20260122-06

【HR 資深觀點】績效管理的「控制幻覺」：我們到底是在管理績效，還是在管理恐懼？

by 協會文章

做為一名號稱人力資源領域的專家及顧問，在這個週四的午後，我想說幾句可能會得罪不少同業和夥伴的實話。

在我的HR職業生涯早期，我一直相信績效=「科學管理」。那時的我，致力於設計或執行。 最完美的績效制度：層層拆解的 KPI（關鍵績效指標）、精確的權重分配、以及那套看似邏輯嚴密、能自動計算獎金的複雜公式。

那時的我深信：只要這套「控制系統」足夠精密，企業就能像一台調校完美的機器，員工就是高效運轉的齒輪，效益和效率自然會源源不絕流出來。如果結果不如預期(還蠻常發生的)，我們就會回去檢討控制系統哪裡出了問題，然後用更多資料或更先進的預測方法。希望讓系統更加縝密。。

但這些年，身處在這個被稱為 BANI（脆弱、焦慮、非線性、不可知）的商業環境裡，我越來越常感到一種深刻的「荒謬感」和諷刺。

我們手上的數據比十年前多了百倍，BI 儀表板比以往更華麗，但我們對「前線真實狀況」的感知，卻好像越來越遲鈍。這就是現代績效管理的最大悖論：我們試圖用工業時代的尺（標準化、線性），去丈量數位時代的腦（創新、協作、非線性）。

這不僅是工具的落後，更是人性的博弈

1. 「古德哈特定律」與KPI儀表板的美麗陷阱

經濟學上有個著名的 Goodhart’s Law：「當一個指標成為目標，它就不再是一個好指標。」

這句話在職場上的真實翻譯是：一旦你把某個數字直接綁定高額獎金，員工的智慧就不會用在「如何把事做好」，而是用在「如何把數字做漂亮」。

我曾在一些績效校準會議中目睹過這種現象：部門的 KPI 達成率一片美好，大家互相恭喜。但轉過頭看真實世界：客戶滿意度在下滑、產品乏善可陳、Market Share正在被那個不講武德的競爭對手蠶食。(這裡先不討論商業策略失準的因素)

這就是典型的「諾基亞效應」。在諾基亞衰退前夕，據傳其內部績效評分依然亮眼。為什麼？因為中層主管為了讓報表好看，過濾了壞消息；員工為了保住獎金，只做考核表上有寫的事，對表外的重要危機視而不見。

結果我們每個人都贏了局部的分數，但公司卻輸掉了整場戰爭

2. 我們該如何重建？從「驗屍」到「體檢」

如果傳統的 MBO（目標管理）和 KPI 在應對變化時顯得如此僵化，我們該怎麼辦？直接放棄考核嗎？當然不是。

我近年協助企業轉型的親身體悟，我們需要將績效管理從「控制（Control）」轉向「賦能（Enablement）」。這需要三個結構性的思維翻轉：

  • 第一：少花點時間「驗屍」，多做一些「體檢」 傳統的一年一次績效考核，說穿了就是一份「驗屍報告」。它能精準地告訴你死因，但救不活已經冰冷的病人。 現代企業需要的是 CPM（持續性績效管理）。強迫你的管理者從「監工」轉型為「教練」，利用每雙週的 Check-in 取代年終算總帳。重點不是「你上季為什麼搞砸？」，而是「下週有什麼障礙我可以幫你移除？」。這叫 Feedforward（前饋），這才是敏捷。
  • 第二：讓 OKR 回歸「羅盤」本質，而非「計算機」 這是最多企業犯的錯：把 OKR 當成 KPI 用。 OKR 的靈魂在於「野心（Aspiration）」。如果你把 OKR 的達成率直接拿來算獎金，員工的本能反應絕對是「降低標準（Sandbagging）」。 請把「目標設定」與「薪酬計算」適度脫鉤。OKR 是用來導航的羅盤，指引我們去攻那座最難的山；而獎金應該基於事後的「綜合影響力（Impact）」與「市場價值」。給員工安全感，他們才敢設下那些「只有 60% 把握」的瘋狂目標。
  • 第三：承認「模糊」的價值 許多老闆害怕模糊，渴望精確。但在創新領域，精確往往是平庸的代名詞。 我們必須接受一個事實：一個頂尖工程師或行銷企劃靈光一閃的價值，可能無法被寫進年初的 KPI 裡，但卻能拯救整間公司。 現代的績效制度，必須保留足夠的空間（Buffer）去獎勵這些「計畫外」的突破。

