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指的是在他人不在或無法親自處理時,暫時接手管理工作或專案,確保進度不受影響並維持運作順暢。需要具備良好的溝通能力、責任心及問題解決能力,能迅速理解任務內容並有效執行。這項技能展現信任感與協作精神,對團隊穩定與工作連續性非常重要。
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知識貓星球

喵星人

2024/08/24

優必達台灣:AI 產業鏈背後的重要推手與企業基礎設施提供者|薪資待遇、員工福利、最新職缺
隨著 AI 技術的飛速發展,越來越多企業依賴高效能運算和雲端技術來推動創新,而優必達台灣在這個趨勢中扮演著不可或缺的角色。本文將揭示優必達台灣如何在 AI 產業鏈中成為關鍵推手,以及他們在薪資福利與員工待遇上的表現,幫助您更全面地了解這家公司。
▍優必達台灣的角色定位:AI 產業鏈中的基石
在 AI 產業鏈中,優必達台灣並非只是一家單純提供資料中心服務的公司。作為一家致力於雲端運算、數據管理及高效能運算(HPC)解決方案的領導者,優必達台灣為眾多企業提供了強大的技術支持,幫助他們在激烈的市場競爭中脫穎而出。
● 雲端運算與高效能運算
AI 領域中,大量的數據處理與模型訓練需求使得高效能運算成為關鍵。優必達台灣提供的雲端平台不僅能滿足這些需求,還能以靈活的擴展性和穩定的性能,支援企業在 AI 領域的探索與創新。
● 數據儲存與管理
優必達台灣在數據管理方面的專業性為 AI 企業帶來了強有力的支援。他們提供的資料儲存服務不僅具備高安全性和可靠性,更能輕鬆應對大規模數據的處理需求,確保 AI 模型能夠順利運行。
● 基礎設施服務
針對企業的不同需求,優必達台灣提供了靈活且多元的基礎設施服務,涵蓋從伺服器代管到全方位的數據中心解決方案,確保 AI 系統的高效運行。
● 技術顧問與支援
優必達台灣不僅提供技術支援,還能針對企業的具體需求,提供量身定制的 IT 解決方案。這些服務幫助 AI 企業在設計和優化系統架構時,能夠實現更高的運行效率和更佳的性能表現。
▍薪資福利與員工待遇:優必達台灣的職場吸引力
對於想加入 AI 產業鏈或 IT 領域的求職者來說,了解潛在雇主的薪資福利與員工待遇是非常重要的。優必達台灣在這方面也展現了他們的競爭力。
● 薪資結構與市場競爭力
優必達台灣的薪資結構設計得相當具有市場競爭力。無論是在雲端運算、資料管理還是高效能運算領域,他們都提供了與市場標準相符的薪酬,並且會根據員工的專業技能和經驗水平,給予相應的調整與提升。
● 獎金制度
為了激勵員工表現,優必達台灣設計了一套完善的獎金制度。年度獎金與專案獎金的發放,直接反映了公司整體業績和員工的個人貢獻,這不僅增加了員工的積極性,也強化了團隊的凝聚力。
● 完整的福利配套
優必達台灣在福利配套上同樣毫不含糊,從健康保險到團體保險,涵蓋了員工生活中的各個重要方面。此外,靈活的工作安排如遠端工作和彈性工時,也讓員工能夠更好地平衡工作與生活。
● 友善的工作環境與職業發展機會
公司致力於營造一個友善且支持性的工作環境,鼓勵員工參與專業培訓和技能提升。這些培訓機會不僅有助於員工的職業發展,也能提升他們在 AI 領域的專業知識和技能,為他們未來的職業生涯打下堅實基礎。
▍優必達台灣的多元價值
綜合來看,優必達台灣不僅在 AI 產業鏈中扮演著關鍵角色,為企業提供強大的技術支持與基礎設施服務,他們在薪資福利與員工待遇上的表現也非常出色。這些因素使得優必達台灣成為 IT 和 AI 領域中的一個理想的職業選擇,尤其適合那些希望在 AI 產業中有所作為的專業人才。
