留住人才併購就成功了一半
留住人才併購就成功了一半
2001.05.01 |

企業合併,往往代表企業準備擴大版圖,精簡組織,也表示他們正回應全球化與科技變遷等議題。但不幸地,合併消息同樣傳至競爭對手與獵人頭公司耳中,你的競爭對手瞭解你員工的焦慮,「即使能繼續捧住飯碗,將調派何處?」「我能否適應新公司組織結構?」「敘薪與績效評估方式會改變嗎?」這些疑慮組織內無一階層能倖免。
大多數人把注意力集中於併購的法律、財務和營運層面,但曾經歷合併過程的高階主管坦承,人事管理,才是使合併價值發揮到極致的關鍵。一項針對7個國家,190家公司的研究結果顯示,超過3/4的高階主管相信,留住有才能的重要員工,是併購過程中最「關鍵(critical)」的成敗因素,也就是說,必須確保大部分你所需要的員工,在整合過程中堅守崗位。

**四種不同型態的購併選擇

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綜觀所有併購案,購併型態基本上分為四種:營運獨立,被接管,對等合併,和轉型改造四種。
第一種「營運獨立」模式比較單純,大多數員工待在原位,此時唯一須釐清的是最資深主管們的角色。第二種「接管模式」通常是由合併者的管理階層著手進行,但當被併購公司團隊顯然較優秀時則需例外處理。如一家名列《財星雜誌》500大的化學公司與同行合併,收購者承認在某些領域,被接管公司的確更為出色,因此收購者迅速確認被合併公司的重要員工,告訴他們仍將被委以重任。第三種「對等合併」模式則是考慮讓雙方菁英都有機會出線成為主管,而若採行「轉型改造」作為解決方案,則需找出「讓雙方都加分」的最佳方式。
不論採行什麼方式,都不可能一蹴可幾。許多意志不堅的重要員工,很可能在公司還撥不出時間做員工評估時就接受挖角!因此為了留住人才,評估過程務必越快越好。根據經驗法則,6至8周是多數員工可忍受的範圍,評選過程及早起步,可將不必要的人員流動率降至最低,提高合併成功機率。然要特別提醒的是,若合併目的純粹是追求營收成長,而不是以提高組織效率為目標時,整合行動應該延緩,如思科(Cisco)便是箇中高手。思科在合併後的前3個月,側重被併購企業的營收成長,放慢對營收成長無直接影響的整合腳步。
在處理高層人事問題的過程中,也有四種方式可供參考:「單一領導者」,「雙領導者」,「中立評選」和「公開徵才」,但第四種方法其實極少採用,大多數企業仍主要在「單一領導者」和「雙領導者」間取捨。

**解決高層人事的四種方案

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在第一種「單一領導者」模式,企業拔擢一位領導者並賦予挑選經營團隊責任,這好處是可依領導者想法揀選強棒人才,也可以迅速交付重任;但若新領導者對另一家公司所知有限,則容易引發「任用親信」的疑慮。領導者或許可透過第三者協助,發掘對方員工的第一手資料。
第二種「雙領導者」模式,是由兩家公司各推派一位代表,兩位領導者共同建構經營團隊。這種方式能去除「新領導者」模式的缺點,但兩位領導者間可能呈現緊張關係。其實,最好在一開始就點明誰可能是最後贏家,但缺點是,對另一位領導人來說,可能會因此喪失做出最佳決策的動機。雙領導者可避免只晉用自家人的缺失,但也有可能有分裂風險。
另外兩種方式是「中立評選」和「公開徵才」。中立的評估者通常是由人力資源公司擔任,並透過面試和全方位的回饋機制來推薦人選。這種做法或許夠客觀,但較曠日費時。儘管如此,幾項規模十分龐大的合併案中,仍有多個透過這種方式進行,因為若處理得當,這能將徇私任用的疑慮降至最低,但若處理不當,員工也許會認為這些突如其來的外來者盡會愛管閒事(雖然管理者可能覺得很好)而感到不悅,認為這些外來者不如原來老闆,根本無法正確評估員工實力。
第四種方式則是經由公告,對內公開徵才,所有員工都可毛遂自薦申請。這種方法有助於挖掘出被忽略的經理人,但這種做法從另一個角度看,會阻礙員工的在職發展。再者,這種方式也得花許多時間過濾一大堆申請者,並得小心這種方法容易鼓舞員工一窩蜂向其他部門找尋出路。

