沒有企業文化,別談企業e化!
沒有企業文化,別談企業e化!
2002.07.01 | 科技

Q:在台商陸續前往中國布局後,事業版圖擴大,管理難度也跟著增加,台商要如何管理兩岸三地的員工?
A:這是全球化的必然趨勢。以PeopleSoft為例,整個軟體的開發,全球是統一由一個Team來負責,但實際產品的銷售,由於各地的市場特性不同,所以行銷與銷售就要落實到各區域市場。兩岸三地的市場各有特色,比如說香港的商業環境英語應用的程度很高,大陸則是簡體、台灣則為繁體,但我們亞洲區的軟體開發,都是在印度。
現在台灣企業常看到的模式是,生產在大陸、會計或財務的往來在香港、設計或研發則集中在台灣,但不管如何,站在經營者的角度來看,最重要的就是了解每一個員工的才幹,也就是所謂的Performance Management(績效管理)。
現在許多台灣的企業,事業規模愈做愈大,陸續開始將事業版圖擴張到大陸去。過去較小規模時,老闆對員工的了解程度很高,但在前往大陸布局後,老闆與員工間的距離遠了,彼此也陌生了,要如何管理呢?
這部份IT工具可以幫一點忙。我們開始試著將一些不是很具體的項目,如才幹、人格特質等,導入系統當中,做成一些Index(指標)。
舉例說明,我們曾有一位全球級的客戶,是從北美市場起家的,他們要選「Asia Best Practice」(亞洲最佳管理者),他們希望將企業營造成開放式的文化及管理彈性靈活,所以管理者評量的指標中,就放進一些像如何與員工溝通、管理方式的創意等具體四十多項指標,把這些指標做為主管報酬的主要依據。
人力資源管理與生產管理不同,生產管理評估,有很多量化的方式,但人力資源不行。但現在由於有軟體及Internet的技術,所以在跨國、跨區域的管理也可以開始試著朝這方面去做,但重點是要把整個企業的精神融入評估機制當中。

Q:那要如何藉由軟體輔助的方式,來提升人力資源的管理,達到企業的需要?
A:系統再好,也沒辦法取代CEO。對台灣或是中國的老闆都一樣,很多人的管理方式還是眼見為憑,針對例行的事務,可以導入系統,藉由科技的方式來管理,但關於員工的情感與向心力,通常中國式的管理比較有效,就好比現在企業現在比較頭痛的流動率問題,不能說等員工離開後才去找問題,要在離開前就能找到問題。
員工流動率增加也衍生出另外一個問題,新進員工要如何在最短的時間內,銜接上工作,這就是Knowledge Management(知識管理)的問題了。所以我相信,在員工訓練、工作內容、顧客管理等方面,對於資訊技術的需要會愈來愈高,使每個員工,即使在離開企業後,他的核心工作仍然能保留在企業。
過去我們幫客戶導入人力資源的系統,會先去看看企業有多少員工,與客戶討論,就現有的生產力去做怎樣的評估。但現在不同,我們開始把重點放在「開發」員工的新技能,藉此達到改造企業的目的。尤其是在服務業當中,在績效的評估中,就以能夠鼓勵員工自我成長為目標。

Q:在導入知識管理時,對企業而言,有哪些需要特別注意的地方?
A:站在企業的角度來看,我覺得知識管理能成功最重要的地方是能做到「Just in time」。例如顧客的服務,當接到顧客的電話時,客服人員能在當下就能從系統提領出,解決客戶需要的資訊,能快速有效的解決,這是Just in time的學習。除了客服人員外,背後每一個流程步驟的資訊,如工程師或業務員與客戶往來的資料,也都能完整的輸入系統中,而這些都是要在當下就能完成,而不是在事後才來補輸入,那樣的資訊往往會有疏漏,價值也不高。
所以,整個系統是隨時處在Input及Output的狀態,就是要讓每個員工能夠立刻取得需要的資訊。這就要從管理面去營造出無私的機制,將每位員工手中的資訊,都能無私的輸入系統與同事分享,將每天日常的工作,與企業的營運目標結合在一起。

Q:對於台灣大多數的中小企業而言,e化所需要的花費很高,不是說做就能做的事情,你會建議從哪方面開始?
A:在這方面我們反而會先建議企業,在導入系統前,要先建立起自己的企業文化,e化前,要先有文化。文化是企業最根本的東西,也是最不容易描述的東西,要先有清楚的企業文化,再藉由科技的技術,來達到相輔相成的目的。
舉例來說,現在很多企業要將文化塑造成學習性組織。有了這樣清楚的文化後,從CEO開始至每個員工,從上而下灌輸這樣的文化,在績效評估時,就可以朝這方面的指標著手。所以,沒有文化,用什麼系統也沒用。

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AI 競爭全新戰場!美光 Mike Cordano:記憶體將成下一個企業戰略制高點
AI 競爭全新戰場!美光 Mike Cordano:記憶體將成下一個企業戰略制高點

從生成式AI訓練、推論,到代理式工作流程(Agentic Workflow)與未來的實體AI,資料流量正以指數級成長,讓記憶體從過去支援運算的配角躍升為決定AI效能與能源效率的關鍵角色。

全球知名的半導體與微電子技術分析機構TechInsights指出,AI競爭正逐漸從晶片算力擴展到記憶體架構設計能力,加速「Computational Memory」等新架構興起;在這波浪潮中,深耕記憶體與儲存技術數十年的美光科技,正與關鍵夥伴展開深度協同設計,包含攜手NVIDIA共同開發適用於新世代資料中心的低功耗記憶體技術,在AI基礎建設的新賽局中成為不可或缺的關鍵。

當GPU不再是唯一主角,記憶體為何躍上AI舞台中央?

