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HR 不能只是發薪水、收履歷、統計出勤!跟瑣事相比,人資更該做的兩件事

2019-03-11 整理‧撰文 林庭安
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在數位轉型過程中,科技會取代部分人力,但相對地,也會有其他領域的人才需求。

舉例來說,台灣印刷電路板大廠欣興電子,以前都是請人員複檢、控管品質。欣興電子總經理蘭庭表示,人工檢測難免會疲勞,在傳承經驗時也可能會有些差異,但機器不會累,能複製正確經驗、避免品質震盪。

目前,他們已開始用 AI 檢測印刷品質,讓工作效率提升 70%。但蘭庭坦承,使用 AI 也需要搭配聘用新的人才,例如調整生產線製程的參數、排程,都還須仰仗人力。因此,雖然可以減少檢測人力,卻需要更多設計流程與規劃的人才,該怎麼補齊這個人力缺口,是企業的新課題。

公司的 HR 是做行政,還是想策略?

台灣 IBM 全球企業諮詢服務事業群資深顧問協理余麗官表示, 數位浪潮衝擊產生的人才斷層,已經不只是人資的事,而是所有執行長必須要面對的問題。

為了順利推動轉型,企業急需懂新科技、又熟悉既有業務工作的人,這個人力缺口該怎麼補?余麗官指出,「HR 所做的事,決定了公司的競爭力。」未來世界需要的人才,不是只能從外部招募,更該考慮從現有的人才培育起。

余麗官舉例,如果公司的 HR 都在做薪水核發、出缺勤統計等行政工作,這家公司就屬於傳統企業;但 要讓公司數位轉型成功,就必須讓人資參與策略規劃,從中掌握企業未來發展所需的人才。

2018 年,IBM 將 AI 科技導入人力資源部門,把人資從處理行政的工作中解放出來。過去,IBM 的人資花了近 80% 的工作時間執行行政工作,目前,透過 AI 的輔助,行政工作已降至 10%,多出來的時間,就是一同參與IBM數位創新的策略規劃。

以 IBM 的人資工作為例,已經從行政瑣事轉往以下兩個面向:

1. 分析優秀在職員工,形成評估應徵者的標準

IBM 每年都要招募許多新人,人資以前需要在各大管道蒐羅履歷表,現在導入人工智慧 Watson,讓智能機器人可以自行判斷雲端上的履歷表是否與公司職缺相符合,讓人資快速找到合適的履歷。

減少招聘產生的行政工作後,人資就能把心力聚焦在觀察各部門優秀在職員工,釐清這些優秀員工具備的特質與能力,進而形成評估求職者的條件,據此對外求才。

2. 提供員工個人化的學習,為轉型做準備

數位轉型後,公司極可能需要新技能的人才,幫忙解決新任務。許多組織傾向從外部招募新人員,然而,怎麼讓舊員工擁有新技能才是更重要的,因為資深員工的產業經驗,再加上新技能,將是公司轉型時最寶貴的資源。

雖然每個公司有不同的知識管理方式,但每個員工也都是一個個獨立資料庫。IBM 透過人工智慧為每個員工設計一個專屬機器人,當員工接下新職務或任務時,機器人會根據這個職務的性質,提醒他需要進修或培養哪些人格特質或能力,讓他能順利完成接下來的工作。換句話說,每個員工都會有一個專屬「祕書」,適時提醒自己要學習新技能了。

IBM 的研究指出,員工投入程度可以解釋三分之二的顧客體驗分數,如果企業能把每位客戶的滿意度提高 5 分,平均營收則會增加 20%。「想要提高顧客滿意度,就必須先提高員工的工作體驗。」余麗官說道。

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經理人

不必比快,但要比AI更懂「價值」:臺大 EiMBA 給管理者的三堂領導力修練

2025-12-09 台大EiMBA
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當生成式 AI 以驚人的速度席捲各行各業,管理者面臨的挑戰,不再只是技術導入,而是組織內部真實的人心震盪:員工擔心被取代、團隊在轉型中無所適從、流程因缺乏共識而屢屢卡關。臺大EiMBA執行長李家岩指出,這些問題的核心在於企業的跨域管理思維尚未跟上時代的技術變化。

「過去商管教育的任務,是培養能掌握資訊、做精準判斷的決策者;但在 AI 時代已經不夠了。」他提出一個破框的觀點,未來領導者必須轉型為智慧協奏(SymphonicIntelligence) 的設計者。這與EiMBA強調的 E(Entrepreneurship,創業精神)與 i(Innovation,創新)不謀而合,而在AI潮流下,「i」更進一步指向Intelligence(智慧)。在這裡學員不只是學管理,而是在實驗如何設計一個讓「人腦」與「電腦」互補共生的系統。EiMBA也從實戰課程與學員經驗中,提煉出 AI 時代管理者必備的三大核心能力:擴增智慧、系統設計力與科技人文反思。

臺大EiMBA執行長李家岩
臺大EiMBA執行長李家岩
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能力一:擴增智慧讓 AI 成為決策的鏡子

許多管理者誤以為導入 AI 就是為了自動化、為了取代人力以節省成本。但在李家岩眼中,重點應該是「擴增」而非「取代」。他強調,AI 應該是延伸人類洞察力的一面鏡子,幫助管理者看見過去看不見的盲點,這就是「擴增智慧」。

這並非抽象的理論,而是許多創業者正在面臨的真實挑戰。EiMBA 一年級學員、赤赤子設計師林宏諭就是一個典型的例子。設計背景出身的他,過去經營品牌多仰賴美感與經驗,「以前做決策就是憑感覺,覺得這個會賣就做了,因為自己做比較快。」但在公司規模擴大後,這種依賴個人直覺的決策方式反而成為瓶頸。

