最認真的員工也會安靜離職!「我很好,沒問題」為何會是離職前兆?
最認真的員工也會安靜離職!「我很好,沒問題」為何會是離職前兆?

大部分人對安靜離職(quiet quitting)的印象,是工作者不願付出更多心力,只做到最低限度的工作,成為主管頭痛的對象。不過在日本,這個現象可能不只發生在想「躺平」的人身上,一直很認真、從不喊累的員工,也可能加入安靜離職(サイレント退職)行列。

假設一位你很看好前途的員工跟你說:「我想離職。我去看了精神科,結果被診斷出有憂鬱症。」這才發現,原來他一直都在隱忍,不讓任何人發現他有壓力,結果惡化而不得不悄悄離職。

和過去歐美國家討論的安靜離職稍微不同的是,這些日本工作者並不是在工作上只達到基本要求,而是時常過度努力;當你關心他時,還會回應「沒有問題!」、「沒事!」表現出非常積極的態度。

因此,這群安靜離職的人,泛指那些表面看似沒問題的員工,某一天突然因為心理健康問題而決定停職或離職。這類員工的求救信號非常微弱,導致公司很難及時察覺並做出應對。

職場裡的「閒話家常」,是拉近同事情誼的關鍵

或許在你的團隊裡,也有像這位員工一樣,默默承受壓力,最後毫無徵兆的提出辭呈。不過,為什麼員工會壓抑自己的內心?而且就算有給予關懷,為什麼還是難以察覺他的心理健康問題?

日本心理諮詢顧問上田廣大表示,會安靜離職的員工,有一項原因是,疫情後工作型態變得更多元,組織之間愈來愈少茶水間的閒聊談話,許多工作者的日常通訊,都是透過信件或線上通訊軟體進行,很少當面談話。如果有面對面的時候,可能都會是在開會等正式場合,不適合話家常。當員工之間不熱絡時,即使有關心,也不太會得到深層的對話。

然而,少了日常對話,對團隊關係影響其實很大。美國羅格斯大學(Rutgers University)研究職場社交網絡(social tie)的副教授潔西卡.梅索特(Jessica Methot)發現,比起沒有參與閒聊的員工,有參與對話的人表示他們的壓力比較小,對同事的態度也更為正面。

紐西蘭坎特伯雷大學(University of Canterbury)管理、行銷與旅遊學系助理教授莎拉.萊特(Sarah Wright)則表示,即使和一位你幾乎不認識的同事寒暄,也能對職場關係有正向幫助。

壓抑內心、不敢訴說壓力,長期累積恐會加深焦慮

另一個原因,可能源自於心理層面的思維偏差,也就是「認知偏誤」,指的是人們會根據他人給予的主觀印象,做出錯誤認知或判斷。例如,重視的東西不見了,可能會被嘲笑「這件事情有什麼好哭?」或是對方做錯了某件事,又被說「這件事不值得生氣」、「你生氣讓我心情很差」等情緒話語,進而認為是自己做錯了。久而久之,許多人就有隱藏情緒、不擅長表達自己的煩惱,只會以笑容來表達自己。

職場上也是如此,當人們成為團隊的一員,因為怕造成別人的困擾,可能會更隱藏自己的感受。假如被上司指出錯誤,抱持樂觀想法的人可能會覺得「下次再努力就好了」,但有些人可能會負面地譴責自己「真是無能」。這些想法如果持續下去,可能會進一步衍生出「上司討厭我」、「公司不需要我」等想像,加深負面情緒。當這種負面思維不斷積累,最終可能導致精神不佳,甚至引發憂鬱症或焦慮症等精神疾病。

上田廣大表示,因為害怕上司失去對自己的信任感,所以愈不敢說出自己的壓力;這些透過閒聊或傾訴排解情緒的人,最後會陷入孤獨。

別讓員工獨自承受!3 方法培養心理健康支持環境

那麼,如何防止員工在獨自承受壓力的情況下默默離職呢?可以從對方的言行察覺到信號,可能的徵兆包括:遲到、早退、儀容不整、甚至宿醉上班等。這些情況或許每個人都經歷過,但若這些行為反覆出現,就值得注意是否存在未表達出的求救信號。

此外,也可以從一些生理上的疼痛來辨別,因為他們可能會有頭痛、腹痛等身體症狀,但在上司與同事的關心下依然故作堅強,反覆說「我沒事」。這樣的員工可能因為擔心健康問題會影響自己的工作進度,或害怕被同事誤解,而不敢表露真正的狀況(但仍須經過醫療專業人員診斷才可定論)。上田廣大也提供組織 3 點建議:

1. 營造能互相關心、互相傾訴的環境: 可以透過簡單的吃個飯,在放鬆的環境下向對方詢問是否疲累。除了主管自己可以主動詢問,也可以考慮在員工培訓中引入心理健康的相關課程,讓員工之間能夠「進行小小的傾訴」。

美國美妝品牌 Rare Beauty 社會影響與包容副總裁愛麗絲.科恩(Elyse Cohen)表示,公司會讓每位新員工都會接受「心理健康急救」培訓,「這表示著員工可以理解心理健康的概念、了解症狀和徵兆、知道如何與同事互動,以及如何創造我們談到的那種文化與環境。」

2. 提供解決方案 :不要只告訴他們尋找外部幫助,這樣只會讓他們產生防備心理。主管可以提供幾個選項,例如調整工作量、鼓勵使用帶薪休假,或建議與公司配合的職業醫生進行面談,讓員工自行選擇合適的方式排解情緒或壓力。

3. 為主管和人資等部門提供協助: 上司或人資處理員工精神不穩的問題時,自己也可能面臨同樣處境。管理層可以建立起更高層級的主管諮詢,或找外部機構的幫助。

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資料來源|HRzineWall Street JournalInc.