**建立並落實員工揀選原則

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決定了高層人事後,接下來就是研擬挑選員工的準則,並確認執行的問題。揀選員工時,應有一套標準流程和原則,才能秉公處理並有效宣達公司目標和價值觀。當然,這套流程和原則應依個案量身訂作,但是一份兼顧魚與熊掌的指導原則,最好能留意以下幾點:
■在挑選員工時,應掌握住合併雙方的優勢。
■挑選制度須嚴守惟才是用原則,依能力、專業資格、發展目標及經歷,評鑑是否適合職務需求。
■挑選過程決不受員工年資或內部政治考量之影響,左右聘用決定。
■具爭議的決策,將由執行長、人力資源部門主管和其他資深主管所組成的委員會覆審。
■合併雙方不要刻意在新組織裡提出某固定比例經理人數。然而,若其中任一方經理人在新組織任職比例超過65%,應有委員會覆審挑選過程。
■唯有在確定某職務實在無法從內部找到適任人選的情況下,才考慮對外召募。這是因為對外求才不僅耗時,在新領導者尚未到位的過渡時期,團隊也須持續運作。因此,在過渡時期任命一位暫時性主管,來維持人事穩定與運作有其必要。當然,這位暫時性主管也須瞭解,未來的繼任者才操有組織重組的實際權力。
■未被選上在新公司繼續執行原業務的員工,也不會在次一級職位考慮範圍內。這聽起來似乎對停滯不前的高階主管過於殘酷,但相對來說,卻也為有潛力的年輕員工開闢一條暢通的升遷之路,否則,新生代很容易另謀他就。
當然,除了「人事」安排外,「錢事」如何處理,也是維持績效,激勵並留住重要員工的方式,訣竅就在於分寸拿捏恰到好處。

**解決錢事問題也很重要

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一般來說,激勵員工的金額會使合併案總成本增加5%至10%,這不是小數目,預先準備這筆錢非常重要。在你設法留住並激勵員工的同時,值得思考的是,在合併案中員工獲得多少「遣散」收入?沒有公司股票的員工,離職時不會有負擔,資遣費該如何發放?在合併案中表現優異的高階主管,會要求遣散費需包括全額薪水、獎金,再加上認股權折現,將其獎金採一半現金一半認股權的方式發放,可激發他們留任意願,也提高整合成功率。
不妨來看一個實例。某家健保供應商合併另一家瀕臨破產邊緣的同行。這項合併交易在一個月內很快洽談完成,被購併公司除了兩位有重要經驗的員工外,所有資深經理人在合併第一天就被資遣,而這兩位倖免的員工,則被保障18個月的激勵獎金和工作職位。他們每人的激勵獎金總額約300到400萬美元,分階段發放;但相對地,公司也要求兩位主管需達成一系列目標,包括降低成本,減少員工人數,留住重要員工,提昇顧客服務品質等等,透過這種方式,公司降低了80%的成本。在漫長的整合期間,一旦選出適任領導者,留住重要員工的階段也順利完成後,注意力就應轉移到如何處理員工資遣。最好的長程策略是擬定優渥的資遣計劃,這代價雖然很高,但對於鼓舞留任員工士氣來說,絕對是積極且正面的。

