此,SHOPLINE 提出四大 AI 佈局方向:首先,建立 AI Ready 數據基礎,整合分散的零售資訊,為 AI 應用做好準備;其次,深化 MCP 布局,讓品牌能依照自身需求,自主選擇並串接不同的 AI Agent;第三,成立 AI 轉型委員會,將 AI 導入內部工作流程,推動服務模式從執行任務進一步升級為洞察客戶需求、提供策略建議;最後,擴大 AI 夥伴生態系,開放第三方開發者串接垂直領域的 AI 應用,讓品牌能更靈活地組合所需工具。

#4 SHOPLINE
圖/ 數位時代

「過去十年,SHOPLINE 陪伴品牌走過每一次通路變革。每一次流量入口的改變,其實都代表著品牌經營方式的改變;而下一個入口,就是 AI。」葉力維表示,當 AI 開始影響消費者探索商品、發現品牌與完成購買的路徑,品牌不能只停留在導入單一工具,更需要提前整備數據、串接應用並建立治理能力。接下來,能否做好 AI Ready 的準備,將成為零售品牌掌握下一波成長機會的關鍵。

SHOPLINE 推官方 MCP,助攻品牌落實 Agent Ready

品牌該如何做好 AI Ready 的準備?SHOPLINE 產品副總賴哲文指出:「人、貨、場的接觸點沒有改變,改變的是誰做決定、誰做執行、誰做判斷。」

當 AI 逐步介入零售場景,消費者、員工與企業的角色也隨之改變:做決定的是消費者,當消費者問 AI「我該買哪個品牌」,品牌能否出現在答案裡是第一個挑戰;執行的是員工,員工則可將部分執行工作交由 AI 處理,將更多精力投入判斷與決策;做判斷的是企業,AI 能否提供可靠的洞察與建議,關鍵仍在於數據品質,以及能否有效運用既有數據資產。

要讓品牌被 AI 理解與推薦,品牌經營也必須從傳統 SEO,進一步走向 AIEO(AI Engine Optimization),讓商品與品牌資訊具備良好的結構與可讀性,才能提高被 AI 採用、推薦及導流的機會。對此,SHOPLINE 提出三層 AI Ready 架構:以「AI Ready Data」整合高品質、可供運算的零售數據;透過「AI Ready Commerce」讓商品資訊與交易流程能被 AI 理解和銜接;再以「AI Ready Agents」串接品牌自主選擇的 AI Agent,逐步將數據基礎延伸至實際應用。同時,SHOPLINE 也透過第一方數據歸因,改善消費者身分碎片化、數據時效性不足與成效歸因不清等問題,讓原始數據能進一步支援 AI 分析與決策。

#3 SHOPLINE
圖/ 數位時代

在工具應用上,SHOPLINE 推出官方 MCP,涵蓋流量轉換、數據分析、商品管理與會員經營等場景。品牌可在 Claude 中透過輸入零售 skills,搭配 MCP Tool 的後台相關能力,進一步產出數據洞察報表與執行建議,讓 AI 從資訊整理延伸至實際的零售工作流程。為兼顧應用效率與資料安全,SHOPLINE 也設下三道防護機制,包括涉及資料寫入時須經人工核准、個人資料須取得授權才能存取,以及依照角色與需求進行權限分級。

「Agent Ready 就是入場券。」賴哲文強調,當 AI Agent 開始參與消費者決策與企業營運,品牌不只要讓 AI 看得懂商品,更要讓數據能被安全地運用、讓不同工具能順利協作。

除了產品之外,SHOPLINE 也致力發展 AI 開放生態圈,邀請各領域夥伴分享引流、口碑、營運與顧客經營的應用方向。此次大會邀請數聚國際、Tagnology、BUNNYWORK、beBit TECH 微拓科技,以及女性高效身體保養品牌 HYPHY,攜手展示 AI 如何串聯流量獲取、行銷轉換到顧客經營等零售場景。

Justar 運用真實發票數據,提升廣告投放效率

廣告投放端同樣面臨轉變。「市場愈來愈大,轉換效益卻愈來愈低。」紅門互動及Justar 數聚國際執行長張元溢分析,投放效率下滑,源於成長結構改變:影響消費者的場域更分散,找人的方式從興趣推測走向真實行為,素材也無法一套打完全場。

對此,Justar 運用 AI 結合電子發票數據,以 AI 廣告投放平台結合全台規模領先的雲端發票消費資料庫,涵蓋超過 20 億筆雲端發票、700 萬名消費者及 3,200 萬項商品。其「AI 廣告受眾推薦引擎」可依商品特性生成受眾輪廓(Persona),比對發票資料庫、找出真實買家作為種子受眾,而非僅依賴瀏覽紀錄或興趣標籤,再由 AI 自動擴充相似受眾、生成並優化素材,並依成效動態調整投放策略與預算配置。

