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你是想讓人培養的員工,還是一顆爛梨子?取決於總是滿嘴不行,或永遠試著解決問題!

2022-12-22 金範俊
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所謂的「hashtag」,就是在特定關鍵字前加上「#」符號,好讓關鍵字能輕鬆被識別。我在社群網路上經常使用這些標籤:#美食 #棒球 #書 #讀書會 #人文古典 #esg #人權

光看這些標籤,應該可以推測得出來我是什麼樣的人。如同此概念, 一個人的名字前面跟著哪些關鍵字也很重要 。此外,如果在職場上經常要寫文章,那你一定會很想知道, 他人在看報告時,會想到哪些「關鍵字」(代表他在看報告時重視什麼)

只要能夠好好了解,在職場上不管是寫報告或其他文件,都能夠提升寫作的水準。我們雖然不能單純把所有看報告的人視為一體,但仍有一些共同的地方,可以將他們串在一起:#不想看報告 #煩死了 #耐心到極限了 #國字都不會寫嗎? #為何要用報告整我

第一個標籤居然是「不想看報告」,各位不覺得很意外嗎?但這是真的,你我周圍就有這種真實案例。我確實聽過一個負責某大企業組織文化諮商的人分享,著實嚇我一跳。

他說:「你知道韓國企業的高階主管,在一天的行程中,哪個令他們覺得最難受嗎?就是聽底下員工報告。」其實,光是要聽一個跟自己想法不同的人報告就很令人頭痛了,接下來還得下決定,而以後還必須為那個決定負責任,所以非常難受。

現在你大概也明白為什麼有「#不想看報告」了。沒錯, 大部分的主管之所以會總是臉色鐵青的聽簡報,是因為他們必須在短時間內做出選擇,然後還得替這個決定背負責任,當然有壓力 ;一整天要聽無數個報告、每個報告各有不同的風格、每回聽報告還得重新適應,當然有困難。

換句話說,各位要記得,聽報告的人心裡就是會想著:「聽報告很累!」

沒人喜歡滿嘴不行的員工,試著解決問題

如果你抱持「我很努力準備報告了,主管應該會寬容大量,好好聽到最後」的想法,那不叫正當期待,而是「盲目的錯覺」。倘若你考量到他們的處境,就要注意一些部分。

所謂的報告不能只列出問題點,主管已經有夠多事情要煩惱了,你還來煩他,塞一份滿是待解決事項的報告給他,組織裡沒幾個領袖會喜歡這樣的員工。

回想一下,組織裡,職涯一帆風順的人當中,幾乎沒有悲觀主義者。用比較口語的方式來說,就是在公司裡「混得好的人」大部分都是樂觀主義者。很羞愧的,我只有滿腹的不滿和抱怨,我不談解決問題的對策、不管問題本身,只有滿腔憤怒,這就是所謂的悲觀主義者。

然後呢?我沒能獲得認可,實在沒臉辯解。到這邊就算了,我可以硬說是每個人性格不同,但就連報告等文書,我也只會揪出他人的問題點,告訴大家議案不可行。

提出問題並且叮囑組織必須盡快解決問題相當重要,但那是聽報告的人該做的事。你只要展現積極、正面努力解決自己業務上的問題的模樣,不,只要把解決方法好好寫進報告裡就可以了。

如果有想要補充的部分,就以「建議事項」處理,這是上班族的寫作sense。以前我的一位高階主管也經常告訴我,絕對不要放棄樂觀思考。

舉出100個不可能的理由很簡單,但上級想要聽的是「一個可行的理由」。就算有眾多不可能,總會有人做出成果,而公司就是想要找那個人。

我們要把「我會這樣試著解決看看」的意志展現在報告裡,如果報告充滿「這個因為這樣不行,那個因為那樣不行」,沒人會喜歡這種員工。

你是一個「讓人想培養的人才」還是「爛梨子」,取決於你的內容有多少樂觀成分。記得別迷失在尋找不可能的理由中,要問問自己真的沒有辦法可行了嗎?倘若有一點可能性,就把它寫進報告中,這樣的人才是組織想要的,有寫作sense 的人才。

(本文出自《工作的DNA》,大是文化 )

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經理人

善用工具,AI賦能:台大教授陳縕儂談如何養成無法取代的靈活韌性

2025-08-15 經理人X三星
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人工智慧不僅橫掃教育、科技與創新產業,也加速改寫商業競爭格局——從中小企業的營運效率,到跨國企業的策略布局,AI 導入早已不是選擇題,而是生存題。台大資工系教授陳縕儂指出,未來組織將走向多節點的轉換與整合,科技應協助管理者釋放時間、激發創造力,讓工作者在快速變動中保持敏捷與連結。

在這波 AI 浪潮中,高階主管如何在人才布局上做出不被淘汰的決策?又該如何善用工具,為轉型創造優勢?成功的領導者往往從自身開始改變,以身作則定義「人機協作」的管理哲學,並透過科技,在變動中活出餘裕。

在不確定中仍能思辨與轉換

談起投身 AI 領域的起點,陳縕儂笑說,真正的啟蒙其實來自童年時讀的一本《漢聲小百科》。「裡面描述未來世界的想像,例如智慧聲控助理、居家機器人、無人駕駛⋯⋯這些1980年代的幻想,讓我對人工智慧產生了很深的興趣。」

博士求學期間,正值 AI 的冷卻期,儘管業界機會不多,她仍選擇堅持。「當時大家對這個領域還沒那麼關注,但我就是對語意辨識很有興趣,想研究讓機器聽懂人話的方法。」她坦言,後來 AI 崛起只是時機上的幸運,真正驅動她的,還是對這個領域的熱情。

