張忠謀最討厭流水帳報告! 揭秘台積電會議文化:開會先講結論很重要
張忠謀最討厭流水帳報告! 揭秘台積電會議文化:開會先講結論很重要

對很多主管或員工來說,開會是日常。開會占據每天工作非常多的時間,但到底要如何開會?怎樣開會比較有效率?開會該注意哪些小細節?有沒有什麼禁忌?看看台積電是如何開會的,或許對增進開會效率會有些幫助。

一位曾經在台積電製造部門工作八年的前台積電主管告訴我, 台積電每一次開會,最重要的一件事,是「review上一次開會的內容,包括未完成的事項等等」,一定要讓相關人等報告上次開會後的待辦事項,確認問題獲得解決之後,才會繼續進行當天的新議程。

進入正式會議後,令他印象最深刻的,就是主管會要求「每一位報告人 一定要先講結論,再講為何要這樣做,時間大約只有一分鐘 」。你在這一分鐘內的報告內容,大概就決定你的命運了。

關於「開會先講結論」這件事,曾負責台積電研發工作的蔣尚義就曾說過自己的一段經驗。他說,他剛到台積電時,還不太懂如何報告,一場三十分鐘的簡報,身為工程師的他只會流水帳式的報告,先說問題,再說實驗方式,接著是數據,最後是結論。「如果你這樣向張忠謀報告,你就麻煩大了。」他笑著回憶,張忠謀會罵人,甚至撕掉報告,叫你出去。

他說自己琢磨了好幾年,才學會反過來講,在報告一開始就先說結論,讓張忠謀覺得自己「值得花三十分鐘聽你講」,接下來,他就會很有耐心地聽你講細節,而且態度很友善。

如果報告的人講不出結論,那麼一分鐘後就可能被要求離開會場了。主管會再給你一次機會,請你下次開會再來報告,但一定要帶著結論來。主管只會給你第二次的機會,不會再有第三次。若第二次你還是講不出結論,除非問題真的複雜到主管也解決不了,否則你大概也可以準備捲鋪蓋了。

另外,「每一個人要簡報的內容,一定要先讓部門主管知道」。如果你報告得七零八落,其他主管一定會問,你這個報告有給主管先看過嗎?如果沒有,你代誌就大條了,肯定會被K到滿頭包,而且不只報告的人被K,主管也會被K得很慘。下屬報告得那麼糟還搞不清楚狀況,表示你這個主管根本沒有用心,被狠K一頓是應該的。

此外,台積電的會議還有一點相當特別。 「如果報告的人要指責別的部門的缺失,一定要在開會之前,就先知會該部門」 。也就是說,當你要提出的問題是發生在哪個部門時,要先與該部門主管就此事討論過,不能直接在會議中提出來,因為這樣做,不僅會讓該部門措手不及,會議主題也會失焦,演變成誰對誰錯的相互指責,會議時間會拖得很長,無法進行有效及建設性的討論。

前面講的是「該」怎麼做,接下來當然有「不該」做的事。在台積電開會,哪些事情不能做呢?大致有以下幾點。

首先,報告進度與方向,還有解決問題的方法及做法,要做出有目標及方向的結論,但要注意的是:「細節不需要說太多」。

還有「你做了多少事、問過多少人、做了多少苦工、過程有多挑戰,這些都不需要講,主管不想聽這個,也沒有空聽」。大家都很忙,會又那麼多,你到底做了哪些貢獻,大家從工作成果就可以看得很清楚。

尤其要切記:「不要解釋問題的困難點」。只要報告進度,報告解決方法,不要一直講問題在哪裡。台積電找你來是要解決問題的,不是請你來抱怨的。

對了,台積電的會議到底多不多?

只要問一下台積電員工,絕不會有人告訴你會議不多。會議不多的人,大概都是因為自己的角色不太重要,或是準備要捲鋪蓋走人了。像當年還未離職前的梁孟松,就有很長一段時間沒事做,沒有會議要開。

只要是正常的台積電員工,每個人的會議當然都不會少。雖然大家都想辦法減少開會,讓開會更有效率,但是晶圓廠內製造流程繁雜,牽涉細節太多,只有靠密集溝通,才能做到更佳管理。

關於在台積電開會,還有一點也很重要,這一點與開會本身不一定有直接關係,而是與工作態度有關,那就是: 每一個人對於自己說出來的承諾(commitment),一定要徹底執行並達成。也就是說,如果你說出了目標,就要說到做到,全力完成自己設定的工作目標。

有一位朋友,原本在另一家半導體公司工作,後來轉到台積電任職。他說,在原本的公司,不論主管還是員工,大家都很習慣講很高大尚的目標,但最後往往都做不到,就算做不到也不會怎樣,反正事情過去就算了。

但是他到台積電後,發現大家講出來的話都一定會做到,不管是自己的主管或其他部門的同事,每個人都是如此。若有人說出來的承諾沒做到,通常都會「死得很難看」。

他說,在台積電這家公司上班,完全不能打馬虎眼。當你的同事們都說到做到,你自己就要努力改變自己。你講出目標之前,一定要先衡量一下自己做不做得到。一旦做出承諾,就一定要全力以赴,履行承諾。

這位朋友說,他花了好長一段時間才讓自己完全調整過來。從他身上,我們可以看到一家企業的文化,的確可以對員工的行為帶來巨大的改變。

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本文節錄自林宏文新書《晶片島上的光芒》,由早安財經獨家授權

