做主管別想討人喜歡!張忠謀:成功的領導人都不可愛,他們是被尊敬的
做主管別想討人喜歡!張忠謀:成功的領導人都不可愛,他們是被尊敬的

仁慈、平易近人、關愛部屬,是多數員工心中對好主管的形象。然而,台灣積體電路製造(下稱台積)創辦人張忠謀卻認為,領導者不能只當啦啦隊長鼓舞士氣,而是要提出方向,帶領團隊前進,才能創造價值。「知道方向、找出重點,想出解決重大問題的辦法」是檢驗領導人是否優異的主要條件。

「大部分成功領導人都不是可愛的,可是他們是被尊敬的,可愛與被喜歡,是不等於被尊敬的。」張忠謀相信,能力中的同仁,通常會追隨一位能夠洞察問題、擘畫未來的領導者。即使對下屬要求嚴格、吝於讚美,同仁仍然認同並尊敬他。

張忠謀眼中的領導者具備哪些特質?

特質一:對於核心決策,「強勢領導」是必要的

為了讓團隊朝組織目標前進,「強勢領導」是必要的。意思是決策時,雖然會徵詢他人的意見,但對於核心決策有強烈主見,其餘決定就從善如流。所以強勢領導者的決策,通常很難讓大家全都滿意。

張忠謀自認強勢,他認為這種領導方式比耗費時間說服每一個人,開各種會議尋求共識的中性領導更好,「決定的責任,一定在本人身上,因為你徵詢過的人很少會認錯。

假設企業考慮併購一間公司,但併購之後營運成效不好,曾參與的主管會說自己當初是持保留意見。反過來看,如果表現還不錯,連過去否定提案者都會想要沾光,這是人性。因此,與其花精神爭取多數人同意,不如多思考這項決定的效益與風險。

特質二:能預測危機

這就連結到領導者需具備的第二個特質——能夠預測一個範圍裡可能發生的事情,帶領企業朝這個範圍裡,最可能的路走;但同時,他要知道這個範圍裡,最壞的情況,他輸得起、輸不起。

預測危機,及早採取行動防範風險,也關乎企業存亡。金融海嘯爆發的前一年,張忠謀就預警次貸風暴會發生,因應 2008 年景氣衰退,將台積的資本支出從 26 億美元(約 832 億元新台幣),刪減至 18 億美元(約 576 億元新台幣),確保獲利和現金,不過研發支出不減,以維持競爭優勢,「假如市場更壞,這 18 億資本支出,台積可以承擔。」

媒體曾問他擔不擔心同業在 2008 年大幅擴廠、乘勝追擊?張忠謀表示,這的確需要考量,「沒有競爭者在裡面的策略,不是策略。」不過,台積公布刪減資本支出後,競爭者也降低他們的資本支出,這些都在他的預料之中。

那麼該如何提高決策勝率呢?張忠謀坦言,自己也常陷入苦思,面對棘手問題就像下棋,對手可能有各種回應方式,你再下一步,他又有各種棋步。「下棋的高手,是可以看到終局的;中等的,也至少能看好幾步。我會勸同仁多想幾步,愈能多想,決策的成功率會提高。」

你可以相當嚴格地對待你的同仁,但是一定要公平,而且不用私人,不能有私心。

不要把 integrity(正直誠信)放在績效評比的其中一項,而是把 integrity 當作先決條件。

決定的責任,一定在本人身上,因為你徵詢過的人很少會認錯。

沒有競爭者在裡面的策略,不是策略。

資料來源:《器識》,商業周刊;2019 清華大學演講

張忠謀 Profile

1931 年生,台灣積體電路製造創辦人。1987 年創辦台積,興建台灣第一座 12 吋晶片廠,並開創半導體代工模式。目前台積電拿下全球近 6 成晶片代工的訂單,2023 年 7 月市值曾超過 15 兆元,為全球前 10 大企業。

本文授權轉載自:經理人

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AI代理時代已至!國泰金控以GAIA 2.0框架加速AI應用百花齊放
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AI正以驚人速度重塑世界樣貌,金融產業也不例外。國泰金控作為台灣最大的金融控股公司之一,不僅積極擁抱創新變革,更透過開放分享促進產業共好:在「2025國泰金控技術年會」中分享「GAIA 2.0技術框架」,揭示多代理(Multi-Agent)雲端協作架構,讓AI從知識問答助理進化成可以自主推論、規劃與協作的夥伴,拉開以人為中心的金融科技新世代序幕。

以GAIA 2.0技術框架為基礎,加速集團應用百花齊放

GAIA是國泰金控為實現AI即服務(AI as a Service)提出的關鍵技術框架,歷經一年的發展,不僅成功建立超過200種資料類別的知識庫、彙整50多種生成式AI模型的Model Hub、設有70道安全防護檢查點的AI護欄。