結論

在 AI 與演算法已經無比強大的時代 ( BTW, 剛被 Gemini 3.0 驚艷到 )，企業最稀缺的資源不再是執行力，而是適應力。

最優秀的績效管理制度，不該是一套冷冰冰的評分系統，而是一套能建立心理安全感、讓資訊真實流動的文化語言。

如果你的制度設計，讓員工每天早上醒來想的是「怎麼做才不會被扣分」，而不是「怎麼做才能幫公司贏下客戶」，那麼，我們管理的恐怕不是績效，而是恐懼。

此篇文章由協會 理事-郭鎮榕 授權提供

系統思考在企業管理中的應用

by 協會文章

在企業管理中，我們經常面臨複雜的挑戰和問題。

這些挑戰往往不是單一的事件，而是系統內多個因素交錯、相互影響的結果。

因此，解決這些問題需要一種全局的思維方式：

這就是「系統思考」

什麼是系統思考？

系統思考是一種能夠讓我們從整體視角看待問題的思維模式。

它強調「不要單點看待問題」，而是要從整個系統的角度來理解事件發生的背景與影響。

透過這種思維方式，我們可以發現不同因素之間的互動和相互依存關係。

系統思考的力量來自於它能夠幫助我們看到事件背後的結構，了解問題的根源，避免陷入片段式管理。

片段式管理只關注單個事件或症狀，往往導致短期的解決方案，但忽視了長期的問題。

而系統思考則讓我們能夠深入到問題的本質，找到更具持續性和全面性的解決辦法。

如何應用系統思考來解決管理問題？

企業中的許多問題，如績效下降、員工流失、部門之間的矛盾，往往都是多重因素共同作用的結果。

如果我們只關注某一個單一問題，無法真正解決這些挑戰。

而透過系統思考，我們可以更容易理解這些問題的系統性。

系統思考的一個重要工具是「因果環路圖」。

透過畫出問題中各個因素之間的因果關係，我們能夠更清楚地看到這些因素如何相互影響。

例如，當員工離職率高時，我們可能會馬上將其歸因於薪資或工作環境，但實際上，可能還涉及管理風格、組織文化、晉升機會等多重因素。

如果這些因素不加以改善，單靠提高薪資也無法從根本上解決問題。

系統思考的另一個應用就是「環路思維」。

環路思維幫助我們理解事件發生後如何反作用於系統。

有兩種類型的環路思維，是系統思考的基本元素：增強環路和調節環路。

增強環路有分成「良性循環」跟「惡性循環」，惡性循環會讓問題不斷加劇，例如當一個部門的績效下降時，管理層對他們的信任度降低，導致資源減少，進而讓績效進一步惡化。

而調節環路有分成「限制天花板」跟「解決問題」，例如當企業業績下滑時，領導層可以採取行動進行調整，逐步恢復系統的平衡，這就是關於「解決問題」的調節環路。

系統思考如何幫助領導者做出更好的決策？

系統思考讓領導者能夠避免陷入「治標不治本」的陷阱，尤其是在面對短期利益與長期發展之間的取捨時。

很多企業面對短期的壓力，會選擇一些看似能快速解決問題的方案，但往往忽略了這些解決方案可能對長期發展的負面影響。

舉個簡單的例子，某些企業為了應對市場壓力，可能會削減產品質量來降低成本。

這樣做在短期內確實能夠提高利潤，但長期來看，產品質量下降會導致消費者信任度降低，進而損害企業的品牌形象和市場競爭力。

這就是典型的「飲鴆止渴」現象，而系統思考能幫助我們看清這種短期行動的長期影響，避免重複犯錯。

領導者在做決策時，應該學會利用系統思考來看待短期「症狀解」與長期「根本解」，這樣不僅能解決眼前的問題，還能從長期促進整個組織的健康發展。

例如，當企業遇到人才流失問題時，系統思考告訴我們，僅靠加薪或福利並不是解決根本問題的方式。

