貝佐斯開會前要強制沈默!有哪些好處?為何不怕「空氣突然安靜」?
貝佐斯開會前要強制沈默!有哪些好處?為何不怕「空氣突然安靜」?

雖然俗語有說「沉默是金」,不過無論是在辦公中或是會議中,大家還是「最怕空氣突然安靜」,總會希望有人說話,或至少有些白噪音填補空缺,但硬要擠出點什麼音效,又是另一種壓力。

其實「沉默」對工作環境並非壞事,反而還能有激發創意、降低衝突等,甚至有大企業正強行創造「沉默」,或許我們根本不需要這麼懼怕「安靜」?

比起安靜,人們更喜歡有噪音

在公共場所內,有點「噪音」往往更令人安心,包含訊息聲、打字聲、交談聲或著步行聲等,有時後我們會把這種噪音誤認為是企業「有活力」的象徵,畢竟一個太過安靜的企業容易給人死氣沉沉的印象。不過其實這些無謂的聲響,對企業本身並無太大助益。

開放式辦公室-open-office-coworking-workspace
圖/ Austin Distel on Unsplash

維吉尼亞大學曾經於2014年發表一項實驗,其將實驗者單獨留在空蕩蕩的房間內,在沒有手機或任何娛樂的設備狀況下度過15分鐘,受測者可以選擇坐著,或按鈕進行有點痛苦的「電擊」,令人訝異的是,有2/3的男性和1/4的女性選擇接受電擊。研究認為,受試者寧願做一些讓自己痛苦的事,也不願意在什麼都沒有的空間裡什麼都不做。換句話說,在尷尬地沉默中待著,對人們來說並不容易。

從經濟面角度來看,資本主義也希望我們製造更多噪音。比起坐下來無所事事、自我反思,透過不斷地資訊轟炸,包含訊息推播、影片觀看、打遊戲等,一直做發出噪音的行為,才能有收益把錢收入口袋,也造成噪音不斷在日常生活中出現,久而久之我們也習以為常。

建立規範、腦力激盪,沉默的好處比想像中更多

安靜的職場不乏有許多好處,首先能夠「建立規範」。開放式辦公室放大了許多問題,包含人員交談聲、電話鈴聲、通訊軟體訊息提示聲,都會相互打擾,有部分員工一被打擾就無法工作。為了維持安靜,大家可以坐下來共同制定規範,討論出能接受的噪音範圍,並把交談、打電話移到辦公室外頭,提升工作效率。因為談話要被迫移動,行程安排上就會盡量鬆散,也能有更多時間處理需要深思熟慮的事情。

會議時也常出現主持人或長官詢問大家有沒有問題,台下卻靜默以對的尷尬情境,也不知道何時才進行下一段議程。若此時能有個「強迫安靜」的時間,不用擔心議程延宕,對激發創意就更有幫助;甚至會議結束時透過問券式直接回收答案,讓內向員工更有機會表達自己看法,可以有更多想法被討論。

另外,會議中不時會出現歧見,有時為了想快速表達自己的立場,容易口不擇言,對討論不只沒幫助,還造成雙方的傷害。主持人此時若能給予大家一個「安靜」的時間,雙方就能冷靜下來,重新回想衝突點,用更理性方式去解決衝突。安靜不只避免小組成員在不理性狀態做出決議,當人們放棄口頭立場和爭論之處,也有助於思緒的重新整理,把大家的想法再次連結。

大公司如何在職場中創造沉默?

目前已有部分企業開始在會議中創造「沉默」,如亞馬遜前執行長貝佐斯(Jeff Bezos)要求在開會討論前須有一段「沉默啟動」(Silent Start)時間,最長可達30分鐘,在這段時間裡,與會者需要閱讀與會議主題相關的備忘錄,讓與會者先好好消化稍後開會的東西,也讓趕場的員工有稍稍喘息的空間,使與會者能更容易進入狀況。半小時的空白,讓會議更有效率。

致力於推廣沉默的丹麥演講大師 Bastian Overgaard 提出「沉默1分鐘」理論,主持人可以在任何時機,或用任何方式宣布,讓每個與會者在一分鐘內自由地做他們想做的事。參與者可以睜眼放空或閉眼睛簡單地放鬆、冥想,也能只是調整自己的呼吸。無論參與者採何種方式,所有人目標皆是「放鬆以找到內心的平衡」。根據他的觀察,沉默不只幫人充電,也能讓人在會議上做出更大的貢獻,並進一步提高工作日的生產效率和決策品質。

