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「公司裡有很多人不該在這」Meta、Google 不斷縮編部門,佐克柏用什麼新方法裁員?

2022-09-22 數位時代 陳建鈞
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成長下滑、TikTok 等競爭對手大舉來襲,都讓社群霸主 Meta 不得不壯士斷腕,計畫在未來幾個月內降低 10% 的營運成本,也因此祭出了重組計畫,部份員工面臨 30 天的倒數計時,如果這段時間內沒辦法在公司內部找到新的工作,就必須收拾包袱走人。

30天重新尋找職位,沒找到就滾蛋

根據《華爾街日報》報導,Meta 內部員工透露,該公司正以部門重組的名義,為受到影響的員工提供 30 天的緩衝期尋找新的內部職缺,沒找到新職缺的員工就得離職,藉此行裁員之實。這被內部員工稱為「30 天名單」。

不過,Meta 並未透露收到了 30 天倒數的員工究竟有多少人。Meta 發言人崔西.克雷頓(Tracy Clayton)表示,給予受影響的員工一段時間尋找內部職缺,是希望避免錯失優秀的人才。

延伸閱讀:「每天醒來都像肚子被揍一拳!」Meta 爭議不斷,佐克柏受訪吐心聲

然而這個消息很可能只是 Meta 人力精簡的序曲,按照目前披露的資訊,降低的 10% 營運成本之中,大多數會從人力成本方面著手,只有少部份會從管理及諮詢費用中削減。

Meta
Meta受到競爭衝擊,加上經濟環境衰退導致營收成長放緩,不得不採取各種降低成本的措施,如今的業務調整也是其一。
Meta臉書專頁

過往 Meta 只有表現不佳的員工才會被去蕪存菁,但現在即使是績效優良的員工,也會遭遇被定期淘汰的威脅。外界認為,這是 Meta 在避免「裁員」一詞招致的責難與審視,同時達成精簡人力的目標。

外媒《The Register》更以先前風行的「安靜離職」(Quiet Quiting)諷刺,Meta 現在所做的是「安靜裁員」(Quiet Layoff), 「你沒有被解僱,只是我們沒辦法讓你持續擁有工作。」

邁入 2022 年以來,面對更激烈的競爭、外部的經濟動盪,Meta 便一直在縮減團隊,調整業務方向,先是砍掉 300 人的 VR/AR 作業系統團隊,今年 6 月底又宣佈大減 30% 招募,並向員工警告最嚴重的經濟衰退即將襲來。

延伸閱讀:科技業衰退潮來了?從 Netflix、微軟的這項政策,看為何「好日子」正在消失

「事實上,公司裡可能有很多人不應該待在這。」祖克伯向員工們警示,他將藉由提高績效要求,讓部份跟不上腳步的人了解這不他該待的地方,促使不夠優秀的員工自覺走人。

7 月底公佈慘淡的財務成績後,祖克伯也表示,他們計畫明年將減慢員工人數的增加速度,並會縮小許多團隊的規模,將精力投放到其他業務上,昭示了業務調整的計畫。

近來 Meta 又不斷傳出裁員的消息,從清潔工等後勤單位,到 Instagram 的短影音實驗部門,都有遭遇縮編危機的風聲。

但整體而言 Meta 員工人數仍在快速成長,截至今年第二季結束,員工總數達到 83,553 人,較去年同期成長 32%。

經濟不景氣,Google也「委婉」裁員

值得一提的是,採取這樣「委婉」手段裁員的科技巨頭,並不只 Meta 一家。先前 Google 才以節省支出為由,砍掉 Area 120 近半數專案,傳出他們告訴內部夫孵化器 Area 120 約半數員工,必須在 90 天之內找到新的內部職缺,否則就得離開公司。

不過以往遭遇裁員 Google 只會給予員工 60 天的緩衝,這次則是因為專案被砍,因此給予 Area 120 員工更多的轉換跑道時間。

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Google也有類似的裁員辦法,最近也給了內部孵化器Area 120半數員工90天的緩衝,尋找新的內部職缺。
Sundar Pichai Twitter.jpg

但許多 Google 員工仍認為時間不夠充分,今年 3 月曾傳出有超過 1,400 名員工連署,希望將讓雲端運算部門 100 多名員工,能夠擁有 180 天的轉職緩衝。對此 Google 表示,有意願留在公司的員工,高達 95% 都成功找到了新的內部職缺。