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詹翔霖

商學院兼任副教授

2023/09/17

7 大人才策略 防範挖角風險
全球多國因人口快速老化與高齡化社會,或缺乏具良好教育水準人才來維持國家的經濟成長與企業追求永續生存目的,已面臨人才短缺問題,這將衝擊企業勞動力的數量、品質及成本的管理。
當今是全球化開放的人才流動市場,人力資源是流動的資源,人數的多寡、人的素質高低、受識的層級、努力的程度等乃經濟持續發展與產業升級的關鍵要素之一,人的質與量則是推動產業經濟的命脈,也是代表一個企業、社會、國家的競爭能力,尤其在知識經濟與全球化環境之下,人才往全球移動,企業也向世界尋找人才。全球化影響所及,企業的人力資源管理策略也因而改變,競逐人才已然成為各國政府重視之重要課題。
風林火山 搶人才大作戰
因為人才難尋,也造成各國與企業互相「爭奪」好人才,加上人才勇於創造新局來肯定自我價值而轉換跑道,造成企業內菁英人才不斷離開,對企業造成傷害;而留駐在企業中在專業技術及工作經驗較佳的人才,也會因為對工作熟稔,工作挑戰性下降以致工作的熱忱下降,可能連帶整體企業生產力下降,或紛紛嘗試創業、另覓轉機,亦是公司的人力損失主要原因。
如面對5 都改制的衝擊,彰化縣政府為降低人才流失,啟動「風林火山、搶人才大作戰」,推出「風林火山4 大兵法」進行搶救人才大作戰,並強調疾如風、徐如林、略如火、不動如山,就是推動4 大獎勵措施-「風林火山」(豐遴伙三),提供人才有「豐富」工作績效獎勵;「遴」選升級培訓課程等著你;「伙」伴照護你生活、「三」級跳升不必等,也與中央合作選派優秀人才到國外進修的計畫,包括:法國、德國、美國、日本與新加坡等先進國家,希望藉此能與先進國家接軌,藉由風林火山的吸才策略,讓彰化走出去、讓世界走進來。種種作為只希望能鼓勵優秀人才,能選填志願加入彰化縣政府團隊。
動之以情 挖角以太座為尊
據報載,新加坡也對台灣高知識的人才展開挖角,開出的條件除了薪水相當優渥外,還提供房子、車子,就連子女雙語學校都可代為安排,工作期滿後,更可以直接技術移民。其實不單是新加坡,其他鄰近的國家對台灣的高科技人才也動作頻頻;大陸開始學習新加坡方法,開出優渥的薪資條件,挖角台灣高科技產業的人才,以加速大陸企業國際化與國內產業升級的成長,除所謂的「千人計畫」,延攬人才手法愈來愈細緻與用心,不僅祭出高薪拉人才,還懂得先取得挖角對象妻子或家人的首肯,因從事相關研究的學者,生活上多靠妻子打理一切,所以不僅是高科技人才,故學術界也出現多名教授級外流的現象。
近年來亞洲國家對於優質的人才保持開放的態度,並為吸引世界一流的人才,也都提出各項優渥條件吸引人才。因此,台灣政府與企業的積極作為與調整現有留才制度,是否足夠吸引人才,以及是否能提出相當的條件,將是留住人才與引進人才的關鍵所在。
7 人才策略 徵選育用留管離
現今企業必須開始將人力成本轉為人力資本看待,人力資本係指員工個人所具備與經濟活動相關之知識、技術、能力及其他特質與專長,透過學校及公司或職場的教育、培訓,個人的實際歷練與經驗等方面之投資,而獲得的知識與技能的累積。
人才流失現象讓企業經營者意識到,當優秀人才離職為企業人力資源需要面對的一種常態時,企業要做的不再僅僅是針對個人進行的人事行政管理,而必須把人力運用提升到企業經營策略的思維布局,充分認識組織人才流失對企業經營的巨大風險,而建立整套針對人才流失的危機管理與預防機制,以確保企業在人才發展上的需求與供給能均衡發展,提升企業的人才競爭優勢。
1.徵策略:運用職能篩選與評估
