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跟上司處不好 = 不適任?主管能不能「知人善任」、值不值得跟,從這些地方就知道

2019-12-24 管理思想家 彼得.杜拉克
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用人時,不要著眼於他們的能力限制,應該著眼於他們的能力所及。

二次世界大戰的美軍將領馬歇爾將軍(General George C. Marshall)是位偉大的領袖,他最令人歎服的是,總是能在適當的時機將適合的人放到適當的位置。 他任命大約六百名部屬擔任司令官、師指揮官等職位,幾乎沒有不適任的情況出現。 而這些人以往都沒有指揮部隊的經驗。

討論人事案時,如果馬歇爾的副官說: 「某某少校是我們這兒頂尖的訓練官,可是他跟上司一向處不好。如果讓他到國會發表證詞,場面肯定會很難看。他的態度很差。」

馬歇爾便會問道:「這個任務是什麼?訓練部隊嗎?如果他是個頂尖的訓練人才,就派他去。其餘的我來處理。」就是這樣的行事眼光,他才能在最短的時間內,組織起規模空前的一千三百萬大軍,幾乎沒出什麼差錯。 這個例子告訴我們:用人要專注於長處。

(推薦閱讀:從GE、Google和微軟,看成功企業如何挑出領導型人才!

人事任用決策超謹慎,從 5 個面向評估思考

馬歇爾將軍在考慮人事任用決策時,會秉持以下這五個簡單的步驟。

第一, 他會仔細思考職務需求 。工作說明或許會長期維持不變,不過職務需求會不斷變化。

第二, 他會考慮幾個條件符合的人選 。正式資格(譬如履歷表上的資歷)只是個起點,沒有合適資歷的人會遭到淘汰。然而,最重要的是人選和職務是否相合。要找到最適合的人選,你至少得有三到五個候選人,並瞭解每個候選人的長處。

第三,馬歇爾會仔細審視這三到五位候選人每個人的表現紀錄。 他著眼於這些人的長處,至於他們的能力限制則無關緊要。 因為你必須著眼於候選人的能力所及,才能判斷他們的長處是否符合職務需求。長處是績效表現唯一的基礎。

第四,馬歇爾會 和曾經與這些候選人共事的人討論 。候選人過去的上司和同事通常能提供最好的資訊。

第五,決定人選後,馬歇爾會 確定接獲任命的人徹底瞭解他的職務。 最好的辦法可能就是請新人仔細思考,他們要怎麼做才能成功,然後在他們上任九十天之後寫成報告。

用人失誤也不會推責任!把持 5 原則做出妥善安排

人事決策沒有零缺點這回事。成功的經營者會奉行五項基本原則。

第一, 經營者得一肩承擔用人不當的責任 ,不應該把責任推給員工。績效不彰的問題在於執行主管當初挑錯了人。

不過,第二, 經營者的確有責任調離不適任的員工 。能力不足或是表現不佳的員工如果繼續留任,不但會增加其他員工的負擔,還會打擊整體組織的士氣。

第三, 不適任並不代表這個員工一無是處,也不表示公司應該炒他魷魚。 這只是表示他並不適合這份工作。

第四, 經營者必須試著為每個職位挑對的人 。個別員工的能力攸關組織的整體績效,所以人事決策一定要正確。

第五,新進人員最好擔任編制內既有的職務, 這類職務已有明確的要求和充分的支援 。重大的新設職務應該由行事作風為大家所熟悉、而且已經獲得大家信賴的人選擔綱。

(推薦閱讀:才華但不討人喜歡的員工,怎麼管?向諸葛亮學選材用才

(本文出自《每日遇見杜拉克》,天下文化出版)

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攝影 / 賀大新

聽到「寫程式」就關上耳朵?AI 時代下的文科生大機會:3招跨過門檻,從庶務中解放、放大專業

2025-08-24 林柏源
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職場裡,行銷人常被形容為「萬事通」:從貼文、部落格、簡報、影片到活動執行,樣樣都得一手包辦。尤其在小型團隊,策略與執行往往無法切割,導致專業人員的時間被大量瑣碎事務消耗。

這樣的困境,Webbrain AI 共同創辦人 Sofia 再熟悉不過。儘管最有價值的工作是策略規劃,真正耗掉大部分精力的卻是執行細節。她表示,執行端約占到 60%,策略大約僅有 40% 的時間可用。

但當公司決定「全面導入 AI」時,文科背景出身的她,卻發現了另一種可能:Vibe Coding —— 一種讓非工程師也能用自然語言與 AI 協作,完成自動化流程的方法。更重要的是,這種方式不僅解放了工時,也逐步改變了她與團隊的分工模式。