但在臺大EiMBA的「雙軸轉型與人工智慧」課堂上,林宏諭被迫面對冰冷的數據與流程,這正是李家岩強調的「數位孿生(Digital Twin)」概念實戰。林宏諭回憶,為了將腦中模糊的「感覺」轉化為 AI讀得懂的SOP,他經歷了一段「像被架著刀子往前走」的陣痛期。「AI 就像一面鏡子,它毫不修飾地反映出流程中的邏輯漏洞。你無法含糊帶過,必須把每一個步驟定義清楚。」

然而,這些痛苦也正是轉型的起點。當感性的創意被裝進理性的數據框架後,林宏諭發現自己的決策不再是賭博,而是可被驗證的科學。AI協助他拆解了供應鏈的每一個環節,建立起可複製的制度。他深刻體悟到,真正的管理不是「自己做」,而是學會把事情交出去。對管理者而言,這就是擴增智慧的真諦,利用 AI 的理性補足人類的感性,建立更穩健的決策邏輯。

能力二:跨域系統設計定義AI的「自主邊界」

第二項關鍵能力,是「跨域系統設計」與「人機協作管理」。李家岩指出,未來的領導者不需要是最會寫程式的人,但必須是最懂得定義「自主邊界(Autonomous Boundary)」的人。這意味著管理者要能精準判斷:哪些流程該放手讓AI執行?哪些關鍵時刻必須保留人類的價值判斷?這項能力在導入AI的過程中特別重要,因為最大的阻力往往不是技術,而是人心。

寵物百分百用戶體驗暨品牌行銷中心負責人鐘紫瀕
寵物百分百用戶體驗暨品牌行銷中心負責人鐘紫瀕
經理人

臺大EiMBA二年級的寵物百分百用戶體驗暨品牌行銷中心負責人鐘紫瀕,分享了她推動 AI 的經驗。她所帶領的團隊橫跨企劃、行銷、數據等不同職能,在一個超過兩百人的組織中,很多一線員工對 AI 既陌生又害怕,甚至第一次使用工具時手足無措。她認為這時候不是要求大家「一定要用 AI」,而是必須重新設計工作流程,讓 AI 真正融入日常。

她把 AI 定位為替團隊處理繁瑣雜事的助理,同時推動內部資料的結構化與標準化,為未來的 AI 查詢介面打下基礎,讓員工能透過 AI 更快找到資訊或生成初步分析。

不再只是把數字貼進報告,而是要求同事利用 AI 找出趨勢、比較同期差異、提出洞察。當員工開始感受到 AI 能讓自己更準時下班,而不是更加焦慮時,協作才真正展開。她強調,即使 AI 能處理掉大部分繁瑣的工作,真正體現人類價值的,仍然是那些需要判斷、同理與溝通的關鍵時刻。領導者的職責,就是設計出一個讓人與 AI 各司其職、互不踩線的協作系統。

赤赤子設計師林宏諭
赤赤子設計師林宏諭
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能力三:科技人文反思問出「為什麼」的能力

在AI能瞬間生成無限選項的世界裡,稀缺的不是答案,而是「問題」。李家岩強調第三項能力:價值遠見領導(Value-based Leadership)。「AI 可以告訴你如何(How)優化流程,但它無法告訴你為什麼(Why)這件事對人類社會有價值。」為培養這種能力,臺大EiMBA將課程進行大幅度革新。例如在「創業專題」課程中引入Vibe Coding技術,讓沒有程式背景的學生也能透過自然語言,快速生成商業模式的原型。但技術只是手段,重點是背後的思維。

李家岩舉例,由臺大EiMBA學生與GMBA學生組成的「RiiVERSE」團隊,成員涵蓋時尚、行銷與永續等不同領域。他們在創業專題中利用專利技術將回收舊衣製成塑膠粒子,再製成電腦鍵盤、家具等商品,成功打造出循環經濟生態圈。更重要的是,這項創新在製程中降低了平均 83%的碳足跡 。不僅是商業模式的勝利,更是對全球 ESG 議題的精準回應。他們之所以能從全球知名的霍特獎(Hult Prize,被譽為學生界的諾貝爾獎)脫穎而出,正因領導者在設計商業模式之初,就不只問「技術可不可行」,更堅持反思「這件事能為社會創造多少具體價值」。

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寵物百分百用戶體驗暨品牌行銷中心負責人鐘紫瀕(左)/臺大EiMBA執行長李家岩(中)/赤赤子設計師林宏諭(右)
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這種反思能力,正是臺大EiMBA強調「行動學習」的核心。在這裡,來自不同領域的同學形成了一個微型的「創業生態系」。過去,跨領域溝通往往成本高昂,猶如鴨子聽雷;但在這裏,AI素養成為了大家的「共創語言」。

從「做中學」到「人機共創」,打造未來的領導格局

「我們不提供標準答案,因為AI時代沒有標準答案。」李家岩總結道。臺大 EiMBA 就像一個容許試錯的「實驗沙盒」,讓學員在這裡用真實的數據、真實的專案,去碰撞AI的可能性。從 創立至今,臺大EiMBA始終堅持「創業創新」的初衷;而在 2025 年,這個初衷被賦予了更深刻的時代任務:培養出不只能駕馭 AI 工具,更能定義 AI 價值、設計人機協作體系的新一代領導者。對於正處於轉型焦慮中的經理人而言,這或許正是最需要的一場思維升級。

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