壓力大、薪水沒多少,主管真的是屎缺嗎?拒絕升遷前先思考3個問題
壓力大、薪水沒多少,主管真的是屎缺嗎?拒絕升遷前先思考3個問題

之前到東京一家知名的百年日本料理老店用餐,雖然外面排隊的人龍絡繹不絕,幾乎可以圍繞店舖一圈,但進去裡面後,才發現他們只開放了大約6成的座位。事後詢問店員,才知道因為找不到足夠的服務人員,加上現有人力也無法長期負荷如此大的工作量,所以只好忍痛關閉一個樓面,在既有資源下做最有效的調配。

百年老店除了人力短缺之外,另外還有一個讓經營者更煩惱的問題:既有員工中,想要晉升成為管理幹部的人不多。如此一來,中間管理階層就會出現缺口,如果這個缺口長期無法找到適當的人才遞補,除了基層人力短缺的問題無法解決之外,還可能衍生出其他影響經營管理的相關問題。

你的組織裡面也有員工不願晉升管理職的狀況嗎?今天我們從日本上班族的文化來探討,究竟是成為管理階層好,還是待在基層好?

觀察日本的各類資訊,可以發現,如果你希望職場生涯後半段的經濟自由度更高,那麼轉換身份成為管理階層,會是一個值得努力的方向。為什麼這麼說呢?可以從日本社會的三個面向:金錢、時間和人脈來看看。

金錢:責任變重了,薪資會明顯增加嗎?

成為管理階層之後,除了自己負責的業務之外,還要處理部屬的各種問題,職位越高,需要負責的範圍就越大,承擔的責任也越重。

也許有人擔心,責任加重了,薪水真的會明顯增加嗎?

根據日本厚生勞動省的調查,日本上班族非管理職的平均年收入為511萬日圓,而課長級的平均年收入則為815萬日圓,差距將近60%。如果是部長,薪資更可達到956萬日圓,與非管理職的差距高達87%。

假如拉長工作時間15年來看,累計收入差距金額超過6,000萬日圓。如果你工作的首要目標是為了更高的薪資,那麼成為管理階層,顯然是對你更有利的選項。

日本管理職與非管理職,年收入差多少?

當然,晉升管理職後責任加重,伴隨而來的壓力也不可忽視。然而,壓力其實存在於各種職位,並非不升遷就能完全避免。相反地,如果你選擇不往上晉升,未來很有可能出現比你資淺、能力不如你的同事,卻因為職位的差異而成為你的主管,屆時你感受到的壓力恐怕更大。

當有機會讓收入翻倍成長時,或許不需要過度擔憂責任帶來的壓力,積極爭取晉升,應該不會是個錯誤的決定。

時間:越來越忙,工作自由度如何?

在日本企業文化中,管理階級的工作範圍廣,舉凡預算、人事等大小問題都得處理,經常加班到深夜才回家也是常態。

也許有人擔心,成為管理階層後,工作時間大幅增加,占用個人時間,導致工作與生活失衡,無法兼顧家庭和興趣。

時間的確是上班族在考慮是否晉升管理職時,最擔心的問題之一,而時間又與「自由度」息息相關。

但是,日本在2010年前後的一份調查報告,卻顯示出與我們認知略有不同的結果。這份調查針對一般員工、課長級管理階層和部長級管理階層,進行了月平均勞動時間的調查。結果顯示,一般員工每月工作203小時,課長為213小時,部長為216小時。員工與部長的月工時差距僅13小時,換算下來,每天的差距不到1小時。由此可見,即使在以加班文化聞名的日本,成為管理階層後,工作時間的增加也並不如想像中那麼多。

管理職與非管理職,每月工作時間差多少?

雖然從時間來看差距不大,但從工作自由度來看,部長與一般員工的差距就相當明顯了。

舉例來說,在處理事務性工作時,一般員工如果提交的內容不符合要求,可能會被課長或部長退回修正;會議的次數和時間,一般員工也往往只能被動接受。但管理階層則擁有更高的自主權,可以決定會議的頻率和內容,甚至可以影響工作的安排,進而掌控自己的時間。因此,晉升管理階層後,反而能擁有更高的時間支配自由度和彈性。

人脈:經驗累積,換跑道容易嗎?

隨著社會觀念的轉變,「在同一家公司做到退休」已經不再是大多數人的首選。環境變化快速,企業也可能面臨衰退,員工被迫轉換跑道。與其在一間公司做同樣的工作,不如透過在不同公司累積經驗,接觸不同的領域,才能更好地掌握自己的職涯發展。

也許有人擔心,如果升遷成為了管理階層,責任加重,想離職就變得比較困難,是否會因此錯過轉職的黃金時期呢?

