做事先看問題還是找對目標?不讓團隊運作偏離軌道,專家建議這麼做
做事先看問題還是找對目標?不讓團隊運作偏離軌道,專家建議這麼做

有一位前輩在金融圈創立了公司,他一直想打世界級的比賽,所以他做事的要求是以世界級品牌為基準。他研究賈伯斯被迫離開自己創辦的蘋果電腦、又重新回鍋後,蘋果如何花了十年使公司市值站上高點;他也研究為何張忠謀以一個華人之姿站上德州儀器三把手後,卻願意在五十六歲時創建台積電。蘋果的偉大,以及台積電「護國神山」的地位,都是因為創辦人一開始心裡想的就是世界級的規格,眼裡看的也不是一般人看得到的世界。即便佩服這位前輩的雄心壯志,但我也不免認為有這個必要嗎?台灣的養分足以支持這件事發生嗎?他對他所需付出的代價都做好心理準備了嗎?

我問他:「你為何不先成為台灣第一?等到有了自信與成功經驗、團隊的狀態與公司的資源都更加到位後,再去挑戰下一個目標;就像很多運動選手,都是先成為國內冠軍,才代表國家去參與世界級競賽。」

他回答:「斜率不同,會使你打一場完全不同的比賽。以台灣第一為基準,仰角可能是三十度;以世界第一為基準,仰角可能是六十度。角度的差異,會導致需要思考與建構的配套截然不同。人的慣性是非常強大的,當團隊習慣某種節奏或做法,不管是正向或負向的,要撼動就不容易。張忠謀當初創立台積電,就是以成為世界級品牌為目標,所以他在訂定策略與選育團隊時,都是以全球化、產業高標準的前提去思考與設計。他為台積電選擇的斜率,使他與他的團隊成員是在玩跟其他人不一樣的遊戲。」

我覺得這十分有道理;你要準備撐竿跳高一公尺,跟你要挑戰世界紀錄六.二一公尺,所需要做的身心準備、起跑距離、努力程度,都是截然不同的。那種企圖心,以及追求目標的過程中產生的壓力與張力,都會影響你在練習時的自我要求,因此,自然能鍛鍊出不同層次的心智狀態與實力。

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圖/ dotshock via shutterstock

以目標為解決問題重心,刺激達標的行動力

前來找我輔導的主管們,很多人開頭第一句話都是:「我現在有個問題,就是……」通常,我聽了幾句話後,便會禮貌性地打斷,問對方:「所以,你最想要達成的目標是什麼?」許多人會直接愣住,彷彿從沒想過,或因為已經陷在現實的問題中太久,一時之間竟無法俐落或堅定地說出目標是什麼。

神經語言程式學之父理察.班德勒(Richard Bandler)說:「尋找問題,你就會找到問題;尋找解決方法,你就會找到方法。」倒不是解決問題不重要,而是若以「問題」為重心,資訊或能量就會被集中到問題上,但如果能以想要達成的「目標」為焦點,討論或關注就會圍繞著這個方向去展開。兩種路徑也許都能達到解決問題的結果,但一個是針對過去、一個則是看向未來,執行過程中的態度與情緒會截然不同。

我非常同意世界知名的潛能開發專家安東尼.羅賓斯說過的一句話:「目標是工具。」透過設立與達成一個又一個的目標,個人或組織便能一步步地、踏實地朝著願景前進。 目標是實現你所欲狀態的工具,不是終點。 我們很容易低估或忘記,在工作中或生活裡,我們多麼需要一個又一個的小勝利,來讓自己維持動能。如果說我在工作上有做出一點點成績,那是因為我很會為自己設立目標;一開始的確只是照著公司目標走,公司要我做什麼,我就想辦法實現。但後來,我在實現目標的過程中,看見了自己扎扎實實的成長,以及達標能為我帶來的滿足感,便開始沉迷於為自己的職場與人生設立一個又一個的目標,透過目標去刺激我的行動。

以我出書的這個例子來說,在新冠肺炎爆發、台灣疫情升至第三級警戒時,我所有的授課與教練安排都往後延,因此突然多了很多時間,而我是個閒不下來的人,便覺得要為自己的出書夢想做點什麼。於是,我為自己訂定了一個目標,每天要寫五千字,最後,我在兩週內就完成七萬字。有了東西,就有了自信,不再覺得出書這件事離我遙不可及,後來也很幸運地得到時報出版社的支持,讓書順利出版。若我沒有利用目標這個強大的工具,就根本無法為自己掙得一個作家的身分。

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圖/ Tiko Aramyan via shutterstock

領導者落實目標方向,不讓團隊偏離軌道

對於組織而言,透過目標的設定來集中大家的注意力,並進行資源配置的共識,也是非常有效的。我曾協助過一間公司,創辦人是非常有創意的人,但他的想法又多、又跳躍、又天馬行空,團隊其實很難掌握他飛揚的思緒。許多行動規劃改來改去,有些曾經十萬火急的專案,過沒多久又胎死腹中,造成很多不必要的資源浪費。對於現金流非常穩定、沒有求生壓力的公司而言,這真是一種意想不到的反向影響。

