貝佐斯：一家成功的公司必須支持「說真話」文化！他為何不怕員工真實意見？|數位時代 BusinessNext

貝佐斯：公司發展支持說真話的文化才能成功！他是怎麼做的？

貝佐斯近來接受麻省理工學院（MIT）研究科學家兼Podcast節目主持人利克斯·弗里德曼（Lex Fridman）的採訪，並發表了上述評論。他指出，縱觀人類歷史，說真話往往會讓人陷入麻煩。

「讓你回到一萬年前，你住在一個小村莊裡，如果你能與其他人相處融洽，你就能生存，就能繁衍後代。但如果你是村里講真話的人，你可能會在半夜被人用棍棒打死。」

他接著說，原因是「真相通常會讓人感覺不舒服，會讓人尷尬，會讓人心煩意亂……它們也會讓人產生戒心，即使這不是故意的。」

然而，「說真話」也可能是一家公司成功與否的最大區別，為此貝佐斯認為「任何高績效的組織都必須有支持說真話的機制和文化」。這包括貝佐斯旗下的太空旅遊公司藍色起源（Blue Origin），他將從亞馬遜那裡得來的寶貴經驗應用於該公司。幾年前，貝佐斯辭去亞馬遜首席執行長的職務。

他建議的一個策略適合應用在會議上：讓資歷最深的人最後發言，資歷較淺的人先發言，以便讓決策者以一種未經過濾的方式聽取每個人的意見。

「我從經驗中知道，如果我先發言，即使是意志非常堅強、非常聰明、判斷力很強的與會者也會想：好吧，如果貝索斯這麽想，我來開會的時候想的是另一件事，但也許我錯了。」

他還認為，領導者應該公開地與團隊討論說真話的困難。他說：「你必須提醒人們，這樣做會讓人不舒服，不符合我們作為人類的天性，我們主要是透過成為社會動物、友好合作來生存的。」

他指出，即使是在「說真話」和「有非常正式的機制」的科學領域，也有高級和初級科學家之分，所以「人類有一個等級制度，在某種程度上，資歷很重要」。

他回憶起亞馬遜歷史上的一個時刻，當時客戶在撥打公司服務電話後抱怨等待時間過長，但會議上展示的指標顯示，等待時間不到60秒。在一次會議上，貝佐斯在客戶服務主管在場的情況下直接撥打了電話。這個電話的等待時間超過了10分鐘。

貝索斯解釋：「這充分表明，數據收集出現了問題，我們沒有衡量正確的東西。你知道，這引發了一系列事件，我們開始正確地衡量它。」

妥協、固執不會帶來真相

他還警告說，有兩件事會阻礙我們找到真相：妥協和固執。在前一種情況下，持不同意見的雙方可能只是對什麽是正確的決定有截然不同的看法。他說：「在我們的社會和公司內部，有很多機制來解決這類糾紛。我認為，他們中的很多人真的很糟糕。達成協議的一個非常糟糕的方式就是妥協。」

對於固執，貝佐斯稱：「他們只是進行一場消耗戰，誰先筋疲力盡，誰就會向另一方投降。」

貝索斯認為，避開這些陷阱需要積極主動。他說：「即使感到不舒服，你也必須尋求真相。你必須引起人們的注意，讓他們必須接受你的想法，他們必須為真正解決問題而努力。」

在亞馬遜，貝佐斯向來以重視速度、敏捷性和有效的決策而聞名，他的前副總裁兼幕僚長科林·布萊爾（Colin Bryar）此前曾透露，貝佐斯從不與下屬舉行單獨會議。相反，他鼓勵下屬每周聚在一起四小時共同做決定，這樣他們就能學會團結高效地合作，尤其是在危機出現的時候。

貝佐斯在亞馬遜保持的理念是「每天都是創業第一天」，這意味著要以創業公司的速度、接受風險的心態和創業者的心態來營運公司。

本文授權轉載自：網易科技
責任編輯：蘇祐萱

「過去我們教育教導學生如何從數據中找出標準答案，但在生成式AI的時代，標準答案往往是最廉價的。」臺大EiMBA執行長李家岩一語道破了這波商業典範轉移的核心。他認為，當資訊獲取邊際成本趨近於零，企業的競爭優勢已不再是單純的「掌握資訊」，而是「如何設計讓 AI 與人共同創造價值的流程」。這不只是一句口號，而是一場正在被驅動的轉型。從課程設計的邏輯重組，到學生創業專題的實戰演練，臺大EiMBA正將校園打造成一個允許失敗、快速驗證的「人機共創實驗場」。

告別標準答案，當教授變成「學習架構師」

「我們不再只是教導知識，而是設計學習。」李家岩指出，臺大EiMBA的課程正在經歷結構性的轉變。現在的教授角色更像是一位「學習架構師（Learning Architect）」，他們的任務不是單向輸出，而是設計出高強度的挑戰與情境，讓學生在解決問題的過程中，自然地將 AI 納入決策迴路。

以今年新開設的「雙軸轉型與人工智慧」課程為例，這並非傳統的技術概論課，而是場關於商業邏輯的壓力測試。學生不再只是繳交一份靜態的商業計畫書，反而被要求運用生成式 AI 輔助設計商業模式畫布（Business Model Canvas），甚至利用Vibe Coding技術讓不懂程式語言的商管學生，也能透過自然語言與提示工程，快速生成互動式的原型與操作介面來模擬市場反應。這項技術打破了傳統「文組企劃、理組執行」的藩籬，讓創意能即時轉化為可執行的程式碼。在這個過程中，AI 扮演的角色並非代筆的秘書，而是將概念具現化的加速器，以及最嚴厲的邏輯質疑者。

