【觀點】社會新鮮人怎麼擺脫「菜味」?5大職場保命守則一次看
【觀點】社會新鮮人怎麼擺脫「菜味」?5大職場保命守則一次看

時序進入五月,許多應屆畢業生開始準備投履歷、找工作,部分有實習需求的學生開始也投石問路,想找暑假的「歸宿」,好不容易通過一關又一關的面試、找到了新工作,但這只是開始,在職場裡要如何自保,才是大學問!

一、養成隨時記錄的習慣

「人、事、時、地、物」的掌握,無論菜鳥或老鳥都需要做好做滿。無論是抄筆記,或是用電腦檔案紀錄,形式不重要,但內容才是關鍵。

記錄的本身,除了是釐清工作內容及事情經過之外,藉由寫下來時整理思緒,也能夠更有邏輯地思考,將每個步驟可能發生的問題、如何解決都列出來,而上司或同事給的意見,也可以當成備註寫在旁邊,下次若有差不多的任務時,也能夠更清楚地掌握方向。

例如若是進入客服部門,每天都會遇到各式各樣的客訴,無論是商品品質的質疑、物流、金流、退貨……各式各樣的問題,但卻是不一樣的處理流程,第一次有主管或前輩帶的時候,就應該詳細地紀錄下來如何應對,而且最好常常在腦子裡演練,這樣才能避免重覆提問,而且在面對客戶時,講話也比較有條理,較容易說服客戶、滿足他們的需求。

二、養成及時反饋、該問就問的習慣

主管交待事情後,不是悶著頭做就好,任何的進度都要馬上回報比較好。每個人都有當菜鳥的時候,就算想要馬上進入狀況,一開始難免會動作比較慢、處理比較久。

就像有些公司會要求員工寫「weekly report」一樣,菜鳥也可以自己整理工作的進度,及時和主管反應,這樣也能避免一步錯、全盤錯的情形,而且因為主動回報,主管也會覺得你懂事、可靠,未來才會願意給你更多表現的機會。

以行銷規畫的工作內容來說,從一開始的資料收集、創意發想、行銷的方式及通路等,每一個步驟都有許多的細節需要判斷,更忌諱悶著頭做,最後全盤皆墨。

做工作進度回報的另一個好處,就是可以知道自己擅長與不擅長的項目。「想像是肉感的,現實是骨感的」,剛進職場時,總覺得自己可以克服一切,但工作一段時間後,總是會發現自己適合的業務內容或範圍,或許等試用期滿,可以和主管進行討論及確認,也許有機會負責自己有把握,或是調到更適任的部門。

若是遇到不懂的問題,最好想好解決方案再去問主管,不要直接想要問出答案,「獨立思考」的能力,也是主管會希望下屬可以擁有的必備技能之一。只要擁有勇敢發問、保持學習心、做錯也勇敢承認不逃避的職場心態,前輩們也會看在眼裡。更別說只有新人才有一直問問題的權利,及時反映才能迅速解決、不耽誤進度。

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圖/ xFrame

三、責任歸屬要釐清,但把份內事顧好並不真的是負責

有個在美商上班的朋友,和我分享他的「email寫信心法」。無論主管口頭或email交辦的事項,他寫信的第一句話一定是「根據xxx於何時的電話/email指示,交辦了何事」…徹底把責任歸屬寫的一清二楚。我很好奇為什麼要這麼複雜,他說:「冤有頭債有主,美商很在乎責任分配,我總是要把為什麼做這件事說清楚,才不會白白揹鍋。」 感覺起來似乎水很深,但在職場上,暗箭難防,小人永遠不知道在哪裡,小心一點總沒錯。

雖然自保很重要,但他卻忘記了另一個硬道理:組織是各功能單位依其專業進行分工,各功能之間總會有「灰色地帶」,碰到權責不清時,會積極主動負起責任解決的人,往往能夠訓練思考事情時的廣度及深度,無形之中其實是很好訓練自己的機會,上級主管們其實也會看在眼裡。菜鳥們一開始最重要的是學會自保,等到真的了解公司的運作情況之後,再多承擔一點就好,不要一開始就希望被眾人看到,以免在搞不清楚情形、賠了夫人又折兵。

