經理人Podcast

本集節目由《經理人》資深主編邵蓓宣，邀新商業學校企業培訓顧問郭紹寬（阿寬），分享2026 年企業 AI 轉型的真實困境與第一線觀察。
10/29 (四) 10:00-11:00 ATD 年會演講專場【企業 AI 導入趨勢 2026：從「個人工作應用」到「組織共同能力」】報名連結：ttps://www.atdapc.org.tw/exhibitors-login.php　免費報名代碼：EX109A（限時使用至 10/18 為止）
10/30 (五) 14:00-16:30　新商業學校社群專場【 AI Strategy Lab 把 AI 策略寫入 2027 年度計畫】活動詳情：https://bizscl.pse.is/9m7tdb
（本場活動採邀約審核制，僅邀請企業內正在主導、規劃或推動 AI 策略與轉型的關鍵角色參與，審核結果將以 Email 個別通知）
企業學習顧問郭紹寬 LinkedIn 企業培訓、顧問諮詢歡迎聯絡：https://www.linkedin.com/in/markkuoksk/

公司砸大錢導入 AI 工具，卻看不到具體成效？成立了 AI 轉型辦公室，卻不知道下一步該怎麼走？AI 導入不是單純學軟體，更是組織價值觀與流程的全面重構！本集將帶您像在急診室進行「檢傷分類」一樣，精準抓出企業 AI 轉型的真正病因，並協助企業負責人或HR，制定有效的 2027 年度計畫。
本集重點
AI 焦慮解密：你焦慮是因為你跑得夠快。2026 年企業培訓需求高達９成和 AI 相關。許多轉型辦公室感到焦慮，代表企業的步調已經算快，不需過度恐慌；然而在基層實務中，仍有 5% 到 10% 的員工連登入與開啟對話都需要手把手教學，落差極大。
企業導入 AI 的三大痛點與各階段。第一是「策略文化層面」，高階主管目標未對齊，轉型辦公室難以施力。第二是「資料與知識管理層面」，部門各自優化流程，但缺乏跨部門的資料串接（如業務接單到生產管理的流動），導致整體效率提升有限。第三是「制度與資源層面」，齊頭式發放付費帳號與 Token 造成浪費，應依據職務進行分眾資源配置。
AI 培訓的第一步是「檢傷分類」。企業在規畫教育訓練時，不該盲目開課。必須先透過測評判斷組織是卡在策略文化、資料梳理還是制度流程階段，對症下藥才能發揮培訓的最大價值。
拋開舊有 KPI，看見 AI 真實價值。AI 帶來的效益很難在短期內用傳統 KPI 衡量。第一層帶來的影響可能是讓員工減少加班、擁有更多留白思考、陪伴家人等時間，讓人們能更聰明的做事，就算踏出成功的第一步。



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本集節目由《經理人》主編林庭安與採訪編輯李岱君，與大家導讀最新一期封面故事「財富階梯升級攻略」。
隨著近年台股狂飆，社群媒體上充斥著炫耀獲利的「少年股神」與曬單文，看著別人年紀輕輕買房、資產翻倍，你是否也感受到財富焦慮？
然而，理財不該是一套公式套用在所有人身上。本集將介紹《財富階梯》的概念，用「淨資產」將人的財富狀態分層。而身處不同階，面臨的風險與資產升級策略完全不同！從為了生存掙扎的底層，到可動用資金更多的高資產階級，我們該如何打破盲點、避開「消費膨脹」的陷阱，最終用金錢買回人生的選擇權？
🔍 本集重點
1. 第一、二階的破局之道：淨資產 30 萬以下的「第一階」最怕遇到意外，一旦生病或失業就會跌破生活及格邊緣的「斬殺線」，此階段最需要的是緊急預備金。而在 30 萬到 300 萬的「第二階（雜貨自由）」，與其焦慮地追求高風險投資，不如投資自己。因為在財富累積初期，提升本業收入的效益遠大於投資報酬率。
2. 6成台灣人在第三階： 淨資產在 300 萬到 3000 萬的第三階，已經達到了「餐廳自由」並開始享受複利帶來的被動收入。然而，這個階段最大的危機是「由奢入儉難」的消費膨脹。當你習慣了出國、買名牌，這些享受就會變成未來的「標配」。為了維持變貴的生活品質，你只能繼續賣命工作，導致薪水變高了，人生卻沒有變得更自由。
3. 第五、六階的終極課題：當資產破億，進入高資產階級後，賺錢的「機會成本」變了。對他們而言，錢是用來槓桿時間、健康與良好關係的工具。真正的財富自由，是擁有對不喜歡的事物「說不」的權利。


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本集《經理人讀書會》由副總編輯張玉琦導讀《獎勵的惡果》，從外在獎勵與內在動機的差異出發，重新檢視我們深信不疑的「胡蘿蔔與棍子」是否有效。
你是不是也相信「重賞之下，必有勇夫」？只要獎金給得夠多、績效制度設計得夠好，員工自然就會更努力？ 《獎勵的惡果》卻提出一個完全相反的觀點：我們習以為常的獎金、績效獎勵，可能只能換來短期的行為，甚至讓人更在意「如何拿到獎勵」，逐漸失去對工作本身的興趣與熱情。 當工作變成「做A，就能得到B」，人可能開始選擇容易達標的任務、不願冒險，團隊之間也可能因競爭而更難合作。更值得管理者思考的是：如果金錢無法真正激勵一個人，那主管還能做什麼？ 這集節目，我們從合作關係、工作內容與自主選擇 3 個面向，思考如何打造一個讓人願意主動投入、把工作做好的環境。
⏱️各段重點
02:00 獎勵其實沒有想像中有效
05:46 獎勵之外，人在乎的是？
10:46 獎勵機制帶來的負面作用
12:57 獎勵機制背後的流行行為主義
21:31 我們真的能夠激勵別人嗎？