**真誠溝通

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再看另一個合併案,當初被留任的幾位主管爾後又因公司管控政策改變而被優惠資遣,為鼓勵更多的人離職,購併公司又提出條件不錯的資遣方案以鼓勵當初因優渥誘因而留下的人離職,這讓留下來的員工和主管認為未來應能受到平等對待而覺得安心。(本文摘譯自麥肯錫2000年季刊第4季,原文標題為The people problem in mergers。作者Ira Kay現任惠悅(Watson Wyatt)顧問公司高級主管;Mike Shelton,現任麥肯錫(Mickinsey)顧問公司芝加哥分公司顧問一職。本文版權所有麥肯錫顧問公司。)
合併後,主管與重要員工溝通時,常覺得渾身不自在,原因在於不知該如何回應員工的某些質疑,但若不與重要員工會晤將是致命傷。如最近一項跨國製藥業合併案中,我們與公司原有一位重要員工晤談,她剛接獲新組織中一份具吸引力的職務。在訪談過程中,她坦承未接到新組織工作機會前,已先行到其他公司面試。原因是,合併案是她老闆最看重的事件,但她卻被排除於決策核心外,也沒有人告訴她公司最新發展與狀況,她對於自己在新組織的前途,一無所知。
總之,讓重要員工感受到自己是合併案過程中的一分子,允許員工提出意見,再三保證公司絕對不會利用分化來打擊他們。如果這群重要員工並未感受到他們身處核心圈內,當心,他們可能即將忙著另覓頭家!

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AI NAS 何時才值得部署?QNAP 拆解地端 AI 的成本、算力與資料門檻
AI NAS 何時才值得部署?QNAP 拆解地端 AI 的成本、算力與資料門檻

當資料不能離開企業,運算就得靠近:AI 先改寫儲存架構

AI 帶來的第一個變化,不只是運算能力提高,而是企業必須重新決定資料放在哪裡。

儲存架構大致分為雲端與地端兩塊,QNAP 身為資料安全的守護者,長期發展的是地端網路儲存設備(NAS),並擴展至 25GbE、100GbE 高速網路交換器產品線,提供完整的儲存與高速網路基礎架構。威聯通科技(QNAP)總經理劉文義解釋,當資料因合規要求或敏感度不能上雲,就必須留在靠近使用者與應用的地方;運算需求一旦增加,承接資料的裝置也自然被推向地端 AI。

不能上雲的名單比想像中長。醫療業持有大量醫療個資,金融與保險業受到合規與法規限制,部分大學院校與設計公司也不希望資料被雲端存取。對這些組織而言,問題並不是雲端好不好用,而是一開始就沒有把核心資料全面上雲的選項。

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威聯通科技(QNAP)總經理暨威強電集團(IEI)董事長 劉文義
圖/ 數位時代

真正讓更多企業回頭計算的,則是長期成本。劉文義指出,資料上傳雲端可能免費,下載卻會按流量收費;當企業把一年、兩年、三年的費用加總回推,可能會發現,購買一台同等容量的 NAS,還能使用 7-10 年。資料規模愈大、存取愈頻繁,總持有成本的差距就愈值得評估。

這並不代表雲端與地端只能二選一。雲端仍適合模型訓練、程式開發與波動大的工作負載;地端則較適合高頻存取、對延遲敏感,或不能離開企業邊界的資料。企業真正要回答的,是每一類資料與任務應該放在哪裡。

依 QNAP 觀察,客戶過去關心的是需要幾 TB、幾 PB,或備份速度有多快;現在更常問的是,機器裡的資料要如何被 AI 活用。QNAP 也從 2021 年起,把公司發展定調在 AI 與高速網路的融合,試圖讓 NAS 從資料保存的位置,進一步成為資料被調用的位置。

當資料量持續擴大,搜尋與管理方式也會跟著改變。「在 NAS 裡放入 AI Agent 會越來越不可或缺。」劉文義舉例,當照片累積到 10 萬、20 萬張,要找出其中幾張特定畫面,已不可能只靠人工翻找。此時,能理解內容、接受自然語言指令的 AI 工具,會從加分功能逐漸變成必要條件。

從資料治理到地端推論:AI NAS 如何進入企業工作流?

