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【何飛鵬專欄】解決問題的SOP

2014-08-04 MT 《經理人月刊》編輯部
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遇到任何待解決的問題,我嘗試解決問題的方法,是從拆解問題開始。

如果遭遇的問題簡明易懂,難度不高,當然可以直接下手解決,但是如果問題很大、很複雜,無法立即動手解決時,一定要先拆解問題,把問題拆解成較小的問題,才容易解決。

舉例來說,我們需要爭取到1000萬的生意,才能滿足公司的需要。面對這1000萬的大目標,我可能很難完成。

但是如果我把1000萬的目標,分成2個500萬、4個250萬或10個100萬,再分配給幾個業務人員分別去完成,是不是就相對容易得多?

所以,把大問題拆解成小問題,然後各個擊破,是有效解決問題的方法。

又例如,我們遇到的是一個整體的綜合性問題,問題的表現只是一個結果,其中隱藏著各種結構性的次要命題,這時候我們更要仔細地拆解問題。

像是如何解決公司的業績不振?如何讓公司轉虧為盈?如何提振公司士氣,增進公司效率……類似的問題,都是一個複雜的結果,我們一定要將問題細化拆解,才能下手解決。

以提升公司業績為例,公司的業績不振,背後有許多錯綜複雜的原因,可能是產品不佳、行銷廣告沒有做好、通路鋪貨不暢或經銷商所託非人,當然也可能是銷售人員銷售力不足……一定要經過拆解細分化之後,才能找到真正可以解決的著力點。

通常,找出了細分後的第一層問題之後,還可以繼續往下拆解。

比方說,如果確定了公司的業績不振,問題是出在產品不佳,那要如何解決呢?細分之後,可以是推出好賣的新產品,也可以是調整更新舊的產品,當然也可以是將舊產品降價求售,以提升消費者的購買意願。

就這樣層層不斷地往下拆解問題,一直到所面對的問題是可以直接解決的小問題為止,這就是解決問題的方法。

在拆解問題的同時,也要注意選擇的精準,也就是謹慎選擇要從哪一個次問題下手解決:一定要確認選擇的次問題,是真正的問題核心所在,只要下手處理這個次問題,就能真正達成問題的解決。

總而言之,選擇從哪一個問題下手,是處理問題成敗之關鍵。

當大問題拆解成數個小問題之後,我們還要將這些待處理的小問題,按照問題大小、輕重緩急,排定處理的先後順序,然後從關鍵問題下手,依序處理。

遭遇愈大的問題,愈需要冷靜,將問題往下拆解,選擇關鍵問題處理,再排定問題處理的先後順序,然後一步步地解決,這就是解決問題的標準工作程序。

(想了解更多?請參閱  2014年8月號《經理人月刊》:麥肯錫的專業養成術 
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何飛鵬

城邦出版集團副董事長、商周出版發行人。曾任《卓越》雜誌、《保險行銷》雜誌總編輯,曾被金石堂書店選為1997年出版風雲人物。何飛鵬部落格:http://blog.pixnet.net/feipengho

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經理人

海外布局加速、AI 重塑職能,企業如何降低人才風險?精英文化與 Pearson 談數據驅動的人才決策

2026-07-27 經理人 x 精英文化
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當 AI 重新定價職場能力,昨天評估人才的方法,還能辨識明天需要的戰力嗎?來自 Pearson 與精英文化的專家指出,從即戰力轉向重視敏捷力、溝通等無形能力,人才管理正走向持續評估與賦能的新結構。

對台灣企業而言,與國際市場的深度連結從來不是選擇題。無論是半導體、精密製造,到積極拓展海外據點的金融業,企業急需確認人才是否具備「在變化的環境中快速適應、有效溝通協作」等能力。過去企業多透過經歷、年資或單次能力測驗判斷人才是否適任,但當工作環境逐漸國際化、職能快速變動,傳統評估方式已難以反映同仁在真實工作情境中的表現。尤其當團隊需要跨國協作或外派人才時,未充分掌握其適應力、溝通力等特質,對企業來說已經是不可忽視的風險。

對此,熟悉東京市場多年的 Pearson(培生集團)亞太區人才解決方案負責人 Stuart Connor,與深耕台灣企業外文培訓與評測多年的精英文化產品經理 Johnny 都指出:AI 時代,企業的人才佈局能否跟上職場的變動,取決於是否掌握人才多面向的能力數據。

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Stuart Connor 認為,應用 AI 提前讀懂全球人力市場職能需求的變化,對於輔助企業決策非常重要。
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AI 正在壓縮職能的生命週期,企業如何提前應對?