換個角度來看,成為管理階層反而能讓你接觸到以往無法體驗的領域,更深入了解企業經營的核心。基層員工的工作大多是特定範圍的專業職務,雖然在專業領域的累積也很重要,但晉升管理階層後,你將有機會接觸預算、人事、事業規劃、營業、投資等更全面的經營管理內容,這對你未來爭取更高階的職位非常有幫助。

此外,成為管理階層後,你有更多機會與合作夥伴企業的高層互動,透過這些業務往來,可以了解不同企業的營運模式和文化,累積外部人脈,這對日後轉職或創業都非常有利。

當然,如果留在基層也能讓你感到快樂滿足,那麼維持現狀也很好。畢竟,人生追求的是快樂。但是,如果你也渴望擁有更高的收入、更自由的時間和更廣闊的人脈,或許可以再仔細思考,哪一條路才是現階段最適合你的。

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本文授權刊登、編輯自商社男的外食迷宮

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從台灣走進北美千家速食門市!Berry AI 如何攜手博弘雲端,讓 AI 規模化落地?
從台灣走進北美千家速食門市!Berry AI 如何攜手博弘雲端,讓 AI 規模化落地?

一家來自台灣的 AI 新創,如何讓美國上千家速食餐廳,都用它的 AI「看」得來速車道?

這家公司就是專注於 AI 影像辨識技術的 Berry AI (華捷智能),透過攝影機蒐集匿名數據並轉化為多項營運指標,協助速食品牌找出流程瓶頸、提升現場營運效率與整體顧客滿意度。以美國連鎖炸雞品牌 Zaxby’s 為例,在全面導入 Berry AI 解決方案後,服務速度提升 13%-20%,業績表現最好與最差的門市,每週營收差距從 2.4 萬美元縮小至約 9,000 美元。另一家連鎖速食品牌 Culver’s 在導入後,得來速車道的服務時間也立刻改善,進而提升整體吞吐量。

然而,支撐 Berry AI 解決方案的,不只有前端看得見的攝影機與影像辨識技術,還有後端穩定且具彈性的雲端平台。Berry AI 結合 Amazon Web Services (AWS) 全球雲端資源及博弘雲端顧問服務,打造兼顧即時性、穩定性與成本效益的雲地混合架構,成為推動 Berry AI 持續擴大北美市場版圖的重要關鍵。

從台灣 PoC 走向北美千店規模,Berry AI 面臨架構升級新挑戰

Berry AI 執行長林逸中表示,團隊成立初期投入近2年半的時間,探索最適合影像辨識技術的應用場景,最終將目光鎖定高度標準化的速食餐飲業(Quick Service Restaurant;QSR),推出得來速計時器、餐廳計數器等解決方案,運用 AI 影像分析技術,辨識顧客進入得來速車道或餐廳後的狀態,例如:排隊、點餐、候餐等。

同時,Berry AI 也進一步將現場蒐集到的數據轉化為可量化的營運指標,例如:不同門市、日期或時段的顧客等候時間,協助管理者從數據中找出流程瓶頸與可以優化的環節,進而提升服務效率及顧客滿意度。

在確立發展方向並於台灣完成 PoC (概念驗證)後,Berry AI 決定前進全球最大、也是 QSR 最核心的北美市場。然而,隨著合作客戶與部署門市持續增加,資料量快速攀升,加上服務範圍橫跨不同區域,既有以地端為主的架構開始面臨規模化挑戰。

林逸中補充指出,尤其 QSR 業者在選擇 AI 解決方案時,格外重視技術效能與穩定性,包括 AI 辨識精準度、能否因應突發狀況、系統能否穩定運作,以及網路發生問題時能否維持服務等。在這樣的要求下,若將所有運算與資料都留在地端,不僅難以因應日益增加的部署門市與資料量體,設備建置與維運成本也會隨之增加。

BerryAI 攜手博弘雲端 打造高可用性 AWS 雲地混合架構,突破北美規模化部署挑戰

如何確保系統的即時性、穩定性與成本效益,成為 Berry AI 進軍北美後必須解決的新課題。為此,Berry AI 選擇與博弘雲端合作,取得穩定且高可用的 AWS 運算與資料庫服務架構,將即時運算留在地端,同時在雲端環境整合資料庫處理大量資料與後續分析工作,形成兼顧地端即時運算與雲端彈性擴充的雲地混合架構。