本文授權轉載自:經理人

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AI 競爭全新戰場!美光 Mike Cordano:記憶體將成下一個企業戰略制高點
AI 競爭全新戰場!美光 Mike Cordano:記憶體將成下一個企業戰略制高點

從生成式AI訓練、推論,到代理式工作流程(Agentic Workflow)與未來的實體AI,資料流量正以指數級成長,讓記憶體從過去支援運算的配角躍升為決定AI效能與能源效率的關鍵角色。

全球知名的半導體與微電子技術分析機構TechInsights指出,AI競爭正逐漸從晶片算力擴展到記憶體架構設計能力,加速「Computational Memory」等新架構興起;在這波浪潮中,深耕記憶體與儲存技術數十年的美光科技,正與關鍵夥伴展開深度協同設計,包含攜手NVIDIA共同開發適用於新世代資料中心的低功耗記憶體技術,在AI基礎建設的新賽局中成為不可或缺的關鍵。

當GPU不再是唯一主角,記憶體為何躍上AI舞台中央?

過去,半導體的焦點多圍繞在晶片,例如CPU、GPU跟AI加速器等,市場普遍認為,晶片運算能力是左右科技產業發展速度的關鍵,但在進入生成式AI世代後,產業逐漸發現另一個事實:真正限制AI效能的瓶頸不是運算,而是資料能否快速被存取與傳輸。

從大型語言模型訓練,到AI推論、代理式工作流程(Agentic Workflow),甚至未來的機器人與自駕車,龐大的資料流量正持續推升對高頻寬、低延遲、高容量記憶體的需求,讓記憶體產業從過去相對標準化、以價格競爭為主的市場,逐漸轉變為AI基礎建設的重要核心。

「仔細觀察AI應用服務會發現,大多數工作負載都被頻寬限制。」美光科技全球業務執行副總裁Mike Cordano認為,記憶體是突破(頻寬)瓶頸的關鍵,也讓AI競賽從晶片算力升級到記憶體與儲存架構的系統級競爭。這樣的產業洞察,也正是Mike在歷經二十餘年的儲存產業資歷,加上四年半的創投生涯後,選擇加入美光的核心原因之一:在AI重塑產業結構的浪潮下,記憶體將成為這波成長最直接的動能所在。

美光 x 數位時代
美光科技全球業務執行副總裁 Mike Cordano
圖/ 數位時代

從零組件供應商到策略夥伴,記憶體共創時代來臨

AI的崛起,正在改變記憶體廠商與客戶的關係。

過去,記憶體產品多是標準化元件,客戶關注的是價格、供貨與規格;合作模式也偏向短期採購與交易導向。然而隨著AI系統規模愈來愈大,從資料中心、雲端平台到終端裝置,記憶體已經成為決定系統效能的重要關鍵,也因如此,越來越多企業將記憶體視為「策略性資產」,而非單純零組件。

Mike表示:「現在,我們跟客戶合作的時間跨度改變了,在產品正式上市前三到四年便開始合作,從系統架構階段就共同規劃未來需求。」例如,美光科技與NVIDIA共同研發的資料中心所使用的低功耗記憶體,便是雙方提前多年展開深度合作(co-design)的成果。

值得特別注意的是,美光科技除從技術層面與晶片製造商等夥伴共創產品,也在需求層面與客戶進行密切合作,例如,將過去較無約束力、期限僅一年的長期協議(LTA)轉變成為期五年、條款更具約束力的策略性客戶協議(SCA),藉此掌握客戶的未來需求,進而在技術層面做更深度的合作。Mike坦言,深度協同設計是高成本的投入,美光的做法是先廣泛進行市場感知,理解不同場域的需求方向,再與生態系統中的夥伴們展開客製化合作。

從裝置導向轉為Token導向,AI浪潮重寫記憶體成長模式

除了合作模式改變,更大的典範轉移是需求的改變。

Mike解釋,過去記憶體需求跟PC、手機跟伺服器出貨量息息相關,但在AI新世代,推動記憶體需求成長的核心不再是設備數量,而是AI模型所產生的運算與資料消耗量。「AI產業逐漸走向以『Consumption』或『Token』為主的新經濟模式,每一次的模型運算都需要消耗大量的記憶體跟儲存資源,這意味著,即使設備銷量成長趨緩,記憶體需求仍可能持續上升。」

更重要的是,AI應用正從資料中心外擴至手機、PC、自駕車與機器人等場域,儘管不同場域對記憶體的需求不盡相同,但是,Mike認為:所有AI裝置都存在三項共同需求:更快的速度、更大的容量,以及更高的能源效率。

正如Mike在受訪時提到的:「我們最大的挑戰,是如何與客戶和整個生態系保持高度一致,一方面創造供給與產能,另一方面持續推動技術創新。」可以預期,在接下來的五年,記憶體產業面臨的挑戰不僅僅是擴展產能,而是如何與客戶共同規劃需求、同步投入技術創新,而這也是美光科技積極經營AI生態體系的原因。

總的來說,AI帶來的改變,不只是算力提升,而是重新定義整個運算架構:過去,記憶體被視為支援運算的基礎元件;現在,則是決定AI效能、能源效率與創新速度的關鍵資源;當產業競爭從晶片性能延伸到資料流動效率,從裝置數量轉向Token消耗量,記憶體的重要性也將隨之水漲船高,對美光科技來說,這將是其從供應商走向AI生態系核心夥伴的關鍵角色轉變。

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