Stuart 長期為跨國企業解讀勞動市場數據。他建議,台灣企業可以運用不斷更新的 AI 勞動力預測系統,追蹤全球領先市場的職務變化,讓企業及早規劃人才轉型方向,而非等到職能缺口浮現才被動應對。他指出,AI 帶來的衝擊並非均勻分布:對於文書、會計等流程明確、可重複的白領作業,較容易被自動化承接,職缺數量在數年前已顯著收斂。

以軟體開發為例,企業對程式撰寫能力的需求正在改變,轉向重視能運用 AI 工具解決問題、理解商業需求的人才。單一技能的價值週期正在縮短, 世界經濟論壇《Future of Jobs Report 2025》指出,企業最重視的人才特質正快速轉變——韌性與敏捷力、持續學習意願等特質的重要性顯著攀升。 唯有鼓勵人才將能力持續提升與重塑(Upskill & Reskill),才能因應未來職務需求的演進。

AI 是衝擊的源頭,卻也是新世代學習的最好工具

Stuart 認為,儘管職能的生命週期因 AI 而加速壓縮,AI 卻是新世代學習的最好工具。 過去「暫停工作、特地看三十分鐘課程影片、做完測驗就算完成學習」的傳統模式,實證顯示難以形成長期能力;真正有效的學習,需要結合實際工作情境與持續回饋。

Stuart 主張,有效提升職能的方式,應該要將學習進度,鑲嵌在真實工作流程中:AI 可以在員工執行任務的當下衡量溝通表現,或在結束任務後,即時給予教練式的回饋,並依其職務屬性與程度,生成量身訂製的口說練習情境。

學習不再需要放棄生產力,而是可以在工作中自然發生的成長機制,這是過去所做不到的:透過 AI 科技賦能(empower)人才。但在規劃培訓路徑之前,更根本的問題是:現行用以評估同仁外文溝通力的工具,看得見同仁的能力全貌嗎?

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Johnny 認為, AI 已能有效評估員工在全英文情境下的口語應對,反映更真實的溝通能力。
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為什麼評估國際人才時,口說能力比聽讀更關鍵?

評估國際人才時,口說是最容易被忽略、卻風險最高的一環。根據 Pearson 的調查,超過七成非母語受測者的口說能力,會比聽與讀的成績低了至少一個 CEFR 等級。

精英文化產品經理 Johnny 指出,過去企業把評測視為「篩選」工具——達標就過關、未達標就淘汰。但評測的價值如今已不在篩選,更多在於幫助企業理解每位同仁的能力全貌,作為後續培育與讓每個人適才適所的依據。

許多企業目前仍以聽力與閱讀測驗作為主要英語能力判斷依據,但這類評估往往無法反映員工在真實商務環境中的溝通表現;忽略評測外派人員口說能力,極可能導致跨國團隊在日常協作中產生溝通誤解、資訊漏接,進而造成專案延宕與決策效率下降,讓企業付出不必要的成本。

他進一步剖析,跨國會議與管理考驗的是即時多工的綜合能力:與會者須同時聽懂對方、思考答案、組織回應、還要顧及組織交付的溝通任務是否有達成,認知負荷上遠超聽讀測驗的強度。如今 AI 評測在技術上已經相當穩定,可以模擬商務情境強度,並全面性地評估受測者的溝通能力。Stuart 也提醒,口語建立的信任與關係仍是商業往來的根基;在真實溝通強度下得到的能力數據,對企業才有實際的參考價值。