Google 今年也喊出會減緩招募的速度,並希望能夠提昇既有員工的效率。Google 今年 7 月啟動的「Simplicity Sprint」專案,就希望徵求員工的意見,找出提昇員工效率、有效利用資源的辦法。

另外,前陣子 Google 外流的一封內部信顯示,公司將會縮減部份員工福利,包括限制差旅的門檻,僅限「關鍵業務」相關才會得到批准。

邁入 2022 年後的經濟不景氣,已經連科技巨頭都無法雲淡風輕。年初至今 Meta 的股價已經腰斬,大跌 58%;Google 狀況雖然沒這麼嚴峻,同樣股價跌幅達到 30% 以上,營收成長也都趨緩。

資料來源:華爾街日報、Business Insider

(本文出自數位時代)

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AI 不只要懂數據,更要懂企業!Teradata 如何加速實現自主型企業?

2026-11-09 經理人 X 擎昊科技 X Teradata
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隨著生成式 AI 快速發展,AI 的角色正從回答問題、生成內容,進一步走向執行工作、參與決策,這也讓「自主型企業(Autonomous Enterprise)」成為企業數位轉型的新願景。在這樣的企業中,AI 不再只是被動等待人下指令的工具,而是可以在授權範圍內自主做出決策、執行任務,且會持續學習與優化的數位員工,而人則肩負起監督與審核的責任,確保 AI Agent 的決策與行動符合企業目標及治理要求。

然而,要實現自主型企業的願景,除了依靠強大的 AI 模型外,企業還需要掌握兩個關鍵:一是釐清自身希望透過 AI 解決哪些業務問題、達成什麼目標;二是讓 AI 真正理解企業的業務脈絡。這兩個關鍵,不僅決定 AI 能否從概念驗證(PoC)走向實際營運,更是企業朝自主型企業邁進的重要基礎。

邁向自主型企業,企業必須掌握的兩大關鍵

Teradata 首席營收長 Richard Petley 指出,企業在定義 AI 導入目標時,不能只著眼於技術是否可行,更應該從實際業務需求出發,設定明確且可衡量的成果與投資報酬。

舉例來說,金融業可能希望提高詐欺偵測率、降低風險;零售業則想要藉由個人化推薦提升轉換率與顧客體驗;製造業也許會將縮短生產週期、提升供應鏈效率列為目標。雖然不同產業對 AI 的期待各有不同,但共同點都是希望解決具體的業務問題,而不只是驗證 AI 能做到什麼。

第二個關鍵則是讓 AI 理解企業的業務脈絡。即使企業已經將所有資料集中在同一個平台,也不代表 AI 就能理解這些資料。例如,AI 可能知道某位客戶的交易金額下降,卻不知道背後究竟是受到合約條件改變、採購週期等哪一項因素影響。

換句話說,若 AI 不清楚數據背後的意義,以及企業實際的業務流程與決策依據,即便數據量再多、模型能力再強,仍難以做出適當判斷。因為真正影響企業決策的資訊,往往不只存在於數據本身,也可能藏在不同部門的作業流程、內部文件,甚至資深員工長年累積的經驗之中。

因此,企業不只要整合散落在不同系統、資料庫與文件中的數據,還必須建立資料之間的關聯,讓 AI 不只看得懂數據,更能理解數據背後的業務意義與決策邏輯。如此一來,AI 才不會像一名對公司業務一無所知的新進員工,而是能夠根據企業的實際情境做出適當判斷、執行任務。

Teradata 兩大解決方案,打造由知識與脈絡驅動的 AI

Teradata 首席產品長 Sumeet Arora 認為,邁向自主型企業是一段漸進式的轉型歷程,若能讓 AI 充分理解業務脈絡,就有機會加快轉型腳步。為此,Teradata 推出 Tera Context Engine 與 Tera Harness 兩項解決方案,協助企業打造由知識與脈絡驅動的 AI 應用,讓 AI 不只理解企業的業務邏輯,更能將這些理解運用在實際任務中。

舉例來說,歐洲某醫療研究機構運用 Teradata 解決方案及自家資料庫,開發出一套僅有 200 萬個參數的輕量化 AI 模型,可預測不同病患族群未來 10 年內的疾病發生情況,提供相關單位及早做好醫療需求與資源規劃。美國某大型醫院透過 Teradata 平台整合病患數據,進而開發出可直接在資料庫內執行的病患風險分層模型,可從病患特徵去辨識其風險程度與照護需求,讓醫師據此規劃更精準的照護計畫。

