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能有效將工作內容合理分配給適合的人選,確保每個人依照能力和專長負責相應任務,有助提升團隊整體效率與成果品質。此技能要求了解成員優勢、工作輕重緩急,避免資源浪費或重複作業,並促進溝通協調,讓目標明確且具可執行性。掌握此能力,能提升團隊凝聚力和達成目標的成功率。
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工作任務╱業績項目分配 學習推薦

詹翔霖

商學院兼任副教授

02/20 22:10

企業的天花板,就是老闆的胸襟
在這個談策略、談資本、談技術的時代,很多人忽略了一件事…
企業能走多遠,往往取決於老闆的心有多寬。
心寬,不是退讓,而是格局。
-不為一次失誤否定人才
-不因短期虧損慌亂轉向
-不把功勞攬在自己身上
-不只為眼前利益計算
心寬的老闆,敢給空間,所以員工敢創新;
心寬的老闆,願意承擔,所以團隊敢衝刺;
心寬的老闆,懂得讓利,所以生態會放大。
企業做大,不只是資本堆疊,而是胸襟放大。
很多時候,企業的瓶頸,不在市場,而在領導者的格局。
因為--
心寬,才能聚人;聚人,才能成事;成事,企業才能真正做大。
在追求速度與效率之前,也許更該問自己一句話:心,有沒有大到足以承載更大的事業?- 企業算計師891
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詹翔霖

商學院兼任副教授

01/25 22:08

從事服務業人員的主管帶領術
從事服務業人員的主管帶領術
服務業主管的帶領術,強調「帶人帶心」,透過信任、教練式引導與成果導向,應對高流動率與客戶導向挑戰,提升團隊韌性與業績。
核心原則
服務業員工面臨高壓互動與情緒勞動,主管需從「了解、賞識、栽培」三原則入手,建立心理安全。了解員工個性與壓力源(如Z世代重視彈性),賞識小成就以激勵內在動機,栽培透過一對一規劃發展路徑,避免人才外流。
教練式領導技巧
轉向教練型而非命令式:用開放式提問(如「你如何看待這位客戶的痛點?」)引導員工自省解決方案,而非直接指令。這適用於服務業的即時應變,提升自主性與客戶滿意度。例證明,示範+正向語言(如「我們一起來」)可帶領團隊創新績效,透過誠意重建低潮員工信心。
實務操作步驟
• 設定清晰目標:連結個人貢獻與公司願景(如「你的服務讓客戶有認同」),而非僅追KPI,讓員工內化動機。
• 雙向回饋機制:每周/月一對一,聚焦優點與成長,非批評;結合自評,培養責任感。
• 任務委派與信任:依員工優勢分配,預留個人自主學習空間。
• 團隊文化建構:主管親招募、鼓勵推薦,營造「喜歡團隊而留下」的向心力。
領導風格 適用情境 服務業效益
教練式 日常客戶互動 +21%生產力
指導式 新人訓練 快速建立標準
民主式 團隊腦storm +30%創新idea
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23小時前