過去,半導體的焦點多圍繞在晶片,例如CPU、GPU跟AI加速器等,市場普遍認為,晶片運算能力是左右科技產業發展速度的關鍵,但在進入生成式AI世代後,產業逐漸發現另一個事實:真正限制AI效能的瓶頸不是運算,而是資料能否快速被存取與傳輸。

從大型語言模型訓練,到AI推論、代理式工作流程(Agentic Workflow),甚至未來的機器人與自駕車,龐大的資料流量正持續推升對高頻寬、低延遲、高容量記憶體的需求,讓記憶體產業從過去相對標準化、以價格競爭為主的市場,逐漸轉變為AI基礎建設的重要核心。

「仔細觀察AI應用服務會發現,大多數工作負載都被頻寬限制。」美光科技全球業務執行副總裁Mike Cordano認為,記憶體是突破(頻寬)瓶頸的關鍵,也讓AI競賽從晶片算力升級到記憶體與儲存架構的系統級競爭。這樣的產業洞察,也正是Mike在歷經二十餘年的儲存產業資歷,加上四年半的創投生涯後,選擇加入美光的核心原因之一:在AI重塑產業結構的浪潮下,記憶體將成為這波成長最直接的動能所在。

美光 x 數位時代
美光科技全球業務執行副總裁 Mike Cordano
圖/ 數位時代

從零組件供應商到策略夥伴,記憶體共創時代來臨

AI的崛起,正在改變記憶體廠商與客戶的關係。

過去,記憶體產品多是標準化元件,客戶關注的是價格、供貨與規格;合作模式也偏向短期採購與交易導向。然而隨著AI系統規模愈來愈大,從資料中心、雲端平台到終端裝置,記憶體已經成為決定系統效能的重要關鍵,也因如此,越來越多企業將記憶體視為「策略性資產」,而非單純零組件。

Mike表示:「現在,我們跟客戶合作的時間跨度改變了,在產品正式上市前三到四年便開始合作,從系統架構階段就共同規劃未來需求。」例如,美光科技與NVIDIA共同研發的資料中心所使用的低功耗記憶體,便是雙方提前多年展開深度合作(co-design)的成果。

值得特別注意的是,美光科技除從技術層面與晶片製造商等夥伴共創產品,也在需求層面與客戶進行密切合作,例如,將過去較無約束力、期限僅一年的長期協議(LTA)轉變成為期五年、條款更具約束力的策略性客戶協議(SCA),藉此掌握客戶的未來需求,進而在技術層面做更深度的合作。Mike坦言,深度協同設計是高成本的投入,美光的做法是先廣泛進行市場感知,理解不同場域的需求方向,再與生態系統中的夥伴們展開客製化合作。

從裝置導向轉為Token導向,AI浪潮重寫記憶體成長模式

除了合作模式改變,更大的典範轉移是需求的改變。

Mike解釋,過去記憶體需求跟PC、手機跟伺服器出貨量息息相關,但在AI新世代,推動記憶體需求成長的核心不再是設備數量,而是AI模型所產生的運算與資料消耗量。「AI產業逐漸走向以『Consumption』或『Token』為主的新經濟模式,每一次的模型運算都需要消耗大量的記憶體跟儲存資源,這意味著,即使設備銷量成長趨緩,記憶體需求仍可能持續上升。」

更重要的是,AI應用正從資料中心外擴至手機、PC、自駕車與機器人等場域,儘管不同場域對記憶體的需求不盡相同,但是,Mike認為:所有AI裝置都存在三項共同需求:更快的速度、更大的容量,以及更高的能源效率。

正如Mike在受訪時提到的:「我們最大的挑戰,是如何與客戶和整個生態系保持高度一致,一方面創造供給與產能,另一方面持續推動技術創新。」可以預期,在接下來的五年,記憶體產業面臨的挑戰不僅僅是擴展產能,而是如何與客戶共同規劃需求、同步投入技術創新,而這也是美光科技積極經營AI生態體系的原因。

總的來說,AI帶來的改變,不只是算力提升,而是重新定義整個運算架構:過去,記憶體被視為支援運算的基礎元件;現在,則是決定AI效能、能源效率與創新速度的關鍵資源;當產業競爭從晶片性能延伸到資料流動效率,從裝置數量轉向Token消耗量,記憶體的重要性也將隨之水漲船高,對美光科技來說,這將是其從供應商走向AI生態系核心夥伴的關鍵角色轉變。

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