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:HBRForbesAtlassianIndeed

本文授權轉載自:經理人月刊

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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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