責任編輯:黃若彤

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五十年零售老店的 AI 轉型:良興攜手 Data-DI,打造專屬 AI Agent 賦能組織升級與知識傳承
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1973 年,良興從台北光華商場一間 50 坪的電子零件行起家,半個世紀後蛻變為年營收破十億、毛利率 18% 的全通路 3C 品牌。不過,伴隨規模擴張帶來的不只是成長,還有日益加劇的管理摩擦。門市遍布全台、品項高達近萬筆,加上跨部門協作頻繁,行政耗損與知識傳承的缺口,成為這家老字號邁向下一階段的隱形天花板。

良興總經理賴志達回顧,從電子零件跨入電商、從線下擴張到 OMO 全通路、再到會員深度經營,作為 3C 零售業者,良興每一波轉型都走在同業前面。「現在輪到 AI 了。如何做到人機協作、AI 賦能,就是良興第五波轉型的核心命題。」

AI 自動化,從行政細節釋放組織戰力

轉型需要夥伴,而賴志達評估合作夥伴的標準很明確:技術能力是基本,產業知識(Domain Know-how)的深度是關鍵,回饋速度更是最終決定因素。2025 年的未來商務展上,良興選擇攜手 Data-DI,看重的正是其「策略諮詢 + AI 產品 + 落地陪跑」三軌並行的實施能力。

很快的,良興與 Data-DI 合作的第一個專案,就落在最耗費人力、卻最常被忽視的環節:會議記錄。「會議如果沒有產值、沒有效果,對企業很傷!」賴志達說,他每天參加許多會議,但跨單位協作的會議記錄長期依賴人工聆聽與逐字整理,常出現人名誤植、決策遺漏、行動項目無人追蹤,讓會議效果大打折扣。

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良興總經理賴志達
圖/ 數位時代

為了解決會議記錄的痛點,Data-DI 業務副總包威棣指出,在導入工具以前,團隊須先釐清三件事:場景是否具備落地價值、哪些流程節點適合 AI 介入,以及以終為始地掌握客戶真正想要的輸出樣貌。這些看似基本的提問,都決定 AI 能否精準落地。

確認方向後,良興與 Data-DI 成功導入 AI 會議記錄自動化系統,透過模糊比對技術校正語音辨識誤差,並將生成的雙版本報告直接回存至既有資料庫,不僅將行政人員從重複性作業中釋放,也為後續的 AI 應用奠定扎實的系統整合基礎。

賴志達分享,現在他去外部開會也會用這個工具,運用 AI 把錄音轉文字、再整理成簡報,很快就能完成,更令外部夥伴驚艷。「我認為這是很成功的案子!也提醒想做 AI 的老闆們,與其急著搞大架構,不如先從小工具讓公司嘗試 AI,建立理解和認同。」

AI 把資深員工大腦轉化為資產

補完行政效率的缺口後,良興接著切入更深層的營運核心:知識傳承。過去,頂尖銷售經驗長期鎖在少數資深員工身上,新人培訓耗時三個月,員工離職即帶走知識資本。與此同時,網路資訊發達,消費者進店前早已掌握基本規格,3C 通路門市人員要如何發揮更多價值?「我要門市的人不是死背規格,而是面對客人時,能用客人能理解的方式對話。」賴志達說。

為此,Data-DI 協助良興建置 AI 門市教育訓練系統。系統透過六大自動化關卡,串接教材生成、審核上架、AI 銷售對練與成績回報,主管僅需在核心節點審核;員工透過手機語音對練,系統依口吻、專業度、回應力等維度自動評分。賴志達表示,目標是將新人培訓期縮短至一個月,讓數十年累積的銷售智慧轉化為可複製、可傳承的企業資產。

然而,要讓這套系統真正運作,得先解決兩個根本問題:資料從哪裡來?以及訓練如何更準確?

「以前大數據時代,講的是資料要大、全、細、實;現在 AI 要做到的是準(準確)、合(合乎場景)。」包威棣說。良興不同廠商提供的素材品質參差不齊,Data-DI 除了整合內部資料,也補充加入外部市場評測內容以填補空缺,再透過人員審核機制過濾雜訊,搭配 agent 架構的多層步驟與知識限定,確保系統能精準提煉對應品類的訓練素材。

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Data-DI 業務副總包威棣
圖/ 數位時代

賴志達則看得更遠:「這些教育訓練的內容,也將成為公司未來訓練機器人很好的原料。」

Data-DI 陪跑型顧問,帶領企業 AI 轉型

良興與 Data-DI 合作的兩個專案中,雙方共同克服了長提示詞邏輯混亂、AI 幻覺污染知識庫、逐字稿讀取逾時等技術難題。邁向下一步,賴志達表示,公司各部門很早就建置 Power BI 報表,但數據豐富不等於決策清晰。「數據是土壤,如果沒有梳理,就沒有用了。」因此,他的下一個目標是活化數據資本、推動行銷自動流,以精實的人力持續驅動成長。

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良興攜手 Data-DI 推動 AI 落地,以小步快跑模式為企業創造變革。
圖/ 數位時代

包威棣則從顧問視角歸納兩個觀察:AI 導入需要高層認同、由上而下推進,像賴志達這樣持續引領良興走在業界前端的決策者,就是不可或缺的推手;而單點工具的價值,終究要累積成組織體質的轉變才算真正落地。「就像會議記錄改變了會議當責的結構,人員訓練改變了知識傳承的方式。從點狀應用走向企業變革,這種決策思路才是 AI 真正深入落地產生價值的關鍵。」

最後,對於仍在觀望AI應用的企業,他則建議:「未來 AI 導致的落差只會愈來愈大,人會變成超級工作者,企業會變成超級企業。開始做就對了,先做一個三個月的小任務,降低落差、再急起追上。」從痛點切入、小步快跑,讓組織在實作中累積對 AI 的理解與信任,這正是 Data-DI 的陪跑哲學。

有關更多 Data-DI 相關資訊,請查詢網站:https://www.data-di.com/

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