Berry AI研發同仁汪楚剛說明,包括車輛偵測、追蹤與狀態辨識等需要即時反應的工作,會先在地端完成;再將辨識結果傳送至 AWS 雲端,計算各項營運指標,提供後續分析與決策使用。透過這套架構,Berry AI 至今已處理超過 2 億筆車輛狀態資料。

此外,AWS 也是 Berry AI 持續優化 AI 模型的重要基礎。Berry AI 將整套資料蒐集流程建構於 AWS 上,透過完整且多樣化的資料,持續訓練與優化模型,進一步提升地端影像辨識的準確度。

博弘雲端
Berry AI 鎖定高度標準化的速食餐飲業(Quick Service Restaurant;QSR),推出得來速計時器、餐廳計數器等解決方案,運用 AI 影像分析技術,辨識顧客進入得來速車道或餐廳後的狀態,例如:排隊、點餐、候餐等,協助管理者從數據中找出流程瓶頸與可以優化的環節,進而提升服務效率及顧客滿意度。
圖/ Berry AI網站圖

成為企業技術團隊的延伸,博弘雲端助 BerryAI 把 AWS 用得更好、更省

隨著北美業務持續成長,Berry AI 也迎來新的課題:如何把雲端資源用得更有效率、更省成本,這也成為 Berry AI 與博弘雲端合作的重要契機。

對此,可能有很多人好奇,像 Berry AI 這類技術能力成熟、具備自行建置架構能力的企業,為什麼還需要與博弘雲端合作?「關鍵在於,博弘雲端長期深耕 AWS,對相關服務與技術架構更加熟悉,可以成為企業內部技術團隊的延伸。」博弘雲端技術長宋青雲說。

當 Berry AI 遇到特定 AWS 服務或技術問題時,可以直接尋求博弘雲端協助;若需要進一步與 AWS 原廠確認,博弘雲端也能協助溝通與處理,減少 Berry AI 自行研究與排除問題所需投入的時間,讓內部研發團隊可以將更多心力和資源集中在核心產品開發。

更重要的是,博弘雲端不只提供技術支援,還能從 Berry AI 實際用量與成長需求出發,客製化設計最適合的節費方案,這對 Berry AI 降低營運成本有很大的幫助。宋青雲說明,博弘雲端根據 Berry AI 既有的 AWS 用量,推估未來 1-3 年內的使用需求,並以此為基礎規劃合適的長期雲端資源用量;同時考量 Berry AI 所屬飛捷集團旗下還有 3 家子公司同樣使用 AWS,進一步整合集團需求進行評估,放大整體採購規模,爭取更大的節費空間。

宋青雲強調,雲端採取隨需即付的計價模式,雖然具備彈性優勢,但若缺乏持續管理,仍可能出現資源配置不符商務規劃,或費用超出預期等情況。而博弘雲端不只能從使用現況出發、建議適合的節費方案,也會從效能、資安與成本等面向進行架構健檢,提出相應的優化建議;同時還會提供相關管理介面,讓企業隨時查看帳戶使用狀況、預估未來用量,在業務規模持續成長的同時,也能兼顧雲端架構的效能、安全與成本效益。

而架構健檢與成本優化,只是博弘雲端服務的一環。從企業準備上雲開始,博弘雲端便能協助將應用程式與資料從地端搬遷至雲端,或直接在雲端完成部署;進一步還能協助建置數據平台、數據中台,進行資料分析及導入 AI 應用,讓企業資料發揮更大價值。當服務正式上線後,博弘雲端也能接續提供維運服務。換言之,從前期 PoC、雲端建置到後續維運,博弘雲端都能依據企業需求,提供相應的服務與支援。

對 Berry AI 來說,藉由與博弘雲端合作,深化 AWS 雲端資源使用,不只是突破規模化挑戰,更重要的是能把有限的資源集中在核心業務,持續優化解決方案、開發更多貼近餐飲營運需求的應用,進一步爭取更多品牌合作,擴大北美市場版圖。目前,Berry AI 正全力拓展北美市場,也持續尋找對 AI 技術與餐飲產業應用充滿好奇心、重視團隊協作的人才加入。徵才方向涵蓋機器學習與電腦視覺、Platform & System(DevOps、Infrastructure),以及 Full Stack 軟體開發。從門市邊緣裝置上運行的 AI 模型、串連雲端與數千家門市的系統平台,到協助餐飲品牌提升營運效率的分析產品,每個環節都還有發揮的空間。 期待匯聚更多優秀夥伴,一起用 AI 解決真實的營運問題,讓來自台灣的技術走進更多全球 QSR 門市。

職缺詳情:https://www.cake.me/companies/berryai/jobs

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