工作被噹就想反駁？華頓心理學家：想要升遷快，第一步要「敢聽真話」|數位時代 BusinessNext

當收到批評，第一反應決定你的職涯高度。華頓心理學家格蘭特指出，職場最被低估的能力就是敢聽真話。

害怕負面回饋只會錯失成長機會。成長、升遷最快的人，反而是最能接受建設性批評的人。

學會3步驟：評估回饋、調整心態、找出改進要點，就能把批評化為職場超能力。

當主管在會議室裡指出你報告的缺失時，你的第一反應是什麼？是立刻為自己辯護，還是虛心接受建議？這個看似簡單的反應，可能決定了你職業生涯的高度。

華頓商學院組織心理學家格蘭特（Adam Grant）指出， 職場上最被低估的技能，就是接受嚴厲但善意回饋的能力 。他強調：「最被低估的職場技能是接受嚴厲建議的能力。獲取知識很容易，得到建設性批評卻很困難。如果你無法接受真相，人們就會停止告訴你真相。」

研究也顯示，回饋是績效表現和領導效能的關鍵驅動力。特別是負面回饋可能很有價值，因為它讓我們能夠監控自己的表現，並提醒我們需要做出重要的改變。

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成長最快的人，往往最能接受回饋

格蘭特進一步解釋，成長最快的人往往是最能接受回饋的人。然而，在職場上消化建設性批評往往說得容易做得難。因為當接收到負面回饋時，我們的自然反應通常是生氣、反駁或者過度自我審視。

人們傾向於列舉自己正確的理由，或質疑對方的動機。然而，專家認為，適當回應批評而不採取防禦態度，有助於提升工作表現、滿意度和職場人際關係。

3步驟練習，你也能平靜接受批評！

領導力專家暨前寶僑公司高階主管毛茲（Scott Mautz）表示，接受批評的過程從收到回饋的那一刻就開始了。他建議，可以採取以下3個步驟：

第1步：評估回饋來源的可信度

判斷給予回饋的人是否有資格批評你。考慮以下問題：你們是否密切合作？對方是否了解你的工作內容和決策原因？他們通常是否能提供高品質的建議？記住，有價值的建議應該提供明確的改善建議，幫助你朝專業目標（如升遷）邁進。

第2步：調整對批評的認知

假設對方懷有善意，記住被評判總比被忽視來得好。這種心態轉換有助於你以更開放的態度面對批評。

第3步：找出能讓你更強大的元素

回顧你的工作表現，試著以第三者的角度檢視。這些建設性批評是否公平且有幫助？是否與你過去收到的回饋一致？這樣的反思有助於你實施最有用且合理的部分。

組織心理學家厄里琪（Tasha Eurich）則提出接收負面回饋的另一種框架，通過5步驟，將批評轉化為成長動力。

把批評轉化為成長動能的5個步驟與要點

步驟	要點
1.別急著反應	負面回饋會引發防禦機制和情緒反應。可以先深呼吸，給自己數天或數週時間，運用認知重評技巧，將回饋視為有用數據。
2.蒐集更多資訊	單一回饋可能不完整或帶有偏見，需要多方驗證。請多尋找可信任、願意誠實告知真相的批評者，避免因單一觀點而過度修正行為。
3.尋找象徵性行動	選擇高度可見且具象徵意義的行動，展示你改變的決心，這比起言語更容易讓同事注意到你的改進。
4.不要孤立自己	主動拉近與批評者的關係，持續與之對話，將批評者轉化為支持者和合作夥伴。
5.改變只是選擇之一	有些特質深植於個性中，強行改變可能適得其反。坦承無法改變的弱點，向團隊設定合理的行為預期，將精力放在可改變的地方。

心態轉換有助建立信任、職涯突破

格蘭特建議將自己想像成渴望進步的奧運選手，而非只想聽到讚美的人。「證明自己的最佳方式，就是展現你願意改善自己。」這種心態轉換不僅促進個人成長，更能在職場建立信任關係。

當我們以學習心態面對批評，而非視為人身攻擊時，就能獲得成長機會並贏得他人尊重。在快速變化的職場中，保持開放心態接受回饋，正是通往成功的關鍵。

畢竟，願意聆聽真話的人，往往能在職業生涯中走得更遠、爬得更高。

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本文授權轉載自商業周刊

生成式 AI 帶動企業數位轉型浪潮持續升溫，各界不再滿足單一任務型的 AI 應用，而是期盼 AI 能真正成為具備主動決策與多工能力的「智慧代理人」（Agentic AI），在最少人為干預的情況下，自主推進工作流程、完成複雜任務。