人人都能用 AI 寫程式!把手動瑣事自動化,解放更多時間給人生要事

談到「寫程式」,許多文科背景的朋友可能就關起耳朵、覺得事不關己。但事實是,有一定比例的「重複性」工作,像是資料複製貼上、報表整理,甚至是客製化郵件發送等「行政庶務」,明明能被自動化解決。

許多人即便有心,卻可能力不從心,一是不知從何下手,二是在實際摸索前,就被「感覺好難」的心理門檻拒之門外。

Sofia 坦言,自己也曾經害怕「數學不好、邏輯差」,加上擔心打擾同事,往往讓她不敢嘗試新工具。不過,AI 就像一位永遠不會翻白眼的同事,不管問題多抽象、簡單,AI 都會耐心回答,甚至協助 debug。「面對 AI 可以放心提問,不用擔心被嘲笑,」。

這種安全感,讓她第一次真正感覺自己能更自在地接觸技術世界。心理障礙的解除,是 Vibe Coding 能在文科人才之間快速傳播的關鍵。因為 當挫折感不再成為阻礙,每個人都有機會透過語言驅動技術,進一步放大自身專業、更解放工作時間時,就更有機會重新聚焦對自己職涯、人生的要事。

Vibe Coding 不難!克服心理門檻的3心法:從生活中「重複的痛」開始

如果想進一步利用 AI 為自己加值、嘗試 Vibe Coding,但還是有些茫然、恐懼,Sophia 分享了她的 3 個心法:

1. 建立認知:AI 不會翻你白眼,不用怕問笨問題

勇敢嘗試,不要害怕,因為 AI 不會對你翻白眼。不需要擔心自己邏輯或數學不好,因為 AI 在這方面的能力比你強,你可以借助它的力量來達成目標。

2. 找到一個想解決的「具體問題」

從日常生活中或工作中,一個讓你困擾已久的重複性問題開始。當你解決一個實際問題並看到成果時,那種成就感會推動你繼續學習。

3. 善用「工具箱」思維:建立自己的組合技

不用急著決定使用哪一個工具,只要跟 AI 說你的問題是什麼,它就會給你具體的建議。你可以將不同的 AI 模型視為工具箱中的不同工具,例如有些 AI 擅長生成文字,有些則擅長寫程式。重要的是,找到最適合你工作需求的工具組合,而不是死守一個工具。

Sophia 指出,擁有工具箱思維讓減少對技術人員的依賴,先自己嘗試完成初版,再與工程師協作完成更完整的版本。遇到無法解決或較複雜的狀況時,再由人類同事出手補強。這種「先 AI、後人工補強」的模式,大幅提高了效率,也讓團隊資源分配更合理。

《職場必備 Vibe Coding 實作課》微型線上課 裡,Sofia 會帶著你親手打造屬於自己的工具箱:

  • 學會怎麼描述需求,挑對 AI 模型來產出成果
  • 學會用 Google Apps Script、各種小模組,把工作瑣事自動化
  • 實作成果可應用在職場中,包括團購表單、名片掃描小幫手、互動提案網站、導購產品頁面
  • 獲得示範成品,直接套用整理過後的程式碼,小幅修改就能上線

也曾害怕「公司還需要我嗎?」用行動把 AI 焦慮,化為競爭力

AI 的快速普及,也帶來另一種焦慮。Sofia 提到,當她第一次看到 AI 能生成部落格內容時,心中確實浮現過「那還需要我嗎?」的疑慮。

但隨著使用經驗增加,她逐漸理解:AI 幫助的是高重複、低差異的任務,而專業人員真正的價值在於策略思考與溝通;因為 AI 的加入,自己能把更多時間回到策略與溝通上,這才是最能發揮行銷價值的地方。

換言之,AI 不會讓行銷人失去價值,而是迫使專業人才重新定義自己的價值。能與 AI 協作的人,才有機會把焦慮轉化為競爭力。

AI 的角色,正逐步從「工具」走向「同事」。它不一定會取代你的專業,但很可能重塑你的工作方式。關鍵不在於你是否會寫程式,而在於是否願意嘗試,讓 AI 成為團隊的一員。

在這個全新的分工時代,能與 AI 共事的人,將在職場中展現更強的競爭力。

《職場必備 Vibe Coding 實作課》

資料來源:《職場必備 Vibe Coding 實作課》微型線上課數位關鍵字 EP 192. 文組人也能上手的 Vibe Coding!AI 如何協助行銷人員解決重複性工作

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