「安靜招募」席捲職場!台灣總經理要鋪床、國外高管也要搬行李,發生什麼事?
「安靜招募」席捲職場!台灣總經理要鋪床、國外高管也要搬行李,發生什麼事?

台北君悅酒店總經理陳隆慶近日曾向記者表示,由於飯店面臨嚴重人力缺口,自己也必須定期支援鋪床工作。但不光台灣遭遇這樣的狀況,人才不足的困境,正在成為全球的普遍現象,顧問公司Gartner就指出,由於缺工加上經濟衰退的衝擊,「安靜招募」正在成為一種新的職場現象。

從「安靜離職」、「安靜解僱」到「安靜藏私」,2022年經濟環境的劇變創造了許多職場新鮮詞,而時序來到2023年,如今出現的「安靜招募」則是代表企業需要人力的空缺、新任務,沒有實際對外招募新的全職員工加入。

延伸閱讀:「沒開玩笑」君悅總經理:我支援鋪床大半年,超缺人!飯店業為何加薪也沒用?

高階主管也要搬行李,人力短缺、經濟風暴引發「安靜招募」

Gartner未來工作研究團隊負責人、人資專家麥克雷(Emily Rose McRae)表示,安靜招募指的是,企業可能靠著短期的契約員工應對緊急需求,或者讓既有員工暫時擔任公司的新角色。

多種因素正在衝擊著當今的就業環境,以美國為例,美聯準主席傑洛姆.鮑爾(Jerome Powell)就表示,他認為美國正處於結構性的勞力短缺,目前勞力需求與可工作人數之間,存在接近400萬人的缺口。

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美聯準主席鮑爾曾表示,美國目前存在400萬的人力缺口。

與此同時,企業因經濟衝擊不得不縮減支出,首當其衝的便是凍結招募與裁員。亞馬遜近日就表示他們將大裁1.8萬辦公室職員,比原先估計的1萬人高出80%,成為疫情下科技界最大規模的一次裁員,約占整體30萬辦公室職員的6%。

延伸閱讀:亞馬遜破紀錄解僱1.8萬人!矽谷已10萬人被炒,盤點科技巨頭裁員風暴

從勞力的缺口到企業的捉襟見肘,種種環境因素都推動了「安靜招募」的趨勢,這或許即將成為許多企業或工作者面臨的現況。

「總經理也必須鋪床」的類似新聞,也發生在國外。麥克雷在接受《CNBC》訪問時舉了一個例子,澳洲航空(Qantas)在去年祭出了一個新的措施,要求高階主管必須在3個月內每週3到5天協助搬運行李,因為他們正面臨嚴重的人力短缺。

澳洲航空營運長修斯(Colin Hughes)當時向媒體坦承,「由於冬季流感及Covid-19疫情升溫,加上勞力市場缺人嚴重,如何分配資源成為我們業界的巨大挑戰。」

這種情況也出現在科技界。《Inc》披露Google就悄悄地實施安靜招募,簡單來說就是招募職缺時優先考慮公司內部適合的人選,著眼那些表現傑出、工作範圍跨越到其他業務的人,讓他們填補優先度更高的職缺。

Google並非唯一使用安靜招募的企業,對公司來說這種辦法風險更低,也大幅節省招募與培訓的成本。在經濟環境動盪下,這是一種雖然傳統且保守,卻能有效確保重要崗位上能有萬無一失人才的辦法。

「安靜招募」是情非得已,企業如何與員工溝通調整職務?

安靜招募的核心是要求員工透過暫時一人多工,或者內部調轉優先處理公司最為關鍵的業務。 只不過被安靜招募的員工也可能因此積累負面情緒、甚至產生擔憂,假如被臨時調到其他部門處理指派任務,原先的工作卻遇缺不補,是否代表自己原本的工作並不重要。

麥克雷認為,企業必須向安靜招募的員工解釋為何會有調動,他們新的任務對公司的重要性,讓員工感受到自己被重視,才不會在被安靜招募後,覺得自己應該打開求職網站尋找下一份工作。

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麥格雷認為,企業必須讓員工知道安靜招募對他們能帶來什麼助益,員工才會欣然接受新的任務。
圖/ Shutterstock

安靜招募是個不得已的作法,畢竟如果員工喜歡自己的工作,他們怎麼會願意接受突如其來的調動或新任務,也沒有人會想在一間不願對外招募所需人力的公司工作。事實上,就有人認為安靜招募只不過是讓人們承擔更多工作,卻沒有相應的薪資成長。

俄亥俄北方大學法律總顧問Lisa Lang則警告,安靜招募意謂著身兼多職,當人們不只一件工作在身時,會影響工作效率,優先任務互相衝突有可能導致出錯或疏忽,呼籲人們必須更為謹慎。

但麥克雷表示,如果這一年企業不安靜招募,恐怕很多公司會面臨倒閉危機。一個好的安靜招募必須為員工設身處地著想,如果能向員工告知這個新任務可以為職涯帶來多大的幫助,那麼員工也會更樂意迎接新的挑戰,但如果只是缺人要調動人力彌補,員工可能不會太情願。

「如果你要求員工勝任不同的任務,你應該要能清楚告訴他們,這對他們究竟代表著什麼?」麥克雷說。

資料來源:CNBCMassLiveInc

責任編輯:錢玉紘

關鍵字: #職場
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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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