找到高產能且高潛力的人才是企業成功關鍵,除事前分析職位的工作任務與行為情境,運用職能來制訂企業所需要的人才標準,還必須依據各項能力規格來有效判別應徵者各項能力的符合程度,進行人才的篩選與評估。招募工作是企業整體人才策略的前導,在擬定公司招募流程前要特別注意,不是因為缺人才找人,而是應因公司經營藍圖與進展需求來儲備人才,財務上人力是成本,但人才才是企業資產。
2. 選策略:不找最棒只找最適合
大多主管由於缺乏面試技巧的培訓與實戰經驗,並不重視面談過程,只憑著個人印象喜好、或是學經歷擇優錄取,而讓不對的人上車。因此,公司必須建立招募任用制度與遴選工具,有效篩選出企業需要之人才。
此外,企業應找對的人才,而非只找最棒的人才,重點在於所找的人才,在未來生涯規劃是與公司發展策略計畫具有一致性的人,而不單是過往績效良好的人。過去的工作表現或許與未來的發展潛力有關聯性,但不能將其劃上等號,現代管理的盲點之一,就是把員工現在實力當作未來會發展的潛力,過度重視過往工作績效表現而輕忽其他才能與學習興趣,容易找到將來不適才、未來不適任的人才。
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04/28 10:35

AI 工作流是什麼?上班族提升效率的入門指南
AI 工具越來越普及,許多上班族已經開始用 ChatGPT、Gemini、Claude、NotebookLM 等工具協助工作。但真正能提升效率的關鍵,不只是「會不會問 AI 問題」,而是能不能把 AI 放進日常工作流程裡,形成一套可重複使用的「AI 工作流」。
過去使用 AI,很多人可能是想到什麼就問什麼:請 AI 幫我寫一封信、改一段文案、摘要一篇文章。這些做法當然有幫助,但如果每次都從零開始,效率仍然有限。
真正的 AI 工作流,是把工作拆成幾個步驟,讓 AI 在不同環節協助你處理初稿、摘要、整理、分析與發想,再由人來判斷、修正與決策。
簡單來說,AI 工作流不是讓 AI 取代你,而是讓 AI 成為你的工作助理。它可以協助減少部分重複整理的時間,但最後的品質把關、事實查證與責任判斷,仍然需要由人完成。
一、什麼是 AI 工作流?
AI 工作流指的是:將 AI 工具整合進日常工作流程中,讓它在固定任務中扮演特定角色。
舉例來說,如果你每週都要寫週報,過去可能需要回想本週做了什麼、整理資料、歸納成果、撰寫文字。導入 AI 工作流後,你可以先把已確認可使用的工作紀錄、待辦清單、專案進度整理後提供給 AI,請它協助分類成:
本週完成事項、遇到的問題、下週計畫、需要主管協助的地方。
接著,你再檢查內容是否正確,補上實際成果、數字與自己的判斷。
這就是一個簡單的 AI 工作流:
資料整理 → AI 協助產出初稿 → 人工檢查與修正 → 完成正式內容
AI 負責加快整理與初稿產出,人則負責確認事實、補充脈絡、做出判斷。
二、為什麼上班族需要學 AI 工作流?
許多人學 AI 時,最常遇到的問題是:「我知道 AI 很強,但不知道工作上到底怎麼用。」
其實,上班族最需要 AI 協助的,通常不是非常高深的技術,而是每天都會遇到、但很耗時間的工作,例如:
會議紀錄整理、Email 回覆、簡報製作、報告撰寫、資料摘要、Excel 分析、SOP 整理、專案進度追蹤、週報月報撰寫、學習筆記整理等。
這些工作都有一個共同特色:它們不一定困難,但常常需要大量整理、歸納與文字產出。
如果能把 AI 放進這些流程中,就有機會減少部分重複工作時間。對新手來說,AI 可以協助建立架構;對資深工作者來說,AI 可以協助加快第一版產出;對主管來說,AI 可以協助整理資訊、統整進度與提高溝通效率。
但需要注意的是,AI 工作流的目的不是讓工作「完全自動化」,而是讓人把時間留給更重要的判斷、溝通與決策。
三、AI 最適合協助哪些工作?