AI NAS 不是「多了 AI 功能的 NAS」,而是 NAS 在企業工作流裡換了位置。
依 QNAP 觀察,目前客戶大致分布在一條導入光譜上。人數最多的一群,仍在把資料集中、分類、清理與建立權限。這一步看似與 AI 無關,卻決定後續系統能不能找到正確資料、辨識版本,並把答案交給有權限的人。

中間一群開始建置私有的檢索增強生成(RAG)知識庫。RAG 並不是重新訓練一個模型,而是在模型回答前,先從企業的 SOP、合約、法規或技術文件中取回相關內容,再產生附有來源依據的答案。QNAP 以 Qsirch 的語意搜尋能力協助建構這類應用,協助企業建立私有知識庫;而走在最前面的少數企業,則已經嘗試地端推論與 AI Agent。

模型的選擇權,QNAP 刻意留給客戶。知識庫背後採用哪一個模型,可由企業依需求決定,不綁定單一 AI 供應商。QNAP 也以 QuAgent AI 助理與模型情境協定(MCP)相關能力,讓管理者透過自然語言查詢狀態、調整設定,並讓 NAS 成為 AI Agent 可調用的資料節點。

不過,劉文義沒有把這條路說得太容易。他坦言,目前 NAS 硬體的 AI 運算能力仍有限。一般企業期待的應用,可能需要約 300 到 800 TOPS,甚至 1,000 TOPS,因此多數方案會以 NVIDIA 顯示卡補足算力;一張卡約需新台幣 10 萬至 12 萬元,一張算不完,就得配置 2 張或 4 張。

「整體成本可能是過去單獨一台 NAS 的 5 倍到 10 倍,並不是大部分中小企業都能接受。」除了硬體,使用者還需要 AI 應用的 Know-how、程式背景與開發資源,這些都是落地成本。

QNAP 則是透過算力分級讓各規模與需求的企業都可以有適合的解決方案。在 Computex 2026 搶先亮相的 QNAP AI NAS 中,一類是採用含有 iGPU 與專屬 NPU 的處理器平台,以一百多 TOPS 的範圍,可順暢使用 AI 應用程式;另一類機種則可安裝 1 張或 2 張 NVIDIA 顯示卡,處理更大的運算量。

同時 QNAP 也在軟體端也持續開發,目標是讓 NAS 裡的資料更有效率地被 AI 工具調用,讓資料成為有價值的知識。

從規格走到現場:能源公司如何導入私有 LLM?

本地 AI 實際落地部署會是什麼模樣?劉文義舉了一家約 50 多人的能源公司為例。這家公司原本想用 NAS 搭配雲端 AI 建置內部資料庫,但很快遇到兩個瓶頸:一是員工查詢時明顯出現卡頓;二是專利、技術與合約都高度敏感,高層不願上傳至公有雲,擔心機密資料會有外洩的疑慮。

後來,該公司導入 QNAP AI NAS 的旗艦機種 QAI-h1290FX,搭配顯示卡與全快閃 SSD,在地端部署私有大型語言模型,把數十年來封存的靜態檔案交給 AI 調用,進行跨檔案摘要與精準搜尋。員工因此省下翻找合約與報告的時間,核心機密也能留在企業內部。

這個案例說明,若任務範圍明確,有些應用不必動用雲端大型模型,地端運算量就可能足以支應。

但不同企業的資料量、查詢方式與模型大小不同,導入前仍需要概念驗證(POC)與技術人員評估。

而且,資料留在地端並不等於自動安全。企業仍要處理帳號權限、網路隔離、備份復原、漏洞修補與日常維運。地端的價值,是讓資料邊界與控制權回到企業手上;相對地,安全責任也會更直接地回到企業。

哪些企業現在該做,哪些再等?先看重複性與三個條件

能不能導入地端 AI,不只由產業標籤決定,也要看工作是否重複,以及場景能不能被清楚定義。劉文義觀察,第一批走進來的,除了受法規限制的醫療、金融與保險業,也包括利用地端 AI 加速資料處理的科技業,以及會計、律師等有大量重複文書工作的專業服務業,因為效益較容易被看見。