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透過比對培生龐大的全球各產業資料庫,可以得知同仁在全球相似職位的能力水準。
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讓無形能力成為可管理的資產:資料的深度決定 AI 的競爭力

關於 AI 科技在人才管理扮演的角色,Johnny 的見解是:數據為基礎,AI 則是加速器;評測機構是否累積數十年、成千上萬筆真實口說語音數據與對應的評分標準、以及背後專業研究團隊的持續研究,才是 AI 能系統化用於人才評鑑的關鍵。

Pearson 已累積近二十五年的語言評測資料庫,可以提供個人或人資部門,對比到 1,400 種職務角色所需的語言能力門檻;人才決策自此告別經驗直覺,走向以證據為基礎的策略配置。而這套以數據驅動評估的邏輯,正在延伸到語言以外的領域,像是適應力、持續學習意願、問題解決、跨文化彈性、人際敏銳度與韌性,這些過去僅能靠主管直覺判斷的無形特質,如今都能透過行為科學與 AI 轉化為可比較的量化指標。

對於企業來說,評測與培訓是同一流程的前後段:前段多面向了解人才,後段則鼓勵同仁持續學習,對多變的職場更有適應力。如今 AI 已經能一步步引導員工,形成持續精進的學習模式。Stuart 補充,好的系統應具備標準化能力量尺,並切分為循序漸進的學習任務,讓學習者在每次評測、甚至每場視訊會議後,都能清楚掌握自己的位置與精進方向;市場資料也必須動態更新,過時的資料只會導向過時的決策。

人才策略的高度,決定國際化的成敗

回到企業國際化的本質:人才的成長速度就是組織的競爭力;率先建立新一代人才框架的企業,將取得難以複製的先行優勢。精英文化代表的不是某項測驗,而是一套協助企業用數據理解人才的方法,未來將持續引進更完整的評估與發展工具,協助企業建立適應新時代的人才評估框架,讓敏捷力、溝通力與跨文化適應力,成為台灣企業能衡量並重視的人才特質,讓人才決策從經驗直覺走向數據驅動,降低企業在國際化過程中的人才風險。

Pearson 對於人才管理的前瞻思維,透過精英文化在台灣的深耕與轉譯,將更精準地落地實踐。人才管理的典範轉移已然展開:以評測重新理解人才,以數據支持組織決策,以學習驅動長期成長。看懂這場轉變的領導者,將為組織贏得下一個十年的人才紅利。

常見問題 FAQ

Q:想了解各種人才評測,企業可以從哪裡開始?

初步釐清評測目的後,選擇有顧問能力的合作夥伴。好的夥伴能將評測數據轉譯為清晰的報告解讀與培訓方向建議 。目前在台灣,精英文化深耕外文人才評測與培訓逾二十五年,累積超過六百家上市櫃企業客戶實績。

Q:企業要外派員工至全英文工作環境,該用什麼方式評估英文能力?

應優先評估口說。根據 Pearson 調查,超過七成受測者口說能力比聽讀低至少一個 CEFR 等級,僅看聽讀成績會高估外派人才的實際溝通能力,增加跨國協作的風險。

Q:AI 如何幫人資盤點員工的適應力、韌性等語言之外的無形能力?

結合行為科學與 AI 所開發的人才評測,將韌性、學習意願、問題解決、跨文化適應力等無形特質轉化為量化指標。企業可在招募時施測以了解求職者,亦宜用於盤點重點部門,依任務快速組建最適團隊。精英文化與 Pearson 合作引進的人才評測,即涵蓋上述維度。

Q:導入 AI 學習工具,為什麼比看課程影片更有效?

傳統看影片、做測驗的模式,記憶留存率兩天後僅剩三成、一週後降至一成。AI 能將學習鑲嵌在真實工作流程中,於任務當下衡量表現並即時回饋,讓成長在工作中自然發生。

延伸連結:

口說評測,數據為本:探索 Versant AI 英文口說測驗 適應韌性,科學量測:探索人才敏捷力評測 即刻健檢,對標全球:企業英文口說能力健檢工具

[本文由經理人整合行銷部與精英文化共同製作]

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