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本集節目由《經理人》總編輯齊立文專訪《90%高級主管出身業務，B2B聖經》作者吳育宏，分享AI 時代下 B2B 業務的核心技能。
當 AI 已能秒速完成報價與產業分析，B2B 業務的生存關鍵為何？從基層起步、歷經 1800 次拒絕一路晉升至跨國企業高管的吳育宏指出，未來業務的價值不在於口才或單純的資訊傳遞，而是處理衝突、建立信任等「讀現場」的能力。
本集節目將直擊 B2B 銷售痛點：破解客戶「嫌貴」背後的真實動機，並定義什麼才是有效的高質量人脈。無論你是第一線銷售或企業管理者，都能從中獲得業務升級的思考和實戰指南。
🌟 本集重點精華
1. 頂尖業務的特質：企圖心。吳育宏分享菜鳥時期熬過 3.5 個月零業績、被拒絕 1800 次的經歷。這段腳踏實地的低谷期，鍛鍊出他面對陌生開發的強大韌性，而「企圖心」與「偏執的努力」更是業務向金字塔頂端攀升的驅動力。
2. 破解「價格太貴」的假議題。客戶嫌貴，一半是為了提早結束對話的「藉口」，另一半則是未看見產品的完整價值。優秀的業務必須引導客戶攤開整個「顧客旅程（Customer Journey）」，將售後服務、顧問諮詢等隱形成本與長期效益納入評估，用專業引導決策，避免陷入短視的價格戰。
3. 人脈的「亮度」永遠勝過「廣度」。B2B 的關係不應建立在應酬交際，而是基於「穩固的商業價值」。與其盲目發名片、急於結識高層，不如先提升自身的「亮度」，釐清自己在此階段能為他人提供什麼實質價值。當專業價值明確，自然會產生吸引優質人脈的強大拉力。
4.AI時代下B2B 銷售的無可取代的技能。 別以為 B2B 都是純理性的規格與數據比拼。決策是一個牽涉產、銷、人、發、財的複雜網路，客戶的升遷壓力、內部鬥爭、甚至跟你合作的窗口的生活狀態，都會影響最終決定。頂尖業務懂得少說多問，在實體互動中捕捉那些 AI 永遠抓不到的感性線索，進一步拉近關係推動銷售。


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本集節目由《經理人》資深主編邵蓓宣，和巨思媒體集團 AI 應用團隊負責人、新商業發展副總監，同時也是「一天一 AI」日報主筆的韋惟珊，分享《不歸零的 AI 工作系統》。
2026 最新上線！ 《不歸零的 AI 工作系統》 線上課程：4大流程 x 3種分身 x 15+工作場景，帶你學會 AI 高手的工作系統⏰10/30 前！預購限時優惠最低 49 折！輸入專屬折扣碼 lesson300，再折$300元！課程連結：https://pse.is/9pbn7y
你是不是也每天都在跟 ChatGPT、Claude 講話？但你一定遇過這些痛點：昨天 AI 寫的文案很棒，今天卻寫出一堆垃圾（產出不穩定）；生成的企畫或內容完全不符合你的需求（狂改到崩潰）。本集《職場來一課》要幫大家解決「AI 聽不懂人話」的困擾。韋惟珊強調，如果你只教 AI「第一步、第二步」的 SOP，卻沒有把工作背後的「眉角（核心判斷標準）」告訴它，AI 永遠只是一個外包的實習生。打造個人的 AI 工作系統，就是為了把你寶貴的經驗值內化到機器中，不管未來換到哪一套 AI 工具，它都能立刻成為你最得力的助手。
本集重點：
1. 破解 AI 使用者的 3 大痛點： 現在大家都會登入 AI 了，但隨之而來的是三大困擾：產出品質忽好忽壞（不穩定）、無法對齊公司的範本與文化（風格不符）、對話時間一長就開始角色錯亂（記憶混亂）。解決之道是建立一套「不歸零的工作系統」，讓 AI 記住專屬於你的合作守則。
2. 用「3A 分流法」重新梳理工作流： 不是所有事都丟給 AI 就好！交辦前先分流。
Avoid（避免）： 對推動業務沒有實質幫助的流水帳（如無意義的銷售日報），應該直接檢討流程，而不是叫 AI 幫你寫廢話。
Assist（協作）： 如會議紀錄，AI 可以幫你抓重點，但「兩天後交件」到底是哪一天？這種懸而未決的細節，需要 AI 提醒、人類來判斷。
Automate（自動化）： 格式固定、規則明確的事，直接串接工具讓 AI 全自動完成。
3. 讓 AI 對你「反向訪談」： 當你想請他生成方案，叫 AI 直接給你一份企畫時，往往會得到空泛的成品。韋惟珊建議使用「反向訪談」：告訴 AI 你的現況，並請 AI「一題一題反問你需要的資訊」。透過回答 AI 的問題，不僅能釐清盲點，還能產出真正量身打造的專案。
4. 每天下班前「復盤」，讓 AI 進化：為了不被單一工具（如 ChatGPT）綁架，每天與 AI 協作結束後，請記得問它：「你在這次對話中學到了什麼關於我的偏好？」請 AI 條列出來並存入長期記憶或你的個人守則中。這樣日積月累，你的 AI 就會越來越懂你。


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