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老說「下次會注意」卻還是出錯?「低級錯誤」別怪部屬,可能是組織出了錯

2021-10-07 整理‧撰文 簡鈺璇
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你是否常有這種「早知道」的心情?第一天上班,花 2 小時謄打客戶資料表後,才發現公司有客戶管理系統,2 分鐘就能搞定,早知道就先問同事了。依照價格、功能採購了 2 家不同公司的專案和人事管理系統,後來公司要數位轉型,才發現系統整合相當困難,必須重新導入。

上述都是因為知識不足而導致的錯誤,根據《零錯誤》,人們所犯的錯誤中有 75% 源於無知。無知會讓我們未明瞭局勢做錯決定、做白工,花更多時間精力來彌補過失。

剛進公司、接觸新任務時,不知道如何學習或活用技能,最容易因無知而犯錯。除了自己養成多學多請教的態度外,企業可以靠著工作手冊和夥伴制度來減少失誤。

不只講做什麼、如何做,還要解釋「為何這樣做」

常見的工作手冊包括:機械操作和檢查手冊、業務或會議報告書範本、客戶投訴的標準處理流程,幫助新人快速熟悉任務。《為什麼你總是在忙著善後》認為,好的工作說明書,不只有列出 know-how(業務如何執行),還會寫出 know-why(業務為什麼這樣執行),才能幫助員工熟悉流程,遇到手冊未記載的項目能舉一反三。

以產品檢查程序來說,一是檢查產品功能,二是確認外觀是否完整,NG 品要登記原因,並放在紅色箱子中。當作業員為了加快速度,發現產品功能有問題就放入箱子,不會確認外觀是否完整。統計下來,NG 品就多為功能問題,使得品管單位忽視可能的外觀瑕疵。此時,工作手冊若能說明各步驟檢查的意義,標誌須完整檢查,作業員就會更有意識落實,降低無心之過。

此外,工作手冊最好由實際使用者撰寫,收集所有人的工作心得整理成流程,新手接觸任務時,才不會發現手冊中的流程與工作現場差距太遠。未來若遵循流程下仍犯錯,可請出錯者修訂內容分享給所有人。

《聰明工作者都會的防呆技術》也提到,部分企業會透過老手和新手組成工作夥伴的方式,幫助新手抓出工作疏漏,新手也可觀察老手的工作訣竅。老手未必要鉅細靡遺傳授工作步驟,適時讓新手用自己的方式嘗試,給予從錯誤中學習的機會,或許也能改善現有工作方式。

往下追問「為什麼」犯錯,找到問題背後的問題

錯誤會反覆發生的另一個原因是,出錯時沒有反省過失和找到解決方法。比如說業務部接到客戶投訴送錯品項,第一時間未檢查自己下單是否有誤,僅通知配送中心重新出貨。這麼一來,就無法發現問題,組織也就維持在「無知」的狀態。

《為什麼你總是在忙著善後》指出,企業愈鼓勵同事分享錯誤,愈能避免其他人因無知而再犯同樣的錯。《99%零失誤精準工作術》建議,公司可建立錯誤共享平台,記錄每個錯誤的內容,具體應包含 6 個項目:發生什麼錯誤(送錯品項)、如何得知錯誤(客人投訴反映)、錯誤為什麼發生(業務登記錯誤)、未來如何應對(接單後跟客人再確認)、錯誤的根本原因為何、從中學到哪些教訓。

追究根本原因的方法就是找出「問題背後的問題」,不只記錄送錯品項的直接原因(業務登記錯誤),更要記下為什麼會登記錯誤,可能是業務負責的客戶過多、或是商品編號容易搞錯,那麼就要重新安排工作、建立防呆機制。透過繼續追問第二個為什麼,往下找到真正的原因與應對方法。

從中學到教訓就是讓錯誤的學習經驗用在其他工作上,以送錯品項來說,就可以檢討客戶服務上哪些錯誤容易發生,將「重複確認」的方法,導入在其他任務上,下次遇到類似的情境,就不會再犯。

2 步驟,避免小失誤成大地雷

海因里希法則(Heinrich's Law)指出,一件重大事故背後有 29 個輕微事故,輕微事故背後有 300 件近似差錯。

「近似差錯」指的是沒有導致事故的小失誤,像是藥師包錯藥,但患者自行發現,才沒發生問題。倘若忽略處理「近似差錯」,其他人就有可能再犯鑄成大錯。

零失誤工作術1
經理人月刊第203期
零失誤工作術2
經理人月刊第203期

資料來源:《變化點管理》,方言文化出版;《優化法則.提升工作效率の聰明公式》,和平國際出版;《為什麼你總是在忙著善後》,台灣東販出版

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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
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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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