想要升職、加薪、換跑道,我該怎麼做?4個要點教你設定職涯目標
想要升職、加薪、換跑道,我該怎麼做?4個要點教你設定職涯目標

根據 MyPerfectResume 的調查指出,有超過八成的工作者都在職場中經歷過過勞的狀態。新的一年想要升職、加薪還是轉換跑道,可以怎麼設定目標並督促自己往前呢?

1. 檢查職涯道路上的問題、缺失

職涯路上時不時會有升職、加薪,或者對既有工作不滿意想換工作的想法,對此,《Fast Company》認為,在設定職涯目標時的第一步,就是確認自己的需求和缺失。

比方說,職業倦怠可能是由不同的因素引起的,是跟身體無法負荷高工時嗎?還是工作的挑戰性不夠?還是公司文化與自己的價值觀不合?這些都是非常不同的課題,並沒有一個「萬靈丹」可以解決所有問題。

「得弄清楚需要改變什麼,才能為這個職涯目標定錨。」職涯教練蓋文(Phoebe Gavin)說。

2. 設定每月目標

職涯教練胥梅克(Anne Shoemaker)建議,在設定職涯目標時,一下就訂定整年的目標,反而不好掌握自己的執行力,也容易在過程中感到挫敗,所以設定「每月目標」,會是更好的做法。

以月為單位的目標,可以讓人更集中在一個月內應該達成的項目,然後在達到一月目標時,就可以思考下個月的目標,用這個方式慢慢推進,「這種方式,也會讓人『感覺』有在前進,不會像訂定一個全年目標那樣遙不可及。」胥梅克說。

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3. 心態要放鬆、盡可能尋找「靈感」

思考職涯發展相關的目標,並不是件輕鬆的事,畢竟它攸關一個人的職涯發展,也會影響到未來的生活品質、收入等等很多不同的面相。

「在巨大的壓力下,是無法好好思考真正對我們有意義的目標。」職涯教練杜林(Jen Dulin)認為,在坐下來思考目標之前,先改變一下心態,可以透過深呼吸、散步或聽音樂來放鬆心情。

杜林也特別提醒,上班族千萬不要用忙碌的工作日或會議間的瑣碎時間,來思考自己的職涯目標,這樣反而會事倍功半,「設定目標需要我們的右腦和左腦,所以我們需要在思考之前先放鬆,這樣才不會感到匆忙急躁或壓力過大。」

另外,她也建議人們可以觀察一下自己在什麼時間和空間之中,最有創意和靈感,可以是咖啡店、博物館、或者登山步道等等,「找到一個讓你放鬆,能夠盡情探索靈感的地方。」她說,「然後認真尋找自己的職涯方向和訂定目標。」

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4. 允許不同程度的進步以及失敗

蓋文指出,在訂定職涯目標時,可以設定不同程度的進步指標,比方說某一個月的職涯目標是業績要提升,那麼就可以設定幾個不同的指標,像是提升 3% 代表有一點進步、5% 代表進步很多、10% 代表超前進步,如此一來可以給自己更彈性的進步空間,因為在工作上,除了自身的努力之外,還有很多因素都會影響到目標的達成率,太過死板的目標,反而會讓自己的壓力太大。

另外,在追求目標的過程中,無論計畫的多麼周詳,一定會有意想不到的挑戰,所以接受失敗以及定期檢查目標計劃就非常重要。

《CEO Today》建議每個月月底可以重新審視一下自己的目標計畫,評估自己的進步幅度,以及思考可以做出哪些調整來提高成功的機會;蓋文也提醒,就算某月沒有達成目標,也不要灰心,「關鍵不在於你能否連續好幾個月實現目標,而在於當你未能達到目標時,你能以多快的速度重新嘗試,再次實現目標。」

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本文授權轉載自FC未來商務

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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
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

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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