我說服這位創辦人強迫排序出這一年想做的事(至少目前想到的),因為公司畢竟是資源有限的地方,有錢也不能這麼花。他提出,曾經看過前微軟戰略合作總監劉潤寫道:「看五年,想三年,認認真真幹一年。」他想以這種方式讓團隊了解他腦中究竟在想什麼。來回討論幾次後,到了誓師大會前,我直覺建議以倒三角的順序分享,先讓大家知道五年努力的大方向是什麼,再聚焦於今年需要進行的重點項目,最後以召喚行動(call for action)作為結尾,讓大家動起來。

然而,上場前,這位創辦人將流程改成先講一年,再講三年,然後帶到五年。他說,因為參與者有很多第一線的人,他們對於又大又遠的東西較無感,而且人的注意力有限,要趁他們精神比較好時,聽清楚今年的任務有哪些。當然我有我的邏輯,他有他的道理,但不得不說,他畢竟是從第一線打拚上來的人,還是有其細膩的思考與行為角度。無論是五三一,或是一三五,兩者都是透過目標,讓自己與團隊有依循的脈絡,使我們不至於偏離軌道太多或太久。

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圖/ 時報出版

本文授權轉載自《敏感度領導:疏離世代工作者必備的決勝關鍵》,賴婷婷著,時報出版

責任編輯:蘇柔瑋

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從智慧助手到自主代理:博弘雲端如何帶領企業走上 AI 實踐之路
從智慧助手到自主代理:博弘雲端如何帶領企業走上 AI 實踐之路

「代理式 AI 」(Agentic AI)的創新服務正在重新塑造企業對AI的想像:成為內部實際運行的數位員工,提升關鍵工作流程的效率。代理式AI的技術應用清楚指向一個核心趨勢:2025 年是 AI 邁向「代理式 AI」的起點,讓 AI 擁有決策自主權的技術轉型關鍵,2026 年這股浪潮將持續擴大並邁向規模化部署。

面對這股 AI Agent 浪潮,企業如何加速落地成為關鍵,博弘雲端以雲端與數據整合實力,結合零售、金融等產業經驗,提出 AI 系統整合商定位,協助企業從規劃、導入到維運,降低試錯風險,成為企業佈局 AI 的關鍵夥伴。

避開 AI 轉型冤枉路,企業該如何走對第一步?

博弘雲端事業中心副總經理陳亭竹指出,AI 已經從過去被動回答問題、生成內容的智慧助手,正式進化為具備自主執行能力、可跨系統協作的數位員工,應用場景也從單一任務延伸至多代理協作(Multi-Agent)模式。

「儘管 AI 前景看好,但這條導入之路並非一帆風順。」博弘雲端技術維運中心副總經理暨技術長宋青雲綜合多份市場調查報告指出,到了 2028 年,高達 70% 的重複性工作將被 AI 取代,但同時也有約 40% 的生成式 AI 專案面臨失敗風險;關鍵原因在於,企業常常低估了導入 GenAI 的整體難度——挑戰不僅來自 AI 相關技術的快速更迭,更涉及流程變革與人員適應。

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博弘雲端事業中心副總經理陳亭竹指出,AI 已經從過去被動回答問題的智慧助手,正式進化為具備自主執行能力、可跨系統協作的數位員工。面對這樣的轉變,企業唯有採取「小步快跑、持續驗證」的方式,才能在控制風險的同時加速 AI 落地。
圖/ 數位時代

正因如此,企業在導入 AI 時,其實需要外部專業夥伴的協助,而博弘雲端不僅擁有導入 AI 應用所需的完整技術能力,涵蓋數據、雲端、應用開發、資安防禦與維運,可以一站式滿足企業需求,更能使企業在 AI 轉型過程中少走冤枉路。

宋青雲表示,許多企業在導入 AI 時,往往因過度期待、認知落差或流程改造不全,導致專案停留在測試階段,難以真正落地。這正是博弘雲端存在的關鍵價值——協助企業釐清方向,避免踏上產業內早已被證實「不可行」的方法或技術路徑,縮短從概念驗證到正式上線的過程,讓 AI 真正成為可被信賴、可持續運作的企業戰力。

轉換率提升 50% 的關鍵:HAPPY GO 的 AI 落地實戰路徑

博弘雲端這套導入方法論,並非紙上談兵,而是已在多個實際場域中驗證成效;鼎鼎聯合行銷的 HAPPY GO 會員平台的 AI 轉型歷程,正是其最具代表性的案例之一。陳亭竹說明,HAPPY GO 過去曾面臨AI 落地應用的考驗:會員資料散落在不同部門與系統中,無法整合成完整的會員輪廓,亦難以對會員進行精準貼標與分眾行銷。

