納德拉用「教練式領導」,開啟微軟盛世!一次看懂矽谷超紅管理法
納德拉用「教練式領導」,開啟微軟盛世!一次看懂矽谷超紅管理法

教練式領導(coaching leadership)並非管理學上的新知識,但近年能被大眾重新認識的經典例子,非屬微軟(Microsoft)執行長薩蒂亞.納德拉(Satya Nadella)。他在 2014 年接任後的 7 年內讓微軟市值翻了 6 倍,成為第二間市值突破 2 兆美元的企業。在提到管理訣竅時,他就多次分享自己是如何使用「教練式領導」的精神帶領公司——善用同理心、展現對員工的關懷等。

教練式管理的定義是什麼?

教練式領導一詞源自 1970 年代的美國網球教練湯瑪士・高威(Timothy Gallwey),他從教導網球的經驗中,發現運動員的內心都有些干擾和盲點,自己難以察覺,卻會影響外在的表現。他透過用啟發式對話及陪伴的方式,幫助運動員察覺自己的盲點所在,進而將潛能發揮到極大的限度。 陪伴、成長是教練的核心能力,也是「教練式領導」的基本概念之一。

過往在職場上提及領導力,一般所認知大都偏向於「指導式領導」(directing) ,是一種上對下的關係,主管的領導方式是「告訴你怎麼做」或「針對某個問題,給出特定的答案」。相反地,教練式領導強調的是透過「非指導、非命令」的方式來引導部屬,透過改善自己的思考及行為模式,進而提高工作績效。

主管所要扮演的就是「教練」的角色,用陪伴、聆聽與啟發式的對話,讓部屬發揮自己的潛能,不僅能夠使自己成長,也能在工作上獲得更大得成就感。

教練式領導 vs. 指導式領導

定義 教練式領導 指導式領導
領導方式 透過積極聆聽、有效提問,讓部屬從對話反思動機、自行找出答案 給予部屬明確指示與清楚說明
主管扮演角色 陪伴部屬探索潛能 擔任管理、監督的角色
與部屬關係 平行的夥伴關係 垂直的主從關係
傳遞觀念 部屬有潛能、只是尚未發揮 部屬自身難以處理問題
學習廣度 引導學習、改變做事模式 通常解決單一問題
適用時機 重要但不緊急,成果需要時間 重要且緊急,立竿見影

教練式管理知名例子:矽谷教練

「職稱讓你成為經理人,但部屬讓你成為領導者。」 過去在矽谷有不少創業家,都曾受過人稱「矽谷教練」的指導與幫助。這位教練正是比爾・坎貝爾(Bill Campbell),一位 39 前都在帶領大學橄欖球隊,輾轉進入矽谷後運用自身經驗,幫助了眾多後來成為傑出領導者的創業家們。

最知名的例子就是蘋果(Apple)創辦人賈伯斯(Steve Jobs),在經歷被自己創辦的公司踢出門後,能夠在 1997 年重回蘋果,就是坎貝爾陪伴著賈伯斯,讓蘋果從瀕臨倒閉的窘境,一路到後來稱霸智慧型手機的輝煌時刻。

其他受過坎貝爾幫助的也包括Google現任執行長桑德・皮蔡(Sundar Pichai)、亞馬遜(Amazon)創辦人傑夫・貝佐斯(Jeff Bezos)、前 Meta 營運長雪柔.桑德伯格(Sheryl Sandberg)在內的多位領導者,都曾經受過坎貝爾的指導與幫助。他就曾說過, 一位稱職的領導人不只要帶領團隊向前達成目標,更要引領他們成長、感受到工作的價值。

教練式領導強化員工滿意度,替組織留下好人才

從員工角度來看,與「教練」工作可獲得的好處很多,那對組織來說呢?