但企業導入AI並非一蹴可幾，而是需要對AI有正確認識，並制訂循序漸進的導入流程，才能真正發揮AI功效。在2025台灣人工智慧年會中，cacaFly 聖洋科技技術副總吳振和提出三大導入關鍵階段，深入剖析企業如何從概念驗證（PoC）階段，逐步推進到實際上線（Production），並分享實務經驗與觀察。

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解鎖 Agentic AI，企業邁向多任務智慧代理

「很多公司會問，One AI 要做什麼事？但實際上，若要讓 AI 回答公司內部政策或新法條的相關問題，僅靠基礎模型並不足夠。」吳振和指出，要讓 AI 真正成為能「做事」的智慧代理人，前提是它必須理解企業內部的脈絡與知識，並即時掌握外部變動的資訊。

企業必須先釐清內部規範是否與最新法規相符，這意味著系統必須具備持續爬取與解析最新資料的能力。為此，企業必須先截取與整理內容，再建構成專屬的知識庫（Knowledge Base），確保資料品質達到可用標準後，再透過檢索增強生成（Retrieval-Augmented Generation, RAG）技術，使 AI 能夠即時動態查詢並生成符合企業語境的回答。

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吳振和強調，這是一個動態循環的過程：從資料蒐集、品質控管、知識庫建構到生成應用，每一環節都息息相關，任何一處鬆動都會影響最終產出的準確性與可信度。

破除「一次到位」迷思，從驗證到落地的三大關鍵階段

許多企業對 AI 寄予厚望，因此常將 PoC 視為年度計畫的重點，希望能「一次到位」做出具體成果。但吳振和提醒，若缺乏清楚的系統工程思維，PoC 容易淪為「概念展示」，難以真正走入組織的日常營運。

他將導入 Agentic 系統工程的歷程，分為三個關鍵階段：

1.第一階段：可行性評估（Feasibility Study）
企業必須在投入資源前，先明確界定「最需要被 AI 解決的關鍵問題」是什麼，並進一步設計可量化的驗證指標。這不僅包括評估技術實作的可行性，更要從商業目標出發，釐清導入 AI 的具體使用情境、預期成效與風險邊界，如此才能確保後續模型選型與資料蒐集方向正確對齊業務需求。

2.第二階段：系統設計與驗證（Design & PoC）
在確定導入方向後，必須規劃清楚資料蒐集與整理流程，確保知識庫的內容具備正確性、完整性與時效性。吳振和特別強調，這個階段不能只追求展示效果，而應以「產品化思維」來構築 PoC，使其具備可擴充性、可維護性及安全性，才能為後續上線打下基礎。

3.第三階段：產品化與營運（Production & Operation）
當 PoC 驗證完成後，進入正式上線階段，挑戰也隨之而來。除了需要整合企業內部系統與流程，還必須建立持續監控與維運機制，確保模型表現隨時間演進不會劣化，並能快速回應法規變動或資料更新的需求。吳振和指出，這往往是最容易被低估、但也是最考驗企業組織能力的關鍵環節。

建立模型優化根基，打造高品質的黃金資料集

吳振和特別強調，要讓 Agentic 系統工程真正發揮效益，企業必須先建立一套高品質的「黃金資料集」（Golden Dataset），作為模型評估與優化根基。他指出，黃金資料集的價值在於能為模型選擇與前測提供客觀依據，讓團隊能針對不同任務挑選最適合的模型，避免導入初期就誤踩方向。

同時，黃金資料集也能協助團隊辨識模型的常見錯誤與脆弱點，進而快速回應「模型飄移」（Model Drift）的風險。吳振和說明，所謂模型飄移，指的是即使模型本身未經改版，效能也可能隨著環境與資料變動而突然下降，導致原本表現良好的模型出現偏差。透過持續比對模型預測與黃金資料集結果，團隊才能即時察覺效能衰退，並進行迭代更新，確保系統長期穩定運作。

從小規模應用起步，漸進擴展至核心業務

吳振和分享，在實際輔導企業導入 AI 的經驗中，最常見的挑戰來自於「期待落差」。許多企業誤認為概念驗證（PoC）階段即可呈現完整的產品原型，然而實際情況顯示，若企業未能建立完善的資料架構與流程基礎設施，即使短期內展現亮眼成效，也難以確保長期營運的穩定性與可持續性。

也因此他建議企業在規劃 AI 導入時，應採取漸進式策略，從小規模應用場景著手，逐步擴展至核心業務領域。企業應將 PoC 定位為整體產品開發生命週期的重要環節，而非獨立的一次性專案。

AI 的導入不僅是一場技術升級，更是企業組織文化與決策流程的轉型工程。唯有從資料治理、流程優化到人才培訓同步布局，才能確保 AI 能在企業內部真正「落地生根」，創造長期商業價值，成為真正的智慧代理人。

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