「這是我在課程中學到最深刻的一課，」臺大EiMBA二年級生、寵物百分百用戶體驗暨品牌行銷中心負責人鐘紫瀕分享道。身處近200人新創組織的高階主管，她坦言最初員工對 AI 充滿敬畏，甚至恐懼被取代。但在 EiMBA 的課堂上，她發現 AI 真正的價值在於「攻防」與「鏡像」。「老師設計了一種『沙漏式』的提問邏輯，迫使我們把策略餵給AI後，必須面對它無情的反問。」鐘紫瀕回憶，「這個市場假設有數據支持嗎？」、「你的競爭壁壘在哪裡？」這種高強度的追問，都是AI在對學員提出的挑戰，迫使她必須思考得比AI更深、更遠。「以前我們忙著找答案，現在我們學會如何設計出『連 AI 都沒想過的好問題』。AI就像一面鏡子，映照出我們思考邏輯上的盲點。」

數位孿生實戰，將「感覺」轉化為「數據決策」

除了策略層面的思維激盪，AI 在營運端的落地應用，更是讓許多直覺型創業者經歷了一場痛苦卻必要的轉型。臺大EiMBA一年級生、赤赤子設計師林宏諭對此感觸良多。

身處傳統服裝產業，過去他的經營模式多仰賴美感與經驗，「以前做決策就是憑感覺，甚至忙不過來時，連縫扣子這種小事我都自己跳下去做。」但在李家岩講授的「雙軸轉型與人工智慧」課堂上，他被迫面對冰冷的數據與流程，而這正是李家岩強調的「數位孿生（Digital Twin）」素養。

在虛擬世界中建立一個與真實工廠或商業流程一模一樣的模型，利用AI進行模擬與預測，是現代智慧製造的核心。對林宏諭而言這意味著必須將腦中抽象的「職人經驗」轉化為AI讀得懂的 SOP。「那段過程就像是被老師架著刀子往前走，非常痛苦，」林宏諭形容，為了讓 AI 能協助優化流程，他必須把每一個步驟定義清楚，無法再用「大概」、「憑感覺」含糊帶過。

雖然煎熬但成果是豐碩的。當感性的創意被裝進理性的數據框架後，林宏諭發現自己的決策不再是賭博，而是可被驗證的科學。「現在AI不僅幫我理清思緒，更像是團隊的外掛大腦。我開始能鼓勵員工使用AI釋放重複性勞動，讓大家能準時下班，去做更有價值的事。」這正是課程希望帶給學員的轉變，從「事必躬親的管理者」進化為「善用工具的跨域系統設計者」。

跨域共創，打破同溫層的「破壁效應」

如果說AI是另一位虛擬組團員那麼課堂上原本的同學們，就是來自多重宇宙的戰友。這裡匯聚了醫師、網紅、工程師、律師與傳產二代，如此多元的背景在AI的催化下，產生奇妙的化學反應。

李家岩特別提到了榮獲霍特獎（Hult Prize）肯定的「RiiVERSE」團隊。這個由臺大管院 EiMBA 與 GMBA 學生組成的團隊，成員涵蓋了時尚、行銷與創新創業等不同領域。他們利用舊衣回收再製技術，打造出循環經濟的生態圈。「這就是我們強調的跨域共創。」李家岩解釋，在過去，不同領域的專業人士溝通成本極高，但現在，AI成為了通用的翻譯機與黏著劑。

「AI不僅降低了技術門檻，讓文組生也能做Prototype，更讓理組生也能懂得商業敘事。」在這樣的環境下，創新不再是單打獨鬥，而是像RiiVERSE團隊一樣，結合理性與感性，共同回應全球永續（ESG）的艱鉅挑戰。

為了內心的狂熱，動手去做

然而，隨著AI涉入決策越來越深，一個核心問題浮現：在演算法能預測趨勢、生成文案甚至編寫程式的時代，人類領導者的價值還剩下什麼？「我們教的不是被AI取代，而是擴增智慧。」李家岩眼神堅定地說。他強調，未來的領導者必須具備三項關鍵特質：AI素養、跨域系統設計能力，以及科技人文的反思力。

其中最關鍵的，是懂得界定「自主邊界（Autonomous Boundary）」。領導者必須清楚判斷：哪些決策該放手讓 AI 自動化？哪些時刻必須保留人類的溫度與價值判斷？「例如在智慧工廠中，AI 可以預測機台何時需要維修保養，但『什麼樣的風險可以接受』、『我們要解決什麼社會問題』，這些涉及價值觀的決策，永遠需要人類來定奪。」李家岩補充道。

在李家岩眼中，真正的創新往往不是來自同類型人才的討論，而是從不同背景、不同世界觀的碰撞中誕生。「一個人能看到的只是片段，跨域合作才能讓問題完整。」他再次提到。對他而言，EiMBA 想培養的不是知道最多的人，而是能讓「各種智慧」一起工作的人。在AI與人類智慧並存的年代，領導者最重要的能力，不是掌握所有答案，而是打造一個能讓答案自然生成的組織環境。「未來需要的領導者是能整合技術與人、懂得跨域系統思考、也能『擇人(含機器人)而任勢』的人。」李家岩說，而這群充滿創業創新的管理者也將在未來商業戰場上奏出人機協作的新樂章。