職涯電子刊物 Atlassian Work Life 分享,當內部團隊碰到團隊成員敬業度或積極度偏低、管理階層和執行者之間未能建立信任、組織和個人目標脫勾等問題時,教練式領導將會是一劑好的處方籤,能夠藉著關懷員工,重新找回企業的正軌。

職缺媒合平台 Indeed 則認為,教練式領導可以促進團隊發展新技能、改善溝通模式、賦權於執行者且營造積極的工作文化。在職場中能夠善用教練式領導,員工更能夠充分展現自身能力且更有自信,便能有效降低流動率,替公司保留優秀人才。

綜合來看,教練式領導無論員工本身,還是整體企業營運,都有不少好處,而當組織決定轉換領導風格時,應該要從兩方面下手:正確的認知,以及正確的養成方式。

懂得關懷也擅於給予挑戰,5關鍵成為好教練

想讓教練式領導發會效用,首先是建立正確認知,經營階層一定要謹記,教練式領導並非「做了馬上有用」的特效藥,需要時間來逐步取得成果。Indeed 寫道,管理者應先坐下來、與團隊成員討論想要發展的領域,經常給予回饋以及追蹤後續進度,是一項需要定期跟進、花費心力的流程。同時,「教練」若想成功,關鍵建立在溝通雙方都願意做出承諾,若是面對不想成長的員工,也可能難以預期成效。

想朝著教練式領導邁進的管理者,可參考《哈佛商業評論》針對教練式領導提出的 5 大關鍵元素「COACH」:

C-關懷(Care)

多數工作者造感受到主管「在乎」他們,才能夠 100% 投入任務。若想搭起信任,在聚焦團隊最終結果之外,領導者還要關注個人狀況、情緒。《富比士》則提醒,若希望部屬在碰上困難時,能夠向主管誠實以告,領導人在遇上難處時也要願意向團隊展現誠實或脆弱的一面,更有助於團隊內部敞開心房。

O-組織(Organize)

當人們從事喜歡或擅長的事情,經常能展現高度熱情並交出好成果。領導者需懂得辨別團隊每個人的強、弱項,和引發衝勁的動機,把團隊中的大家放到最適當的工作崗位。此時不妨善用實際跟著團隊到業務現場,更有辦法掌握他們的做事方法與優勢。

A-對齊(Align)

《哈佛商業評論》引述一名前科技業執行長的看法,指出人們會為超越獲利的目標更加賣力,但現實是組織在設定願景時容易過於遠大,以至於難連結至個人的日常工作。一位好教練除了有遠景,更要具備落地的能力,幫助部屬了解自己的職責,如何實際創造個人與公司的價值。

C-挑戰(Challenge)

上述提到,教練要懂得找出每個人的適當位置,同時也要適時把大家推出舒適圈,才可能進一步激發潛能,帶領成員往更高的成就邁進。

H-協助(Help)

教練應實際走進人群,而非坐在高處、成為與眾人脫節的領導主。跨國藥廠默克(Merck)前執行長羅伊・維格洛斯( Roy Vagelos)過去習慣到員工餐廳用餐,直接與員工交流、詢問工作上難關,並將問題帶回,後續分享解決辦法。

最後,記得教練式領導處理的不只是問題或困難,碰到好表現與順利進展,也要適時慶祝成功,畢竟員工希望獲得教練指導的目的,除了增進自己的職涯技能與提高效率,也希望能建立起足夠的信心,讓他們更願意付出。

資料來源:HBR、Forbes、Atlassian、Indeed

本文授權轉載自:經理人月刊

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OpenAI 重磅講者親臨高雄|掌握前瞻 AI 與產業轉型關鍵趨勢
OpenAI 重磅講者親臨高雄|掌握前瞻 AI 與產業轉型關鍵趨勢

隨著 AI 工具逐漸普及,真正拉開差距的,已不只是技術或算力的強弱,是企業能否整理資料、重新設計流程,並把 AI 融合既有工作方式,持續轉化為營運價值。

Amazon Web Services(AWS)將於10月23日於高雄舉辦「2026 亞馬遜港都 AI 創新日」邀請 OpenAI 與製造、金融、交通、零售及運動育樂等領域的實務代表,從技術趨勢、資料治理、流程設計與組織轉型等面向,拆解 AI 落地前必須處理的現實問題,協助企業重新檢視自身的導入條件與下一步布局。

企業下一步,不只是再導入一套 AI 工具,而是讓 AI 進入日常營運

模型可以採購,系統可以建置,但資料是否整理到位、流程能否重新設計、組織是否清楚由誰負責,才是決定技術能否持續發揮價值的關鍵。

高雄近年推動數位轉型,同樣面對這項核心課題。亞灣周邊聚集扣件、石化、鋼鐵等傳統產業,場域複雜、既有系統眾多,正因如此,更能檢驗一套 AI 導入方法是否具備複製與擴大的條件。城市發展也從建置算力基礎,進一步走向讓技術真正進入產業與治理現場。

