Meta正重蹈微軟曾犯的錯!為何開除「爛員工」可能會毀掉公司?揭秘績效管理的致命誤區
Meta正重蹈微軟曾犯的錯!為何開除「爛員工」可能會毀掉公司?揭秘績效管理的致命誤區

研究顯示,以低績效為由的裁員雖短期內可提高產能,長期卻損害創新和獲利能力,建立支持性文化比散播恐懼更能留住人才。

2月份,當Meta宣布裁員4000人時,祖克柏(Mark Zuckerberg)宣稱要「淘汰低績效者」,微軟和馬斯克也相繼以業績為由解僱成千上萬的員工。

若你也相信這種「優勝劣汰」的管理策略能提升公司績效,研究的結果可能會讓你大吃一驚。

華頓商學院組織心理學家兼管理學教授亞當・格蘭特(Adam Grant)指出,「短期內你可能創造了更高的績效標準,長期來看,你可能是在搬石頭砸自己的腳。」

研究顯示,這種做法儘管短期內可能提高生產力,但長期來說,卻會損害公司的創新能力和獲利能力。當員工因恐懼而變得謹慎保守,風險承擔和創造性思維就會減少——而這正是動盪環境中最需要的。

90年代一項針對Fortune 500強科技公司的研究發現,裁員後,留下的高績效員工變得較少創新,產生的新發明想法也減少了。組織心理學家將此稱為「威脅僵化反應(threat-rigidity response)」,也就是面對威脅時傾向抱緊熟悉的事物,行動變得更加保守。

裁員1%,就會引發連鎖效應

讓員工擔心工作安全也會促使他們離職。一項研究估計,僅裁員1%,就會導致員工的自願離職率平均增加31%。而在就業市場擁有最多選擇權的高績效員工,最終選擇離開的數量,遠超表現平庸的員工。

建立恐懼文化也使招募高績效人才變得更困難。研究發現,進行裁員的企業在企業聲譽排名中普遍下滑。你越是裁掉低績效者,最終留下的高績效者就越少。

基於恐懼的領導,將抑制內在動力

此外,基於恐懼的領導力會抑制激勵的三個內在驅動力:自主、掌握和目標,使員工難以發揮最大潛能。

微軟曾經是前車之鑒。2010年代初,這家曾經主導市場的公司市值暴跌超過50%。主要原因之一是其「強制排名(stack ranking)」制度,即將員工分為1到5個等級,績效評比落在最後的10%被列為不適任者。

這把績效變成是一種零和遊戲——如果你想成功,其他人就必須失敗,讓微軟組織內陷入「無止境的明爭暗鬥」,許多潛在創新型業務點子,就在這種環境中被扼殺或延遲。2013年,微軟就宣布放棄了這種制度。

「這是一種破壞性的做法,」來自哈佛商學院,專長研究裁員問題的教授薩切爾(Sandra Sucher)表示:「如果祖克柏認為這能激勵人們做得更好,那麼他需要了解人們是如何受到激勵的。大多數人並不會因為恐懼而真正做得更好。」

「要求」與「貶低」的區別

這代表公司不能淘汰績效落後的員工嗎?設定高標準、監控員工產出、獎勵表現優秀者仍是良好管理的基石。

然而,格蘭特強調,「要求」與「貶低」員工間有巨大差異。「要求」是設定明確期望並提供支持;「貶低」則是用武斷的裁員配額和負面標籤打擊員工士氣。

他認為,這是一種管理失敗,真正「提高標準」的方式,應該是專注於建立支持性文化而非散播恐懼,如此企業才會贏得忠誠的員工、可持續的創新和更穩健的基礎。

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本文授權轉載自:商業周刊

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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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