企業應該考慮創造一個持續學習和成長的文化，提升員工的參與感和歸屬感，這樣才能真正解決流失率高的問題，並且吸引優秀人才加入。

提升系統思考能力的關鍵步驟

對於許多企業管理者來說，培養系統思考能力需要從幾個關鍵步驟開始：

  1. 放大視角，看整體系統：
    • 領導者要學會不再單獨看待某一個問題，而是將其放到整個系統中來觀察。
    • 這樣能幫助你更清楚地看到問題與其他因素的聯繫，並理解問題的真正來源。
  2. 識別長期影響，避免短期行動：
    • 在制定決策時，經常思考這些行動的長期影響，而不僅僅是看當前的收益。
    • 這樣的視角能幫助你避免「頭痛醫頭，腳痛醫腳」的錯誤，從而制定更具戰略性的解決方案。
  3. 利用環路思為進行調整：
    • 環路思為是系統思考中的基本要素，通過觀察系統中的環路機制，我們能夠更有效地進行調整和優化，確保組織能夠持續改善。

系統思考是一種強大的工具，它能夠幫助我們更能理解企業中的複雜問題，並做出更具持續性和全局性的決策。

作為領導者，我們應該努力培養這種思維方式，從而在快速變化的環境中保持競爭力，並推動組織的不斷進步。

此篇文章由協會理事 劉子禎Alvin 授權提供

20251204-02

人為什麼這麼愛辯? 到底?! 推動變革，只靠「講道理」和「秀數據」為何總碰壁？

by 協會文章

最近讀了這本書《如何讓人改變想法》真的讓我覺得蠻受用的 (對了，它的副標下得超好: 人到底為什麼這麼愛辯?!! ) ，過去我們常以為，只要數據夠好、道理夠足，就能說服別人接受改變。這裡的”別人”指是客戶，團隊甚至是家人，但實際上通常事與願違，傳統方法往往忽略了人性深層的心理機制。人們的大腦傾向於認為自己的認知是唯一真相（天真的現實主義），並會本能地排斥或扭曲不符的資訊。更關鍵的是，我們是高度社會化的動物，團體認同與歸屬感至關重要。挑戰一個人的既有想法，尤其當這想法與其所屬社群緊密相連時，會引發強烈的防禦反應，因為這可能威脅到他們的「社會生存」。情緒，而非純粹理性，才是影響決策的強大因素。

因此，有效的變革推動不應是單向的「說服」或「教育」，而是建立連結、引導探索，並提供心理安全感。我就以導入 一套流程自動化系統為例：

過去的作法： 強調新系統效率、功能，要求大家學習使用。 結果： 強烈抗拒，「習慣舊方法」、「怕麻煩/犯錯」等。

基於人性的新變革驅動策略：

從「聽痛點」與「連結感受」開始：

  1. 暫緩介紹新系統，先深入與使用者（跨部門）交流。
  2. 提問：「目前流程中，最讓您感到不便的是什麼？」專注傾聽，不批判。
  3. 詢問感受：「當您需要重複溝通才能完成一件事時，那是什麼感覺？」挖掘對現狀的真實痛苦與情緒。這是找到改變「情感臨界點」的基礎。

引導自我發現變革的「價值」：

  1. 在理解痛點後，輕描淡寫引入新系統的「概念」或「部分功能」。
  2. 提問：「您提到查找資料很花時間。如果有個方法能讓您幾秒內找到，您覺得對您有什麼幫助？」引導他們將解決方案與自身痛點連結，讓他們自己想像改善後的狀態。

處理抗拒，視為「共同解謎」：

  1. 當對方表達疑慮（如「怕學不會」）時，先驗證感受：「我理解，學習新事物確實可能會有擔心。」。
  2. 不直接反駁，而是提問：「最讓您擔心的是哪個環節？」「如果我們提供…樣的協助，您覺得會不會稍微好一點？」將挑戰轉化為共同解決的問題，邀請對方參與尋找方案。