四、公司不會優先考慮員工利益

唯有自我精進、提升核心競爭力,才能掌握工作上的主動權。在日本有「經營之盛」美名、身為京瓷創辦人的稻盛和夫曾經說過,「你不會的東西,覺得難的東西一定不要躲,先搞明白,然後慢慢精湛,你就比別人優秀了!」無論是不是菜鳥,遇到事情就應該持續去做,只問耕耘,不問收穫。就像養成習慣需要至少重複21天一樣,持續努力去做,自然會被愈來愈多人看見。

只要讓自己變得更有價值,其他的事情都是水到渠成。默默地做好該做的事,「每個人都有自己的時區」,等到夠優秀的時候,自己要的都會主動上門,將一切看在眼裡的貴人也會願意伸出援手。

五、以禮相待少說話,裝傻藏拙才最真

日劇「惡女」中的女主角田中麻里玲,見到誰都會主動打招呼,連廁所的清潔工,最後都成了幫助她的貴人……雖然是老套的劇情,但俗話說的好:「禮多人不怪」,看到其他人,打招呼就對了。別人就算沒有回應,那也是他的選擇,自己知道該怎麼做就好。

在職場上,總是無法避免同事們聚在一起八卦的時候。這個時候,最好不要插嘴,找個理由藉故走開,更要記得一個真理:「在自己能力較弱沒有話語權的時候,就少表達自己的看法」,不然如果消息傳出去,別人會以為是你說的,到時候揹了黑鍋,得不償失。「閉嘴的魚,最不容易上鈎」,少說話就對了。若是非開口不可的情形,則可以運用卡內基的原則:「多聊別人感興趣的話題」,這樣可以避免言多必失的狀況出現,還可以拉進距離,「把厲害的人變成自己人」。

「天助自助者」,好好掌握住保命原則,自然能在職場中生存,當然,更重要的是肯定自己、相信自己。而且身為新人,千萬不要輕言離職,至少要學到關鍵能力再說,不然就太浪費時間了!

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(觀點文章呈現多元意見,不代表《數位時代》的立場)

責任編輯:傅珮晴、錢玉紘

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從模型競爭走向算力經濟,INFINITIX 助客戶打造軟體定義 AI 基礎建設
從模型競爭走向算力經濟,INFINITIX 助客戶打造軟體定義 AI 基礎建設

過去兩年,人工智慧技術以史無前例的速度翻轉企業營運與競爭態勢,從客服、知識管理到軟體開發,越來越多企業將大型語言模型(LLM)導入企業營運流程,隨著應用程度的深化與廣化,越來越多發現,真正的挑戰早已不只是「選擇哪個模型」,而是如何管理算力、控制成本、確保資料安全,以及讓不同世代GPU、模型與AI應用可以持續共存與調度。

代理式AI崛起後,AI應用從回答問題進展為執行任務、操作系統以及串接流程,連帶拉升對AI基礎設施的需求與架構複雜度,而這意味著,想要發揮AI綜效,光只有模型與技術尚不夠,必須將整體IT環境逐步升級為AI基礎建設(AI Infra)。

深耕AI管理領域多年的數位無限(INFINITIX),近年積極布局軟體定應AI基礎建設(Software Defined AI Infrastructure)市場,除持續深化與GPU、伺服器與AI硬體生態系的合作關係,如於2021年取得NVIDIA Solution Advisor全球夥伴資格,2025年亦獲AMD GPU生態建設夥伴獎,也因應市場需求推出AI-Stack與ixCSP兩大產品線,協助企業、雲端服務供應商(CSP)與新世代AI雲端業者,更有效率地管理跨世代AI算力資源。

數位無限執行長陳文裕表示:「我們的目標是協助客戶打造軟體定義AI基礎架構,讓其可以視需求向下整合不同世代GPU、儲存與網路設備,同時,向上鏈結模型、Token跟AI應用,加速企業的AI創新轉型腳步。」