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國泰金控副總暨國泰世華銀行數據長梁明喬分享GAIA 2.0技術框架與集團GenAI應用案例
圖/ 數位時代

國泰金控副總經理暨國泰世華銀行數據長梁明喬指出:「隨著代理式AI技術崛起,我們在今年提出GAIA 2.0技術框架,目標是讓AI助理(Assistant)進化成AI Agent,可以跨單位整合工具、數據與分工,實現真正的智慧協作。」

舉例來說,為深化集團員工運用AI提升工作效率,我們打造員工AI助手—Agia,協助同仁進行知識查詢、資料摘要等任務,提升效率與生產力;另外,透過AI自助開發平台—GAIA Studio,讓員工以No Code工具,連結內部知識庫,並以視覺化介面或Prompt快速自主開發,打造業務場景所需的生成式AI服務與工具。GAIA Studio 上線三個月已有28個部門自助開發超過40支內部應用AI服務(包含行銷文案、各類產品知識、趨勢摘要等)。

在技術面,具體作法是透過GAIA 2.0框架下的四個模組,包含負責統籌AI Agent任務分配與協作流程的「Agent Core核心框架」、提供安全自主運作環境的「Agent Workspace可控環境」、連結Agent間共通語言的「Agent Protocol串接協定」,以及集中管理AI工具與元件的「Agent Marketplace整合市集」,以加速AI Agent應用研發與部署。

梁明喬表示:「接下來,我們將以GAIA為引擎,打造通用型、業務型、IT型與服務型AI應用,如Vibe Coding、CUBE Intelligence等服務,一步一腳印擴展集團的AI Agent生態圈,型塑智慧金融新格局。」

舉例來說,隨著生成式AI普及,客戶對於數位(助理)服務的期待更高,國泰世華銀行數位品牌CUBE推出「CUBE Intelligence」兩項新服務,包含「升級版」智能助理–阿發,滿足客戶詢問複雜問題的需求,無論客戶提出什麼問題,都可以完整步驟與適當的情緒價值強化與客戶的連結,讓服務更智慧、貼心且符合期待。

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國泰金控副總暨國泰世華銀行數位長陳冠學展示「CUBE Intelligence」兩項新服務
圖/ 數位時代

國泰金控副總經理暨國泰世華銀行數位長陳冠學表示:「除了升級版阿發,另一新服務是我們也在CUBE App新增『對話式功能搜尋(CUBE Search)』,就像把行員放到CUBE App一樣,讓客戶可以用自然語言輕鬆找到想要的服務,讓服務體驗變得更聰明、更人性也更懂你。」兩項CUBE Intelligence新服務即將在年底正式上線。

跨界合作推動台灣大型語言模型落地,加速生成式AI發展

大型語言模型具備強大的語意理解與內容生成能力,是生成式AI快速發展的關鍵推力。國立政治大學金融科技研究中心主任王儷玲指出:「金融產業因為有獨特的金融語境、法規語意以及在地化的繁體中文知識,國際通用模型並不適用,必須建構本土知識庫、標準化模型機制、AI 法規沙盒及在地算力平台,發展台灣企業共同主導與管理的大型語言模型,方能讓更多金融業者透過微調打造適用模型、加速可信賴的AI Agent服務落地。」

國泰金控數數發中心數據暨人工智慧發展部副總經理劉浩翔進一步補充:「本地大型語言模型的成功關鍵,不僅是掌握充足且高品質的數據,還要透過後訓練微調與人類回饋強化學習的訓練方式去微調出適用的AI模型,藉此提升答案的精準度,尤其是需要跨法規、多層邏輯的嚴謹金融專業知識。」

AI要成功,除了應用場景、模型,算力也扮演至關緊要角色,對此,鴻海科技集團亞灣超算執行長姚延宗表示:「本土算力是支持本土大型語言模型落地的關鍵。」不過,他也強調,AI算力快速迭代且進入門檻高,不是每一間企業都可以自建算力,因此,亞灣超算與NVIDIA合作啟用超算中心,讓金融等台灣企業可以按需租賃所需算力,解決資料共享等敏感問題,加速金融AI應用的多元發展。

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產業與學界專家於國泰金控技術年會交流生成式AI如何在台落地應用,左起為:國泰金控副總經理施君蘭、政治大學金融科技研究中心主任王儷玲、國泰金控數數發中心副總經理劉浩翔、鴻海科技集團亞灣超算執行長姚延宗
圖/ 數位時代

總的來說,從GAIA 2.0技術框架的推出、生成式AI的落地應用、到積極參與本土大型語言模型建置等行動,可以清楚看到,國泰金控正由內而外推動全面AI創新:強化內部流程效率與治理能力、以智慧化服務提升客戶體驗,並透過技術開放與跨域合作,為金融產業的數位與AI智慧轉型注入新動能。

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