建立「安全社群」與「社會證明」：

  1. 支持早期採用者，讓他們的成功經驗成為其他觀望者的「社會證明」，降低改變的「社會性風險」。
  2. 創造一個非評判、鼓勵提問的環境，讓大家感覺在學習過程中犯錯是安全的，不會被孤立。

最後的自我反思 : 推動變革的關鍵，在於從「強制推動」轉向「引導與協作」。透過耐心傾聽、溫和提問、引導自我發現，並營造心理安全的環境，讓夥伴們在過程中看見變革的真正價值，並感覺自己是轉型的「共同創造者」，而非被動的接收者。這需要更多同理心與時間，但能帶來更深刻、更持久的組織效應。

此篇文章由協會理事 郭鎮榕CJ 授權提供

20251204-01

新思維：人機混搭的領導力升級

by 協會文章

儘管生成式AI已普及，我遇到的許多人仍未掌握其真正潛力。我們習慣以線性思維提問，限制了AI的創造力。我的核心觀點是：我們必須將AI從單純提升生產力的**「數位助理」（co-pilot），升級為能共同創作、雙向對話的「協思伙伴」（co-thinker）**。這不僅是技術進化，更是我們與科技關係的深層重塑。

個人思維升級：從工具使用者到思維伙伴

要駕馭AI浪潮，個人必須：

  1. 打破提問慣性，培養「AI溝通力」：訓練自己跟AI溝通時”不厭其煩”的提供”完整上下文”以及各式輔助資訊，精準設計提示，讓AI成為共同創造者。
  2. 積極實驗，擺脫「旁觀者陷阱」：布萊恩．索利斯（Brian Solis）指出，愈頻繁與AI共同思考，技能進步愈快。保持高度好奇，勇於試錯。
  3. 聚焦高價值，釋放人力：將重複、繁瑣的「髒活」（dirty work）委派給AI，將精力集中於真正能創造更大價值的事務。
  4. 發揮人類獨特價值，理解AI局限：情緒智慧、同理心與批判性思維是AI難以取代的關鍵。

企業策略轉型：打造「人機混搭」競爭力

企業若想在AI優先世界中取得豐碩成果，需全面重塑：

  1. 重塑「人機協作」策略：必須擁有「心態轉變」，將AI從自動化工具提升為「數位隊友」。
  2. 明確人類角色：人類應扮演好訓練師、解釋者、維持者三種關鍵角色，擴大機器能力。
  3. 設計動態商業流程：流程需考量AI的動態協作模式，包含任務分析、互動協定、回饋意見循環。
  4. 領導力推動與全面培訓：
    • AI增能策略：將AI定位為助力，聚焦人類創造力以及情緒價值。
    • 績效重塑：以員工「產出」為導向，而非工作時間，鼓勵AI應用。
    • 投資主管：中階主管是轉型關鍵，成功導入AI人機協作的組織，都十分重視中階主管的AI技能和人機協作的管理思維。
    • 鼓勵實驗：營造試錯文化，獎勵創新行為。
    • 領導者以身作則：主管應親自與AI共同思考，軟體銀行創辦人孫正義與Coursera執行長傑夫．馬金奧卡達便是典範。
    • AI轉型應由管理階層帶領，而非僅交由IT部門。
  5. 將AI作為決策智囊「共同思考」：AI能提供新穎觀點與策略思維，但最終決策仍需人類的直覺、遠見與承擔責任。

台灣現況：轉型刻不容緩

台灣多數人尚未廣泛使用AI，但所有產業正遭遇缺工問題。透過AI提升員工單位的生產力已是當務之急。政府應務實合作，訓練內部可控的AI模型，提升治理效率，而非投入巨資從零開發大型基礎模型，以免資源浪費。

「人機混搭」的新常態已然來臨。領導力的未來，在於如何有效駕馭這股力量。我誠摯邀請大家，以開放心態，積極學習、實驗並整合AI於日常工作與決策中，定義您在AI優先世界中的競爭力。 您準備好了嗎？

此篇文章由協會理事 郭鎮榕CJ 授權提供