AI 很適合處理「文字整理、資料歸納、初稿撰寫、格式轉換、初步分析」類型的任務。以下是上班族最常見的應用場景。
1. 會議紀錄整理
開會後最麻煩的事情,往往不是開會本身,而是會後整理。AI 可以協助把會議筆記、逐字稿或已取得同意的錄音內容,整理成會議重點、決議事項、待辦清單與負責人。
適合請 AI 協助的內容包括:
會議摘要、討論重點、行動項目、決策紀錄、下次會議追蹤事項。
不過,使用 AI 整理會議內容時,必須特別注意資安與隱私。若要錄音、轉逐字稿或上傳會議內容,應先確認參與者知情,並遵守公司內部規範。涉及客戶資料、薪資、人事、合約、未公開商業資訊時,不建議直接上傳到一般 AI 工具。
AI 整理後,也需要人工確認人名、日期、數字、決議內容與責任分工,避免錯誤資訊被當成正式紀錄。
2. Email 與商務訊息回覆
很多上班族每天都花不少時間在回信、回訊息。AI 可以幫你把口語想法改成正式語氣,也可以幫你將太長的回覆縮短,或將生硬的文字改得更有禮貌。
例如你可以輸入:
「請幫我把以下內容改成正式但不冷淡的商務信件。」
「請幫我回覆客戶,語氣要專業、清楚,並委婉說明目前無法提前交付。」
但 AI 不一定知道你公司的實際政策與承諾範圍。涉及價格、合約、交期、賠償、客訴、法律責任等內容時,務必由負責人確認後再寄出,避免產生誤解或過度承諾。
3. 報告與簡報製作
許多人做報告或簡報時,最卡的是「不知道怎麼開始」。AI 可以協助產出大綱、整理架構、優化標題,甚至把長篇資料濃縮成簡報頁面重點。
例如你可以請 AI:
「請把以下資料整理成 8 頁簡報大綱。」
「請幫我把這段內容改成主管簡報用語。」
「請依照問題、原因、建議、下一步的架構整理。」
AI 很適合協助完成第一版,但真正有說服力的簡報,仍需要你補上資料來源、商業判斷、實際案例與具體數據。
4. 資料蒐集與摘要
當你需要快速理解一個新主題時,AI 可以協助整理你提供的資料,摘要文章重點、比較不同觀點,或產出初步觀察方向。
不過,AI 不一定能取得最新資訊,也可能產生錯誤或過時內容。若是涉及新聞、數據、法規、價格、政策、職缺條件、產業趨勢等資訊,仍應回到官方網站、原始報告或可信來源查證,不建議只依賴 AI 的回答。
比較安全的做法是:先由人提供可靠資料,再請 AI 協助摘要與整理;最後由人確認內容是否適合使用。
5. Excel 與數據分析
不熟 Excel 公式的人,也可以用 AI 協助理解公式、產生函數、整理欄位、設計分析方向。例如你可以問:
「我想統計每個部門的平均銷售額,Excel 公式怎麼寫?」
「請根據這份表格欄位,建議我可以分析哪些指標?」
「請幫我解釋這張報表中可能代表的趨勢。」
AI 可以協助你更快理解資料,但不能取代你對資料來源、計算邏輯與商業背景的判斷。若牽涉財務決策、營運績效、人事評估或對外公布數字,仍需由負責人確認資料是否正確。
6. SOP 與知識管理
很多公司都有一種狀況:工作流程靠資深同事口頭傳授,真正要交接時才發現文件不足。AI 可以協助把零散說明整理成 SOP、檢查表、教學文件與新人訓練資料。
例如你可以把一段操作流程整理後提供給 AI,請它產出:
步驟說明、注意事項、常見錯誤、檢查清單、交接提醒。
這類工作流很適合行政、人資、客服、行銷、營運、專案管理等職能。只要搭配人工確認,就能讓知識更容易被保存與傳承。
四、建立 AI 工作流的 4 個步驟
想開始使用 AI 工作流,不需要一次學會所有工具,也不需要從複雜自動化開始。建議從最常遇到、最耗時間的任務切入。
步驟一:找出重複性高的工作
先觀察自己一週內最常做、最花時間的工作。
例如:每週寫週報、每天回信、每次開會都要整理紀錄、每月要做報表、常常要寫社群文案。
只要是「重複出現、格式類似、需要整理文字或資料」的工作,就很適合先嘗試導入 AI。
步驟二:把工作拆成小步驟
不要只對 AI 說:「幫我做報告。」這樣的指令太模糊,AI 產出的內容也容易不符合需求。
你可以把任務拆成:
先整理重點 → 再產出大綱 → 再寫初稿 → 再優化語氣 → 最後檢查是否有遺漏。
拆得越清楚,AI 越容易協助你完成真正需要的結果。
步驟三:建立固定 Prompt 模板
當你發現某個任務常常會重複出現,就可以把好用的指令存成模板。
例如會議紀錄模板:
「請根據以下會議內容,整理成:
1. 會議目的
2. 討論重點
3. 已決議事項
4. 待辦事項
5. 負責人
6. 截止日期
7. 需要追蹤的問題
請用條列式呈現,語氣清楚、適合寄給團隊成員。請特別標註不確定或需要人工確認的地方。」
最後一句很重要,因為它能提醒你不要把 AI 產出直接當成正式答案。
步驟四:人工檢查與優化
AI 產出的內容不能直接視為最終版本。使用前,建議檢查:
內容是否正確?