不過,要在企業內推行「沉默」並不簡單,對此,Bastian 建議企業最初不要強迫大家遵守,而是透過說明好處,讓有意願的人先進行,有效果後大家自然會開始仿效,最後達到潛移默化。當未來大家都習慣後,不只在會議前,甚至在工作時都可能自主將大腦「重新開機」,提高工作時的專注力和清晰度。

資料來源:Fast CompanyForbes

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本文授權轉載自:FC未來商務

責任編輯:傅珮晴、錢玉紘

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從智慧助手到自主代理:博弘雲端如何帶領企業走上 AI 實踐之路
從智慧助手到自主代理:博弘雲端如何帶領企業走上 AI 實踐之路

「代理式 AI 」(Agentic AI)的創新服務正在重新塑造企業對AI的想像:成為內部實際運行的數位員工,提升關鍵工作流程的效率。代理式AI的技術應用清楚指向一個核心趨勢:2025 年是 AI 邁向「代理式 AI」的起點,讓 AI 擁有決策自主權的技術轉型關鍵,2026 年這股浪潮將持續擴大並邁向規模化部署。

面對這股 AI Agent 浪潮,企業如何加速落地成為關鍵,博弘雲端以雲端與數據整合實力,結合零售、金融等產業經驗,提出 AI 系統整合商定位,協助企業從規劃、導入到維運,降低試錯風險,成為企業佈局 AI 的關鍵夥伴。

避開 AI 轉型冤枉路,企業該如何走對第一步?

博弘雲端事業中心副總經理陳亭竹指出,AI 已經從過去被動回答問題、生成內容的智慧助手,正式進化為具備自主執行能力、可跨系統協作的數位員工,應用場景也從單一任務延伸至多代理協作(Multi-Agent)模式。

「儘管 AI 前景看好,但這條導入之路並非一帆風順。」博弘雲端技術維運中心副總經理暨技術長宋青雲綜合多份市場調查報告指出,到了 2028 年,高達 70% 的重複性工作將被 AI 取代,但同時也有約 40% 的生成式 AI 專案面臨失敗風險;關鍵原因在於,企業常常低估了導入 GenAI 的整體難度——挑戰不僅來自 AI 相關技術的快速更迭,更涉及流程變革與人員適應。

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博弘雲端事業中心副總經理陳亭竹指出,AI 已經從過去被動回答問題的智慧助手,正式進化為具備自主執行能力、可跨系統協作的數位員工。面對這樣的轉變,企業唯有採取「小步快跑、持續驗證」的方式,才能在控制風險的同時加速 AI 落地。
圖/ 數位時代

正因如此,企業在導入 AI 時,其實需要外部專業夥伴的協助,而博弘雲端不僅擁有導入 AI 應用所需的完整技術能力,涵蓋數據、雲端、應用開發、資安防禦與維運,可以一站式滿足企業需求,更能使企業在 AI 轉型過程中少走冤枉路。

宋青雲表示,許多企業在導入 AI 時,往往因過度期待、認知落差或流程改造不全,導致專案停留在測試階段,難以真正落地。這正是博弘雲端存在的關鍵價值——協助企業釐清方向,避免踏上產業內早已被證實「不可行」的方法或技術路徑,縮短從概念驗證到正式上線的過程,讓 AI 真正成為可被信賴、可持續運作的企業戰力。

轉換率提升 50% 的關鍵:HAPPY GO 的 AI 落地實戰路徑

博弘雲端這套導入方法論,並非紙上談兵,而是已在多個實際場域中驗證成效;鼎鼎聯合行銷的 HAPPY GO 會員平台的 AI 轉型歷程,正是其最具代表性的案例之一。陳亭竹說明,HAPPY GO 過去曾面臨AI 落地應用的考驗:會員資料散落在不同部門與系統中,無法整合成完整的會員輪廓,亦難以對會員進行精準貼標與分眾行銷。

為此,博弘雲端先協助 HAPPY GO 進行會員資料的邏輯化與規格化,完成建置數據中台後,再依業務情境評估適合的 AI 模型,並且減少人工貼標的時間,逐步發展精準行銷、零售 MLOps(Machine Learning Operations,模型開發與維運管理)平台等 AI 應用。在穩固的數據基礎下,AI 應用成效也開始一一浮現:首先是 AI 市場調查應用,讓資料彙整與分析效率提升約 80%;透過 AI 個性化推薦機制,廣告點擊轉換率提升 50%。