工廠也是可預期的場景。一條生產線可能有 10 台、20 台機器,每台處理與儲存資料的 Protocol 都不同,需要相對應的儲存裝置;生產過程累積的影像與紀錄可能要保存 3 年到 5 年。當企業要跨設備調用這些資料,AI Agent 與地端資料節點就有發揮空間。

「重複性資料處理越多,或重複性動作越多的產業,越容易透過導入 AI 提高工作效率。」反過來說,較傳統、人力密集,或仍高度依賴人工判斷的製造業,短期內未必能快速導入地端 AI。

依 QNAP 提供的資料,企業也可用「高頻、大量、敏感」三個條件做第一輪判斷:資料是否被頻繁調用?規模是否大到雲端傳輸與長期費用開始變得明顯?內容是否涉及個資、法規、智慧財產或商業機密?三個條件愈集中,地端部署愈值得評估;三者都不成立時,使用雲端 API 往往更簡單,也可能更划算。

可以先等的企業,大致也有三種。第一,資料仍分散、版本混亂、權限不清,急著上 AI 只會把混亂放大,先完成集中與治理,效率就可能先提升。第二,找不到一個具體且反覆發生的業務痛點,只因為「別人都在做」而採購,設備很可能變成昂貴的展示品。第三,使用量仍小、需求偶發,現階段雲端的彈性反而更有優勢。

因此,POC 不應只驗證「模型答不答得出來」,還要回答三個問題:資料由誰負責,誰可以存取?導入後能節省多少查找時間、傳輸成本或人工作業?正式上線後,誰負責資料、模型與資安維運?只有當效益與責任都能被量化,才適合從展示走向正式部署。

企業願意把部分資料留在自己的機房,動力最終仍回到資料主權。QNAP 的主要市場分布在歐洲、美洲與亞太,其中歐洲占比將近一半,而歐洲也正是全球推動資料主權的最大動力。

QNAP 的產品已取得 ISO 27001、ISO 27017 與 ISO 27018 等多項認證,並滿足 GDPR、HIPAA 等資料保護與法規遵循需求;累積至今,已售出約數百萬台裝置,協助企業打造智慧、安全的儲存方案。

至於普及時間點,劉文義提出一個明確的價格與效能交會點:地端應用若要順暢運作,運算量可能至少要達到 300 至 600 TOPS,甚至 800 TOPS,同時價格要落在新台幣 5 萬至 8 萬元。目前符合這些條件的硬體方案仍很有限。

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「AI NAS 不是多了 AI 功能,而是改寫了資料在工作流的位置。」威聯通科技總經理劉文義坦言,地端算力成本高昂,QNAP 透過「算力分級」與開放模型架構,助企業逐步建構私有 RAG 知識庫與 AI 團隊。
圖/ 數位時代

「預測約兩、三年後,應該很快會看到符合一般大眾期待、具備合理 CP 值的產品。那個時間點,就會是 AI 落地最蓬勃發展的時候。」在此之前,企業真正能先做的,不是搶著買最大的模型或最昂貴的顯示卡,而是把資料治理、使用權限與高價值場景準備好。

QNAP 以「資料煉油廠」比喻自己的角色:原油再多,沒有整理、提煉與配送的過程,也無法成為可用的能源。這個定位也點出地端 AI 的競賽條件——不是誰先買到算力,而是誰的資料先準備好被調用。模型會持續更換,但企業自己的資料層則會長期存在。

AI NAS 不是把模型塞進儲存設備,而是在資料必須留在企業內時,讓搜尋、推論與管理靠近資料的地端節點。

QNAP World Tour 2026 台北場將於 2026 年 9 月 18 日(五)舉行,現場將聚焦 AI 應用、儲存備份、網通產品、資安與監控,並安排 Live Demo,適合 IT 管理者、系統整合商與企業決策者參加。

活動地點:新板希爾頓酒店|如意 AB 廳

活動時間:09:20–16:00

地址:新北市板橋區民權路 88 號 2F

立即報名:https://bnex.tw/9f7my4

2026 QNAP 台灣企業資安韌性大調查,填問券抽好禮,倒數計時:https://www.surveycake.com/s/q4abw

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