語氣是否符合公司文化?
數字、日期、人名是否有誤?
是否有過度承諾?
是否遺漏重要脈絡?
是否包含不該外流的資訊?
是否適合對外發布?
AI 工作流的核心不是「全自動」,而是「半自動加速」。人仍然要負責最後品質。
五、使用 AI 工作流前,先做 5 個安全檢查
在把資料丟給 AI 前,建議先問自己 5 個問題。
1. 是否包含個資?
例如姓名、電話、Email、身分證字號、薪資、病假紀錄、客戶資料等,都不建議直接輸入一般 AI 工具。若真的需要整理,應先去識別化,或依公司規範使用指定工具。
2. 是否包含公司機密?
例如未公開財報、合約條款、商業策略、產品 Roadmap、內部報價、客戶名單等,都應依公司規範處理,不應任意上傳。
3. 是否需要取得同意?
若要錄音、轉逐字稿或整理會議內容,應確認參與者知情,並遵守公司政策與相關規範。
4. 是否需要查證?
涉及新聞、法規、數據、價格、職缺條件、政策與專業建議時,都應查證原始來源。AI 可以協助整理,但不應被視為唯一依據。
5. 是否可以直接對外發布?
AI 產出的文字應經人工審稿,確認沒有錯誤資訊、過度承諾、侵權疑慮或不符合品牌語氣的內容。
六、上班族可以先從這 5 種 AI 工作流開始
如果你是 AI 新手,建議不要一開始就追求複雜工具串接,可以先從以下 5 種最容易看到成效的工作流開始。
1. 會議紀錄工作流
適合對象:專案經理、主管、業務、人資、行政、行銷。
流程:取得同意的會議內容 → AI 協助摘要 → 產出待辦 → 人工確認 → 發送團隊。
這是日常工作中很實用的場景,但務必注意錄音同意與資料保護。
2. Email 回覆工作流
適合對象:業務、客服、主管、行政、跨部門溝通者。
流程:輸入背景 → 說明對象與語氣 → AI 草擬 → 人工修改 → 寄出。
重點是要告訴 AI:收件人是誰、你的目的、希望語氣是正式、委婉、積極還是簡短。
3. 簡報大綱工作流
適合對象:企劃、行銷、產品、專案、主管。
流程:輸入主題與可使用資料 → AI 產出架構 → 補充案例與數據 → 轉成簡報頁面。
AI 很適合幫你打開第一步,避免卡在空白投影片前。
4. 週報與績效整理工作流
適合對象:所有需要回報工作成果的上班族。
流程:彙整任務清單 → AI 分類成果 → 整理成週報 → 補充數字與影響 → 送出。
這個工作流也能幫助你累積年度績效資料,避免年底考核時才回想自己做過什麼。
5. 資料摘要與學習工作流
適合對象:需要快速吸收新知、追蹤產業趨勢、準備提案的人。
流程:提供可信資料 → AI 摘要 → 請 AI 提出重點與應用方向 → 人工查證與判斷 → 形成自己的觀點。
這很適合用在閱讀產業報告、研究競品、整理課程筆記或準備內部分享。
七、AI 工作流不是工具問題,而是工作方法問題
很多人學 AI 時,會一直追最新工具。但對上班族來說,更重要的是先理解自己的工作流程。
同一個 AI 工具,在不同人手上會產生不同效果。差別不只在工具,而在你是否知道:
我想解決什麼問題?