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左、右為博弘雲端事業中心副總經理陳亭竹及技術維運中心副總經理暨技術長宋青雲。宋青雲分享企業導入案例,許多企業往往因過度期待、認知落差或流程改造不全,導致專案停留在測試階段,難以真正落地。這正是博弘雲端存在的關鍵價值——協助企業釐清方向,避免踏上產業內早已被證實「不可行」的方法或技術路徑,縮短從概念驗證到正式上線的過程,讓 AI 真正成為可被信賴、可持續運作的企業戰力。
圖/ 數位時代

整合 Databricks 與雲端服務,打造彈性高效的數據平台

在協助鼎鼎聯合行銷與其他客戶的實務經驗中,博弘雲端發現,底層數據架構是真正影響 AI 落地速度的關鍵之一,因與 Databricks 合作協助企業打造更具彈性與擴充性的數據平台,作為 AI 長期發展的基礎。

Databricks 以分散式資料處理框架(Apache Spark)為核心,能同時整合結構化與非結構化資料,並支援分散式資料處理、機器學習與進階分析等多元工作負載,讓企業免於在多個平台間反覆搬移資料,省下大量重複開發與系統整合的時間,從而加速 AI 應用從概念驗證、使用者驗收測試(UAT),一路推進到正式上線(Production)的過程,還能確保資料治理策略的一致性,有助於降低資料外洩與合規風險;此對於金融等高度重視資安與法規遵循的產業而言,更顯關鍵。

陳亭竹認為,Databricks 是企業在擴展 AI 應用時「進可攻、退可守」的重要選項。企業可將數據收納在雲端平台,當需要啟動新型 AI 或 Agent 專案時,再切換至 Databricks 進行開發與部署,待服務趨於穩定後,再轉回雲端平台,不僅兼顧開發效率與成本控管,也讓數據平台真正成為 AI 持續放大價值的關鍵基礎。

企業強化 AI 資安防禦的三個維度

隨著 AI 與 Agent 應用逐步深入企業核心流程,資訊安全與治理的重要性也隨之同步提升。對此,宋青雲提出建立完整 AI 資安防禦體系的 3 個維度。第一是資料治理層,企業在導入 AI 應用初期,就應做好資料分級與建立資料治理政策(Policy),明確定義高風險與隱私資料的使用邊界,並規範 AI Agent「能看什麼、說什麼、做什麼」,防止 AI 因執行錯誤而造成的資安風險。

第二是權限管理層,當 AI Agent 角色升級為數位員工時,企業也須比照人員管理方式為其設定明確的職務角色與權限範圍,包括可存取的資料類型與可執行的操作行為,防止因權限過大,讓 AI 成為新的資安破口。

第三為技術應用層,除了導入多重身份驗證、DLP 防制資料外洩、定期修補應用程式漏洞等既有資安防禦措施外,還需導入專為生成式 AI 設計的防禦機制,對 AI 的輸入指令與輸出內容進行雙向管控,降低指令注入攻擊(Prompt Injection)或惡意內容傳遞的風險。

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博弘雲端技術維運中心副總經理暨技術長宋青雲進一步說明「AI 應用下的資安考驗」,透過完善治理政策與角色權限,並設立專為生成式 AI 設計的防禦機制,降低 AI 安全隱私外洩的風險。
圖/ 數位時代

此外,博弘雲端也透過 MSSP 資安維運託管服務,從底層的 WAF、防火牆與入侵偵測,到針對 AI 模型特有弱點的持續掃描,提供 7×24 不間斷且即時的監控與防護。不僅能在系統出現漏洞時主動識別並修補漏洞,更可以即時監控活動,快速辨識潛在威脅。不僅如此,也能因應法規對 AI 可解釋性與可稽核性的要求,保留完整操作與決策紀錄,協助企業因應法規審查。

「AI Agent 已成為企業未來發展的必然方向,」陳亭竹強調,面對這樣的轉變,企業唯有採取「小步快跑、持續驗證」的方式,才能在控制風險的同時,加速 AI 落地。在這波變革浪潮中,博弘雲端不只是提供雲端服務技術的領航家,更是企業推動 AI 轉型的策略戰友。透過深厚的雲端與數據技術實力、跨產業的AI導入實務經驗,以及完善的資安維運託管服務,博弘雲端將持續協助企業把數據轉化為行動力,在 AI Agent 時代助企業實踐永續穩健的 AI 落地應用。

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