張元溢強調,從真實種子到規模化放大,重點在於找到更多相似的人。同時觸及也須走出社群,延伸至 RMN 聯播網、社區 App 廣告與戶外媒體。他以「三人成虎」形容,藉創作者短影音加上跨場域廣告加深印象,才能為品牌實現「線上找到人,線下讓他記住你」的成效。

#2 SHOPLINE
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BUNNYWORK 推 AI 營運特助,主動預警缺貨與滯銷也發掘成長機會

除了行銷之外,AI 也開始深入零售業的日常營運,協助品牌從事後處理走向事前預測。BUNNYWORK 創辦人周于如指出,電商營運常面臨幾大痛點:商品售罄後客戶問了才發現缺貨、補貨數量仰賴 Excel 與個人經驗判斷,滯銷商品也往往要到季末才浮現。「營運方式不同,留下的利潤差很多。營收決定你做多大,營運才決定你能留下多少利潤。」

針對這些痛點,BUNNYWORK 推出定位為「會思考的電商 AI 特助」的解決方案,目標是讓電商營運進入「自動駕駛」。傳統 ERP 只負責被動紀錄營運數據,BUNNYWORK 則讓 AI 24 小時主動盯盤:根據銷售數據提前發出缺貨預警、產出補貨建議單,並每日掃描商品銷售速度,一旦偵測到滯銷風險,即透過 LINE 推播提醒品牌及早規劃促銷、加速庫存去化與資金回流。除了提前規避風險外,AI 也幫助電商看見潛在機會:偵測到爆款潛力的商品,提醒品牌提早加碼備貨、調整廣告資源,把握成長時機。

至於 AI 為什麼能提供可靠的營運建議?背後仍取決於數據基礎。周于如解釋,ERP 串聯商品、銷售與庫存等不同環節的數據,並即時同步多通路的商品與庫存資訊,讓 AI 掌握完整且即時的營運全貌,同時降低超賣風險。「唯有建立乾淨、即時的資料基礎,AI 才能進一步辨識缺貨與滯銷風險、並發掘銷售成長機會,協助品牌提前應對、做出更精準的決策。」目前品牌平均約 7 天即可完成導入。

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精兵團隊導入 AI,解決流程瓶頸再創高成長

從流量獲取到營運效率,AI 的價值最終仍須回到顧客經營與商業成效。大會壓軸的高峰沙龍回到會員經營。beBit TECH 商務長譚學凱指出,OmniSegment CDP(顧客數據平台)能整合分散的顧客資料,建立 360 度顧客輪廓,進一步支援跨渠道的精準經營;旗下導購型 AI Agent「AgentBit」,提供對話式分眾,讓使用者與 AI 對話就能快速打包推播受眾,不再需要手動設定篩選條件;商品興趣預測則以 AI 學習客戶的行為軌跡,自動將高相關商品推送給高潛力買家;AI 智慧分析更只需透過問答,即時分析品牌檔期成效與提供優化建議,並能一鍵調整現有顧客旅程。透過 CDP 與 AI 功能加乘,大幅提升行銷團隊協作效率,並支援逾 2,000 種 OMO 跨通路智慧推播,協助品牌更有效地觸及目標客群。

#0 SHOPLINE
圖/ 數位時代

HYPHY 品牌共同創辦人林又立分享,品牌長期透過 LINE 經營千人會員社群,希望在規模化經營的同時,仍保有一對一對談的親切感與即時回覆的能力。導入 AgentBit 後,團隊能透過 AI 對話快速完成受眾分群,並取得具體的行銷優化建議,降低操作門檻。以單檔活動為例,LINE 發送量僅為原先的 15%,點擊率卻提升 227%,EDM ROAS 更提升至原先的 3.3 倍,展現 AI 協助品牌提升溝通效率與行銷效益的潛力。

對於資源有限、希望嘗試 AI 的品牌,林又立也分享了務實的做法:「不要一開始練跑就想著今天要跑全馬,先踏出第一步,把目標定在到達下一個電線桿就夠了。」與其一開始就追求全面轉型,不如從具體的營運需求出發,逐步找到適合 AI 發揮的場景。

活動尾聲,葉力維也提醒,品牌導入 AI 前,應先盤點內部工作流程,找出真正影響效率與成效的瓶頸,再思考如何運用 AI 改善。「那就是你最該導入 AI 的地方。把 AI 放在流程上,才是關鍵。」與其為了導入 AI 而導入 AI,先解決實際問題,才能讓技術真正轉化為營運成果。

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