AWS 連續六年深耕高雄,今年以「雲騰智慧大南方 齊創 AI 好未來」為主軸,將討論重心從雲端與算力基礎,推進到應用全面升級,協助城市從「有 AI」走向「AI 有感」。

政府治理是否更即時、產業流程是否真正改變、市民與使用者能否感受到服務提升,才是「AI 有感」的具體檢驗。延續「高雄試點、全臺普及、雲端出海國際」的發展路徑,10月 23 日登場的亞馬遜港都 AI 創新日要談的不只是企業「有沒有 AI」,而是導入之後企業的真實改變。

2025 亞馬遜港都 AI 創新日現場,資料照
圖/ AWS

OpenAI 重磅講者親臨高雄,從技術前沿看見企業的關鍵課題

今年活動特別邀請 OpenAI 東南亞暨台灣合作夥伴總監 Mark Jeffrey,以「前瞻 AI 如何助力產業領袖開創新局」為題,分享在 AI 技術快速演進之下,企業應如何重新思考未來布局。

面對 AI 能力邊界持續擴張,哪些應用已具備規模化條件?哪些仍需要更完整的資料、治理與組織準備?這是正在規畫下一階段 AI 投資的企業必須先回答的關鍵課題。

上午議程將從資料、組織與金融三個面向,拆解 AI 落地前必須處理的現實問題。「數據為本,AI 啟航」先回到資料基礎:外部模型跑得再快,若企業自身的欄位定義、存取權限與資料品質尚未整理到位,技術仍難以轉化為可靠判斷。

「打造 AI-Ready 組織的關鍵布局」論壇則聚焦組織當責。AI 專案通常橫跨資訊、營運與管理部門,真正困難的不只是把系統建起來,而是由誰推動流程改造、由誰認列成果,以及當 AI 產出的判斷出現問題時,責任最後應由誰承擔。公部門、製造業與雲端服務業者如何從不同角色處理這些問題,對其他組織同樣具有參考價值。

金融創新論壇將討論 AI、虛擬資產與企業轉型。金融場域對資料安全、合規、風控與可追溯性的高度要求,也提醒企業:效率不能取代治理,AI 更不能成為責任模糊的理由。能否在高監管、高風險環境中建立清楚邊界,將直接影響 AI 應用能不能被長期採用。

2025 年活動論壇現場,資料照
圖/ AWS

從六種產業場景,看 AI 如何走進真實流程

真正具備參考價值的 AI 案例,不只要說明「做了什麼」,還要回答幾個更實際的問題:解決哪一段流程、使用哪些資料、在哪個節點交給 AI、誰負責最後判斷,又如何確認投入確實產生價值。

下午議程規劃橫跨智慧支付、製造、媒體科技、智慧交通、零售製造與運動育樂六種產業場景。每個場景面對的資料條件、即時要求與風險門檻都不相同。

產業場景 議程規劃與關鍵課題
智慧支付 藍新金流運用 AWS AI 自建智能 KYC 與交易監控;處理身份辨識、交易監控與風險判斷
製造 以語意層串接資料孤島,讓 AI Agent 正確理解分散在不同系統的資料
媒體科技 會說台語的 AI Agent:從醫院櫃台到第一線的落地實戰
零售製造 零售製造轉型;把技術接進實際營運與使用者體驗

這些差異進一步說明,AI 沒有一套可以直接複製到所有產業的標準答案。企業真正需要的,不只是更多案例,而是看見不同產業如何依資料條件、即時要求與風險門檻,把 AI 融入實際營運與使用者體驗。

現場同步打造「產業賦能走廊」,邀集超過 15 組雲端生態系夥伴設置展示攤位,聚焦智慧製造、金融科技與城市治理的真實痛點與解法。無論企業目前卡在技術、資料、治理,還是組織協作,不同問題點,都能找到對應的解方。

10 月 23 日,從智慧製造的產線優化、金融科技的風控升級,到運動產業的會員體驗創新,看 AI 如何從概念走進產業現場,成為百工百業轉型升級的實際動能。

10/23高雄展覽館盛大舉行
圖/ AWS

「2026 亞馬遜港都 AI 創新日」,掌握 AI 賦能百工百業、領航產業升級的實務趨勢
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