過去曾被媒體以「放棄美國微軟千萬年薪、回母校教 AI」作為報導標題,但對她而言,這並非勇敢或犧牲,而是更貼近人生期待的選擇。「比起高薪,我更在乎生活的快樂感、與家人距離的親近,還有在學術圈可以自由決定研究方向、與企業合作的彈性。」

「我常提醒學生,要學會問自己:你真正想要的是什麼?你用工具的目的,是解決什麼問題?」她強調,不是為了趕上潮流而跟風選擇,而是從理解自身需求出發,找出最適合自己的方法,並在變動中保有彈性。她也以自身為例,善用適合自己的工具,透過 AI 與多工處理功能,讓生活與工作角色得以靈活切換;例如近期使用 Galaxy Z Fold7 時,她特別欣賞可摺疊設計與分割畫面功能,能因應日常不同角色轉換,從備課、開會到研究討論都更加從容順手。

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Galaxy Z Fold7展開後8 吋大螢幕,支援多視窗並行作業,彈性應對各種工作環境,隨時隨地化身為個人最佳行動工作室。
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「我本來就習慣雙螢幕操作,它讓我在移動中也能延續這個習慣,像是隨身的行動工作室。」陳縕儂分享,無論是在教室間穿梭、開會路上查找文件,或在出差途中修改簡報,Galaxy Z Fold7 都能隨時展開 8 吋 AMOLED 大螢幕,分割畫面同時查資料、做筆記,工作不中斷;收合後則回到輕巧的 Bar type 直立手機,方便單手操作與日常通訊。8.9mm 收合厚度與 215g 的輕量設計,讓她在多工處理與攜帶便利之間享有完美平衡,「打開是大螢幕,合起來就是直立手機,真的很方便!」

AI 賦能創新突破、游刃有餘

除了硬體的多工表現,陳縕儂也重視 AI 是否能理解人類語境、支援思考與決策。這也是她推動本地語言模型 Project TAME 的初衷——讓 AI 理解台灣人說的話。

「過去台灣資料在語言模型訓練中相對稀少,AI 很難理解我們日常語言中的文化隱喻、潛台詞與情感脈絡。」她指出,許多語境需要仰賴常識與在地經驗,這也是人類目前仍保有的優勢。「資料愈完整,AI 就愈有機會像人類一樣思考與判斷。未來若能有更彈性的資料開放政策,也有助於本土語言模型發展。」

回到日常應用,陳縕儂分享她使用 Galaxy Z Fold7 的經驗。Galaxy AI 提供多項輔助功能,例如「筆記助理」可將會議錄音轉錄為文字並整理摘要,讓她在備課與簡報準備時能快速掌握重點;「寫作助理」可協助潤飾語句、進行翻譯,提升內容處理的效率;而「通話助理」則能即時將語音通話內容轉為文字,方便後續紀錄與彙整。

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Galaxy Z Fold7 以輕盈、直覺的方式展開 AI 互動,為工作與生活帶來全新可能,成為在變動時代中展翼前行的最佳夥伴。
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此外,Galaxy Z Fold7 也搭載 Gemini Live 的「即時視覺對話」功能,不僅能開啟鏡頭即時辨識周遭畫面,也能讀取螢幕上的內容,並透過口語互動即時給出回應與建議。

陳縕儂表示,她期待在未來出國旅遊時能派上用場,例如在博物館參觀時,透過鏡頭就能獲得展品的即時解說與延伸資訊;或是在街頭遇到陌生招牌、菜單時,即可即時翻譯並理解內容,雙螢幕同步顯示雙語對話,讓溝通更順暢。

她也笑說,旅行中總免不了拍照與分享,尤其與家人出遊合照時,經常希望構圖完整、同時又能適配社群限時動態的尺寸;而Galaxy Z Fold7 的 AI 背景擴增功能正好解決了這個小困擾,當拍攝畫面為 4:3 時,系統會智慧延展為 16:9,不需裁切就能直接上傳,保留畫面細節與氛圍,一鍵就能與親友分享當下的美好。

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Galaxy Z Fold7搭載 Gemini Live,開啟鏡頭後,即可透過AI 即時辨識畫面並以智能語音即時做出回應,扮演可靠的貼身助理。
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給 AI 時代工作者的建議

身為教師,陳縕儂最常被問到的問題就是:「我會不會被 AI 取代?」對此,她總是鼓勵學生先去接觸 AI、理解它,再來思考自己能如何與它協作。「我曾出過一個作業,請學生出一個題目給 AI,觀察它能不能寫出正確答案,並學會怎麼修正、怎麼引導。你不會程式,怎麼知道 AI 做得對不對?」

在她眼中,AI 時代下最珍貴的能力,不再是背誦知識,而是「終身學習與批判性思維」。能否持續學習、能否自我監督,才是工作不被取代的關鍵。「現在被替代的,多是重複性高、規則清楚的事情;而能成為 AI Manager、指揮 AI 的人,才會在未來扮演關鍵角色。」

她也呼籲:「不要害怕嘗試,Open mind 一點!」陳縕儂鼓勵更多人主動接觸 AI、熟悉 AI,無論是規劃旅程、整理資訊,或是與家人朋友的溝通聯繫,因為用過就知道,它沒有那麼難;甚至當你願意讓它走進日常,就會發現它並不遙遠,也能啟發更多創意與可能。

正如 Galaxy Z Fold7 在摺疊與展開間切換自如,映照陳縕儂在教學、研究與生活多重角色中的靈活轉換——AI 時代的競爭力,不只在知識,更在於運用科技放大自身價值,讓生活與工作同樣展翼前行。

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台大資工系教授陳縕儂(右)對於AI的啟蒙來自於童年時讀的《漢聲小百科》,左為《經理人月刊》總編輯齊立文。
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了解更多:https://pse.is/7zw6n4

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