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吳振興 Jeff 知識長

管理主管

12/26 11:57

【當剛剛好成為主流,為什麼職場反而需要over quality?】
在製造現場與流程管理裡,「over quality」長期來說都被視為一種浪費。因為品質只要符合規格,做得再多再好,往往只是徒增成本,甚至影響效率。
這樣的邏輯沒有問題,卻也讓不少人會不自覺地把同一套標準,直接套用到職場表現上,事情做到「剛好符合新水能交差就好」,多一分也不行,因為這樣才是保護自己最安全的選擇。
但從組織運作與管理決策的角度來看,這種「只做剛剛好」的文化,往往正是很多人才難以被看見的關鍵原因。
【產品世界講規格,職場世界講的是「認知差距」】
在產品管理中,品質是否達標,可以被量化、被檢驗;但在職場中,「表現是否到位」其實是高度仰賴主管的主觀判斷。尤其是管理者在評估一個人時,很少只看內容本身,而是同時觀察三件事:
1. 這個人是否理解到這件事情真正的重點
2. 他能否站在決策者的視角思考,並嘗試解決問題
3. 當不確定性出現時,他是不是能夠去降低風險的人。
而這些判斷標準,很多人都可能聽主管說過,但很多人也往往會把他理解成「反正就是用這句話,來要我去多做一些」,誤解 over quality是把事情做到滿、資料做到多、細節做到極致。
但從不同的角度來看,真正有價值的 over quality,反而是能夠幫助讓主管「少想一點」。
例如,在重要專案簡報中,與其堆疊展示大量精美數據資料,不如可以先替決策者整理出清楚的邏輯,以利進行後續判斷
這樣的 over quality就不是過剩品質,而是一種清楚判斷力的展現。因為它傳遞的訊息很清楚:我不只完成這個任務,同時也理解這件事在整個系統中的位置及重要性。
【為什麼「關鍵項目」中,over quality更容易讓自己被看見?】
在組織中那些能夠建立印象,並且影響主管對你評價的事件,往往不是那些日復一日的例行工作,而是高重要+高影響+且充滿不確定性的任務。
在這些情境下,管理者最在意的不是要花多少時間及努力,而是先獲得安心感。誰能讓這件複雜的事情變得可控,誰就更容易被記住。也因此over quality 並非適用於自己所有工作項目上,而是一種「選擇性使用」的能力。
●用對場景,它是大大加分;用錯地方,反而是成為自己工作負擔。
【從管理視角看什麼樣的 over quality 才有價值?】
綜合實務觀察,有效的 over quality 通常具備三個特徵:
1. 降低決策時間成本,而不是增加主管閱讀時間成本
2. 提前分析及說明強調風險,而不是漠視問題然後再事後補救
3. 提出我們有哪些選擇方向,而不是強調自己在過程中的辛苦努力
簡單來說,over quality 讓人誤解的不是要你多做,而是要避免「沒有重點的努力多做」。如果想要讓 over quality 成為可被複製的能力,可以從三個問題開始:
① 先問清楚:這件事的「重點觀眾」是誰?
是主管?客戶?跨部門?不同對象,要強調的主題重點完全不同。
② 建立「會被別人記住的關鍵要點」
不用很多,2-3個就好:可能是清楚的結論圖、風險提醒、或是替對方先想好的選項。
③ 把over quality 用在「讓人省時間」的地方
不是單純花時間去做更多精美的資料,而是花時間讓接收者的理解成本更低,決策者的決策時間更短。
④ 報告玩完後要收集回饋,來修正思考方向
通常報告中被問的問題少了,通常代表你當下是做對了,但每次類似的場景可能會有不同的需求,所以同樣要收集與會者的回饋,作為改善的建議參考。
【最後我想說:剛剛好的作法只是起點,不是努力的終點】
可以理解「既然可以做到達標就好,為什麼我還要多做?」但在職場上,達標只是讓你留下來,記憶點才會讓你往前往上走。
我們並不用吹毛求疵,將每一件事都做到滿,但至少要有一兩次,你要清楚地告訴自己:「這一次,我要讓人能夠記住我。」
● 例行性工作:求穩定、求準時、求不出錯,比 over quality更重要
● 高曝光專案:可以適度 over quality,強化報告重點與脈絡
● 長官決策用資料:一定要 over quality,但關鍵重點是「好理解易決策」
● 個人表現舞台:選一兩個關鍵點放大讓人記住就好,而不是全面過度用力
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周建誠

資深法務經理

12/23 23:24

人工智慧基本法立法通過
人工智慧基本法立法通過
這部法律,象徵台灣正式回應「AI 已不再只是技術問題,而是治理問題」的關鍵一步。
從定義人工智慧、揭示其自主運行與演算法決策的本質,到明確揭櫫七大治理原則——人類自主、隱私保護、透明可解釋、公平不歧視、問責等——可以看出立法者已試圖將科技發展拉回「以人為本」的軸線之上。
並且這部基本法並未停留在宣示價值,而是開始觸及「高風險 AI」的標示、責任歸屬、救濟補償、資料治理與風險評估等實務議題。
這些條文,正是企業與政府未來在導入 AI 時,無法再迴避的法令遵循與風險控制問題。
不過 法律通過,只是開始,真正困難的是後續的配套、指引、審查標準,以及是否能與國際風險分類與規範順利接軌。
《人工智慧基本法》目前看起來 並非完美完善之法律規範,但是是一個必要的起點。
也在提醒政府、企業與每一位使用者:在追求創新與競爭力的同時,必須同步思考責任、風險與邊界。
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李建緯 知識長

Manager

12/18 19:22

ChatGPT 全新「圖像功能」正式登場!從看圖、改圖到生圖,一次搞懂ChatGPT 圖像能力如何進化
📢 ChatGPT 全新「圖像功能」正式登場!🎉
從看圖辨意、圖片編輯到AI 生圖,一次搞懂 ChatGPT 的超進化!
只要一句話,圖片馬上出現 🔥
不只會聊天,現在還能看得懂、改得了、畫得出!
#AI圖像 #ChatGPT功能 #生成式AI #改圖神器 #AI繪圖 #科技新時代 #看圖說話 #OpenAI功能爆發 🚀🖼️🎨
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李建緯 知識長

Manager

12/15 20:51

Gemini 3 與 ChatGPT-5.2 在人像去背與髮絲細節上的終極對決
當 AI 去背遇上髮絲細節的極限挑戰——
Gemini 3 與 ChatGPT‑5.2 人像去背終極對決! 🔥
✨ 想要人像去背不只「乾淨俐落」,還要 髮絲細節完美保留?
✨ 想知道誰才是真正的去背王者?
💥 Gemini 3 究竟能否克服細微髮絲與複雜光影?
💥 ChatGPT‑5.2 又能不能在細緻度上笑傲群雄?
📌 決戰看點一:背景清除準確度
📌 決戰看點二:髮絲保留細節
📌 決戰看點三:陰影處理
🔍 不只是去背,還要 逼近真實攝影效果!
別再用模糊邊緣糊弄自己,是真正看得見細節的 AI 去背對決!⚔️
快來一探究竟——
Gemini 3 vs ChatGPT‑5.2,誰是髮絲去背之王? 👑
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李建緯 知識長

Manager

12/12 10:20

ChatGPT-5.2 正式登場!為什麼它被稱為 OpenAI 史上最強的知識工作模型?
📢 ChatGPT-5.2 正式登場!為什麼它被稱為 OpenAI 史上最強的知識工作模型?】
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不知如何開始學習嗎? 先進行技能挑戰吧~
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