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數位無限執行長陳文裕
圖/ 數位時代

從AI模型到AI經濟,企業競爭焦點轉向算力與Token調度能力

過去市場談AI,焦點多半放在模型參數、推論效能與模型能力,但在大型語言模型推論需求暴增的現下,AI Infra早已從單純GPU採購演變成涵蓋機櫃、網路、儲存、散熱與電力的整體工程;企業真正需要的,不是更多GPU、而是如何更有效率地調度與利用算力。

尤其在NVIDIA提出Token Factory概念後,全球AI產業正逐步從模型競賽轉向「AI經濟」,亦即,影響企業AI決策的再也不是使用哪個模型、部署多少GPU,而是消耗多少Token、產生多少AI服務,以及算力是否能被有效共享與調度。

換言之,在AI新世界,算力調度能力的重要水漲船高。對此,陳文裕十分認同的說:「企業想要提升AI競爭力,不僅要掌握模型與應用,還必須進一步思考如何有效切割GPU資源、讓不同部門甚至集團子公司共享算力、延長舊世代GPU的使用壽命,甚至是如何將閒置算力轉變成可交易的資源等。」

事實上,這也是大量AI資料中心(AIDC)跟新世代AI雲端服務(Neo Cloud)業者出現的原因,包括CoreWeave、Nebius、Lambda Labs、GMI Cloud等業者皆試圖以更具彈性的方式,提供企業所需的GPU服務與AI算力平台。

看準這波趨勢,數位無限除透過AI-Stack提供GPU切片、模型部署、模型管理與MLOps等服務,協助客戶提升GPU使用率,更進一步推出ixCSP平台,讓雲端服務供應商與新世代AI雲端業者,能從過去單純販售GPU資源轉型為提供GPU as a Service、Token as a Service與Model as a Service等創新AI服務。

以Software Defined AI Infrastructure助企業以「通用化、鬆耦合」迎戰瞬變AI世代

因應AI新世代帶來的挑戰:模型快速升級、算力需求攀升、GPU世代交替迅速,企業在追逐AI落地的同時,勢必得面臨基礎建設更新速度過快、硬體投資壓力升高,以及資源利用效率難以最佳化等挑戰。

為協助企業在AI快速演進與基礎建設投資之間取得平衡,數位無限的作法是,透過AI-Stack將底層硬體抽象化,以Token或模型服務形式提供,讓企業客戶、AIDC與Neo Cloud業者可以延長不同世代與不同品牌的AI硬體設備的生命週期、創造更高的使用價值、甚至是展開更多元的營收模式。

例如,高雄醫學大學附設中和紀念醫院便透過數位無限的AI-Stack解決GPU資源調度效率不彰問題,加速39項AI模型進入臨床應用階段,成功建立起「從模型開發到臨床落地」的完整生態系統。而日本精密製造大廠–Union Tool Co.–則是透過AI-Stack簡化GPU資源共享、加速AI模型的開發與測試腳步,為提升生產效率做最佳準備。

「如果大型企業或AIDC業者擁有閒置資源,也可以透過ixCSP平台,把算力共享或調度給集團內部團隊、子公司,甚至上下游合作夥伴使用,進一步提升整體資源利用率。」數位無限執行長陳文裕如是說道。

隨著AI從工具演變成企業核心基礎建設,企業真正需要的,也不再只是單一模型,而是一套能持續適應AI快速演進的AI Infra,而這與數位無限近年來的重要轉型方向一致:從AI管理軟體提供者轉型為軟體定義AI基礎建設供應商,更好協助客戶打造具備「通用化」與「鬆耦合」特性的AI基礎建設。

除以AI-Stack與ixCSP協助客戶提升算力使用效率與價值,數位無限亦計畫與硬體合作夥伴推出Agentic AI一體機方案,協助企業快速建立可驗證、可部署、可切割、可共享的AI運算環境,降低企業從PoC走向實際導入的門檻,加速AI落地。

總的來說,隨著AI競爭從模型能力延伸到算力治理,企業比拚的不僅是導入速度,而是能否建立一套足夠彈性、可持續演進的AI Infra,而這與數位無限的發展目標一致,將持續不斷優化產品服務,化身企業搶進AI新世代的關鍵合作夥伴。

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