為此,博弘雲端先協助 HAPPY GO 進行會員資料的邏輯化與規格化,完成建置數據中台後,再依業務情境評估適合的 AI 模型,並且減少人工貼標的時間,逐步發展精準行銷、零售 MLOps(Machine Learning Operations,模型開發與維運管理)平台等 AI 應用。在穩固的數據基礎下,AI 應用成效也開始一一浮現:首先是 AI 市場調查應用,讓資料彙整與分析效率提升約 80%;透過 AI 個性化推薦機制,廣告點擊轉換率提升 50%。

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左、右為博弘雲端事業中心副總經理陳亭竹及技術維運中心副總經理暨技術長宋青雲。宋青雲分享企業導入案例,許多企業往往因過度期待、認知落差或流程改造不全,導致專案停留在測試階段,難以真正落地。這正是博弘雲端存在的關鍵價值——協助企業釐清方向,避免踏上產業內早已被證實「不可行」的方法或技術路徑,縮短從概念驗證到正式上線的過程,讓 AI 真正成為可被信賴、可持續運作的企業戰力。
圖/ 數位時代

整合 Databricks 與雲端服務,打造彈性高效的數據平台

在協助鼎鼎聯合行銷與其他客戶的實務經驗中,博弘雲端發現,底層數據架構是真正影響 AI 落地速度的關鍵之一,因與 Databricks 合作協助企業打造更具彈性與擴充性的數據平台,作為 AI 長期發展的基礎。

Databricks 以分散式資料處理框架(Apache Spark)為核心,能同時整合結構化與非結構化資料,並支援分散式資料處理、機器學習與進階分析等多元工作負載,讓企業免於在多個平台間反覆搬移資料,省下大量重複開發與系統整合的時間,從而加速 AI 應用從概念驗證、使用者驗收測試(UAT),一路推進到正式上線(Production)的過程,還能確保資料治理策略的一致性,有助於降低資料外洩與合規風險;此對於金融等高度重視資安與法規遵循的產業而言,更顯關鍵。

陳亭竹認為,Databricks 是企業在擴展 AI 應用時「進可攻、退可守」的重要選項。企業可將數據收納在雲端平台,當需要啟動新型 AI 或 Agent 專案時,再切換至 Databricks 進行開發與部署,待服務趨於穩定後,再轉回雲端平台,不僅兼顧開發效率與成本控管,也讓數據平台真正成為 AI 持續放大價值的關鍵基礎。

企業強化 AI 資安防禦的三個維度

隨著 AI 與 Agent 應用逐步深入企業核心流程,資訊安全與治理的重要性也隨之同步提升。對此,宋青雲提出建立完整 AI 資安防禦體系的 3 個維度。第一是資料治理層,企業在導入 AI 應用初期,就應做好資料分級與建立資料治理政策(Policy),明確定義高風險與隱私資料的使用邊界,並規範 AI Agent「能看什麼、說什麼、做什麼」,防止 AI 因執行錯誤而造成的資安風險。

第二是權限管理層,當 AI Agent 角色升級為數位員工時,企業也須比照人員管理方式為其設定明確的職務角色與權限範圍,包括可存取的資料類型與可執行的操作行為,防止因權限過大,讓 AI 成為新的資安破口。

第三為技術應用層,除了導入多重身份驗證、DLP 防制資料外洩、定期修補應用程式漏洞等既有資安防禦措施外,還需導入專為生成式 AI 設計的防禦機制,對 AI 的輸入指令與輸出內容進行雙向管控,降低指令注入攻擊(Prompt Injection)或惡意內容傳遞的風險。

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博弘雲端技術維運中心副總經理暨技術長宋青雲進一步說明「AI 應用下的資安考驗」,透過完善治理政策與角色權限,並設立專為生成式 AI 設計的防禦機制,降低 AI 安全隱私外洩的風險。
圖/ 數位時代

此外,博弘雲端也透過 MSSP 資安維運託管服務,從底層的 WAF、防火牆與入侵偵測,到針對 AI 模型特有弱點的持續掃描,提供 7×24 不間斷且即時的監控與防護。不僅能在系統出現漏洞時主動識別並修補漏洞,更可以即時監控活動,快速辨識潛在威脅。不僅如此,也能因應法規對 AI 可解釋性與可稽核性的要求,保留完整操作與決策紀錄,協助企業因應法規審查。

「AI Agent 已成為企業未來發展的必然方向,」陳亭竹強調,面對這樣的轉變,企業唯有採取「小步快跑、持續驗證」的方式,才能在控制風險的同時,加速 AI 落地。在這波變革浪潮中,博弘雲端不只是提供雲端服務技術的領航家,更是企業推動 AI 轉型的策略戰友。透過深厚的雲端與數據技術實力、跨產業的AI導入實務經驗,以及完善的資安維運託管服務,博弘雲端將持續協助企業把數據轉化為行動力,在 AI Agent 時代助企業實踐永續穩健的 AI 落地應用。

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