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Teradata 首席產品長 Sumeet Arora 表示,Teradata 推出 Tera Context Engine 與 Tera Harness 兩項解決方案,協助企業打造由知識與脈絡驅動的 AI 應用。
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首先,Tera Context Engine 扮演的是企業知識整合與轉譯者。它能整合企業分散在四處的數據與內容,並納入內部專家長年累積的經驗,在符合數據治理規範的前提下,轉化為 AI 能夠理解與運用的企業智慧。換句話說,Context Engine 的價值不只是提供更多資料,而是讓 AI 理解資料背後的商業意涵,以及如何運用在實際情境中。

有了業務脈絡,下一步就是讓 AI 真正採取行動,這正是Tera Harness 所扮演的角色。它會結合 Context Engine 提供的知識與脈絡、企業設定的目標,如:提升客戶滿意度,讓 AI 去執行對應任務,並依據結果持續調整行動策略。而在涉及重要決策或較高風險的應用情境中,Harness 也能導入人機協作機制,由人介入決策、提供回饋,降低 AI 自主決策可能帶來的風險。

然而,當 AI 開始自主執行更多任務,企業也面臨另一項挑戰:如何在擴大 AI 應用的同時,兼顧主權 AI 與資安需求?對此,Sumeet Arora 指出,Tera Harness 支援地端、雲端及混合部署等不同 IT 架構,能夠配合資料所在位置去執行任務,企業可依據自身的治理與法遵要求彈性部署,將重要知識與商業機密留在內部可控的環境中。

此外,當 AI 開始承擔更複雜、執行時間更長的任務,如何避免因意外而導致任務中斷,也是企業相當關注的課題。為此,Teradata 在 Harness 中導入檢查點與記錄機制,倘若 AI 因意外而中斷正在執行的任務,Tera Harness 會從最近一次的檢查點接續執行,不必從頭再來,減少不必要的時間與成本浪費。同時,Harness 也具備高併發處理能力,可同時處理多個 AI 任務,提升 AI 參與日常營運的穩定性與可靠性。

從資料倉儲走向 AI 知識平台,Teradata 3.0 攜手擎昊加速企業轉型

Tera Context Engine 與 Tera Harness 的推出,不只協助企業加速 AI 應用落地,也反映 Teradata 對自身定位的轉變,正從傳統資料倉儲供應商,轉型為企業 AI 知識與 AI 執行能力的供應商,協助企業將分散的資料轉化為 AI 可理解的脈絡資訊,進而驅動智慧決策與自動化執行。

Richard Petley 進一步說明,Teradata 的發展可分為三個階段,在最初的 Teradata 1.0 時期,以軟硬體整合的資料倉儲設備為主,到 2.0 則轉向支援地端與雲端部署的現代化軟體,如今進入 3.0 階段,客戶不一定要採購整套資料倉儲解決方案,也能依需求導入 Context Engine 或 Harness。這樣的轉變,顯示 Teradata 正以更開放、彈性的合作模式,讓企業能夠在既有技術架構上導入所需的 AI 能力,而不必全面汰換原有系統。

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Teradata 攜手台灣代理商擎昊科技,結合原廠 AI 技術與在地系統整合經驗,協助企業加速 AI 應用落地,邁向自主型企業。圖中由左至右,依序為 Teradata 首席產品長 Sumeet Arora、擎昊科技總經理劉宗坤及Teradata 首席營收長 Richard Petley。
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然而,再先進的技術架構,仍需要在地專業夥伴協助落地。而擎昊科技作為 Teradata 台灣代理商,不僅與原廠保持密切互動,更擁有深厚的技術實力,及豐富的企業級系統規劃、建置與整合經驗,協助企業打造穩定可靠的 IT 環境,讓 AI 應用能夠順利導入並持續運作。此次 Teradata 兩位高階管理者 Richard Petley 與 Sumeet Arora 來台,除了與企業客戶交流 AI 發展與應用需求,也攜手擎昊科技深化在地合作,共同拓展台灣市場。

面對缺工、高齡化與市場競爭加劇等挑戰,如何運用 AI 提升營運效率並強化決策能力,已是企業的當務之急,這也讓自主型企業成為未來必然的發展方向。在這條智慧轉型的路上,Teradata 將持續攜手擎昊科技,融合 AI 技術、企業知識與系統整合能力,協助企業加速 AI 應用落地,朝自主決策與智慧營運的新階段邁進。

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Teradata 首席營收長 Richard Petley 指出,Teradata 正以更開放、彈性的合作模式,讓企業能夠在既有技術架構上導入所需的 AI 能力,而不必全面汰換原有系統。
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