我有哪些資料可以安全提供?
我希望 AI 幫我做到哪一步?
哪些內容需要我自己判斷?
產出後要用在什麼情境?
是否需要查證或主管確認?
當你開始用這些問題思考,就不只是單純「問 AI」,而是在設計自己的工作流。
把 AI 當成工作助理,而不是標準答案
AI 工作流的價值,不是讓工作完全自動化,而是幫助上班族從重複、瑣碎、耗時的工作中,找出可以被輔助的部分。
從今天開始,你可以先選一個最常見的工作場景,例如會議紀錄、Email 回覆、週報整理或簡報大綱,試著建立自己的第一套 AI 工作流。只要能把一個任務變得更清楚、更容易重複使用,就已經是很好的開始。
未來的職場競爭力,不一定是誰使用最多 AI 工具,而是誰能更有效率地結合 AI 與自己的專業判斷。
AI 可以幫你整理資訊、產出初稿、提供方向;但真正做出選擇、承擔責任、創造價值的人,仍然是你。
使用提醒
本文提供 AI 工具應用的學習建議,實際使用時仍應依公司資安規範、個資保護要求與工作情境調整。AI 產出內容可能有錯誤或過時資訊,重要資料、對外訊息與正式決策,仍需由使用者查證與確認。
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黃家慶

顧問 講師 教練

2023/01/02

#書籍推薦 #一口氣讀完28本管理學經典
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#一口氣讀完28本管理學經典
作者: 宋學軍
出版社:海鴿
出版日期:2022/12/28
目錄
前言
《管理思想的演變》
丹尼爾‧雷恩:管理思想史專家
《工業管理與一般管理》
亨利‧法約爾:一般管理理論之父
《科學管理原理》
弗雷德里克‧溫斯洛‧泰勒:科學管理之父
《社會與經濟組織理論》
馬克思‧韋伯:組織理論之父
《工業文明的社會問題》
喬治‧愛爾頓‧梅奧:行為管理學派的創始人
《經理人員的職能》
賈斯特‧巴納德:社會系統學派的創始人
《管理的新模式》
倫西斯‧利克特:支持關係理論的創始人
《管理的實踐》
彼得‧杜拉克:現代管理學之父
《有效的管理者》
彼得‧杜拉克:現代管理之父
《管理學》
哈樂德‧孔茲:管理過程學派的代表人物之一
《馬斯洛管理》
亞伯拉罕‧馬斯洛:需求層次理論創始人
《企業的人事方面》
道格拉斯‧麥格雷戈:人性假設理論創始人
《工作與人性》
弗雷德里克‧赫茲伯格:雙因素理論創始人
《讓工作適合管理者》
弗雷德‧菲德勒:權變管理創始人
《渴求成就》
大衛‧麥克里藍:激勵理論的巨匠
《權力的兩面性》
大衛‧麥克里藍:激勵理論的巨匠
《管理決策的新科學》
赫伯特‧西蒙:管理決策理論奠基人
《管理決策新論》
維克托‧弗魯姆:期望理論的奠基人
《普通企業管理學》
京特‧沃厄:普通企業管理學巨匠
《經理工作的性質》
亨利‧明茲伯格:經理角色理論巨匠
《Z理論》
威廉‧大內:Z理論創始人
《合作競爭大未來》
尼爾‧瑞克曼:合作競爭理論的巨匠
《再造企業》
邁克‧哈默:企業再造之父
《追求卓越》
湯姆‧彼得斯:享譽世界的經營管理大師
《現代企業的領導藝術》
約翰‧科特:領導變革之父
《亂中取勝》
湯姆‧彼得斯:享譽世界的經營管理大師
《董事》
鮑勃‧特里克:董事與董事會理論巨匠
《第五項修煉——學習型組織的藝術與任務》
彼得‧聖吉:學習型組織之父
...
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