2026 年 Prompting 怎麼學?AI大神吳恩達推出免費新課給一般人的 AI 使用指南
AI 工具越來越強,提示詞也不再只是「請幫我寫一段文案」這麼簡單。AI 教育者吳恩達(Andrew Ng)近期推出新課程《AI Prompting for Everyone》,主打不需要技術背景,幫助一般使用者學會更有效地使用 ChatGPT、Claude、Gemini 等 AI 工具。DeepLearning.AI 課程頁顯示,這是一門初學者課程,共 3 小時 4 分鐘、21 堂影片課,由吳恩達授課。官方學習頁也標示可免費開始學習、觀看課程影片;若需要 graded assignments 與證書,則屬於 PRO 方案。
吳恩達是誰?為什麼他的新課值得關注?
吳恩達是全球知名的 AI 教育者與機器學習專家。他是 DeepLearning.AI 創辦人、Coursera 共同創辦人,也曾擔任百度首席科學家,並曾創辦與領導 Google Brain 專案,目前也是史丹佛大學兼任教授。
對非工程背景的上班族來說,吳恩達最重要的影響,是他長期把 AI 知識轉化成大眾可以理解、可以上手的學習內容。從早期的機器學習課程,到《AI For Everyone》,再到這次的《AI Prompting for Everyone》,他的課程常被視為 AI 學習趨勢的風向球。
這門課在教什麼?不是背 Prompt,而是學會和 AI 協作
《AI Prompting for Everyone》的核心,不只是教你寫出更漂亮的提示詞,而是教你在不同工作情境中,如何讓 AI 產出更可靠、更有用的結果。官方課程頁將學習重點分成三大方向:找資訊、腦力激盪與寫作、創作與建構。
第一個重點是 Finding Information,也就是用 AI 找資料。課程會說明 AI 模型本身已經知道什麼、什麼時候應該使用 AI 網路搜尋、什麼情境適合使用 deep research mode,以及如何取得更準確、有來源的回答。
這對上班族非常實用。無論是做市場資料整理、競品分析、產業趨勢觀察,或準備會議前的背景研究,AI 不只是回答問題的工具,更可以協助快速建立資料架構。但前提是使用者要懂得要求來源、設定範圍,也要知道哪些資訊需要再查證。
第二個重點是 AI as a Thought Partner,也就是把 AI 當成思考夥伴。課程會教使用者如何提供正確上下文,讓 AI 理解真正需求;也會談到如何讓 AI 提供誠實回饋,而不是只迎合使用者。官方課綱中也列出 brainstorming、context、reasoning、sycophancy、writing with AI、AI critique 等單元。
這代表未來職場的 AI 能力,不只是「會叫 AI 寫東西」,而是能不能請 AI 幫忙檢查盲點、提出反方觀點、改善表達方式,甚至協助自己做更完整的決策思考。
第三個重點是 Working with Multimedia and Code。課程會介紹如何在提示中使用圖片、讓 AI 理解圖片、生成視覺內容,並使用 AI 建立簡單遊戲、網站與 App;官方也特別說明,這部分不需要程式經驗。
這也反映 AI 工具的使用場景正在擴大。過去上班族多半把 AI 用在寫信、摘要、翻譯、整理資料;但未來,AI 也可能協助做簡報素材、產出視覺概念、分析資料,甚至建立可展示的簡易 prototype。
誰適合上這門課?
官方課程頁指出,這門課適合任何在日常工作或生活中使用 ChatGPT、Claude、Gemini 等 AI 工具,並希望獲得更好結果的人,不需要技術背景,也沒有必修前置課程。
換句話說,這門課很適合以下幾類上班族:經常需要查資料的企劃、行銷、編輯、研究人員;需要寫報告、簡報、Email 的一般辦公室工作者;想把 AI 帶進工作流程的主管;以及想開始學 AI、但不想一開始就碰程式的人。
對職場工作者的啟示:提示力已經變成基本功
這門課最值得注意的訊號是:AI 提示力正在從「技巧」變成「基本工作能力」。
過去,很多人學 AI 會先找提示詞模板,例如「請扮演某某角色」、「請一步一步思考」、「請用表格整理」。這些技巧仍然有用,但已經不夠。真正會用 AI 的人,還要知道如何提供背景資料、設定輸出格式、要求資料來源、讓 AI 挑戰自己的想法,並判斷哪些內容可以採用、哪些內容必須查證。
也就是說,未來職場上的 AI 能力,不是誰背了最多 prompt,而是誰更會設計任務、拆解問題、提供上下文,並把 AI 產出整合成真正能交付的工作成果。
有興趣的讀者可至 DeepLearning.AI 官方課程頁開始學習:《AI Prompting for Everyone》。
課程影片可免費開始觀看;若想取得作業評分與證書,需留意官方 PRO 方案說明。
DeepLearning.AI《AI Prompting for Everyone》
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