資訊來源：Citadel Securities《全球市場的未來 2025：AI與下一輪增長前沿》時間：2025年10月6日｜地點：紐約 Casa Cipriani一、從晶片製造到勞動力結構：不只是技術的對話2025 年 10 月初，Citadel Securities 在紐約舉辦了《全球市場的未來 2025》（Future of Global Markets 2025）論壇。在這場聚焦“AI與下一輪增長前沿”的活動中，輝達（NVIDIA）創始人兼CEO 黃仁勳（Jensen Huang）與 紅杉資本（Sequoia Capital）合夥人 Konstantine Buhler展開了長達一個多小時的對談。這場被外界視為“資本與算力的思想交匯”的對話，並沒有只停留在硬體、模型或市場規模的層面，還延伸到了一個重要的問題：AI 不僅在改變產業，也正在改變“組織與勞動力”的形態。黃仁勳在現場提出，AI 的下一輪影響將不只是演算法迭代，而是結構性地重塑整個勞動力體系。二、從資料中心到AI工廠：生產力的邏輯變化黃仁勳提出了一個正在快速取代“資料中心”的新概念——“AI工廠（AI Factory）”。這不僅是術語的變化，而是商業邏輯的根本轉向。“傳統資料中心是一個成本中心（Cost Center），它儲存和傳輸資訊；而AI工廠是一個利潤中心（Profit Center），它製造智能並創造收入。”他解釋道，一個資料中心的能耗上限是確定的——例如 1 吉瓦（gigawatt）。若你的AI基礎設施能效比競爭對手高出三倍，那麼在同樣的能源消耗下，你的公司就能產出三倍的智能與利潤。“這就是我稱之為工廠的原因，它不是資料中心。它是一個工廠，他們用它來賺錢。”他還分享了一段有趣的往事：輝達推出首台 DGX-1 超級電腦時，他親自將機器交付給當時在 OpenAI 的埃隆·馬斯克（Elon Musk），並笑稱自己沒想到第一位客戶竟然是一個“非營利組織”。這一故事象徵著AI產業的轉折點：AI不再只是算力服務，而是一種新的製造業形態——製造智能。三、AI走進勞動力市場：從工具到“數字同事”在這場對話中，黃仁勳提出——AI 將首次系統性地進入一個過去技術難以觸及的領域：全球勞動力市場。他預言，這個市場的規模高達 100兆美元，而 AI 的介入將帶來前所未有的結構性變化：“未來的企業勞動力，將由人類員工與數字員工（Digital Humans）共同組成。”他所說的“數字員工”，並不是今天常見的自動化系統或聊天機器人，而是一種能夠理解業務語境、具備決策能力、可以持續學習的智能體（Agentic AI）。他稱這種新型勞動力為 “智能體AI”，並列舉多個角色：數字軟體工程師（Digital Software Engineer）數字護士（Digital Nurse）數字行銷人員（Digital Marketer）數字法務顧問（Digital Counsel）在他看來，隨著智能體勞動力加入，企業組織結構的邊界將被重新定義：勞動力的核心不再僅是人力，而是“人類智能 + 機器智能”的組合；組織的管理體系將從“人力管理”轉向“智能協作管理”；企業文化、培訓體系、績效機制都將被重構。四、從IT部門到“AI員工的人力資源部”在對談中，黃仁勳分享了他在輝達內部的一個設想——隨著AI系統數量和複雜度的增加，未來的 IT 部門將承擔起類似“AI員工HR”的角色：“我告訴我們的 CIO，他們未來將成為 AI 員工的人力資源部。這些數字員工將與我們的生物員工一起工作，這就是未來公司的樣子。”組織內部的人力資源邊界正在擴展：招聘（Selection）：企業將從不同AI平台挑選合適的智能體（如 OpenAI、Anthropic、Harvey、Cursor 等），或訓練自研模型；入職（Onboarding）：通過微調（fine-tuning）和強化學習（RLHF）讓AI理解企業文化、價值觀與業務流程；績效管理（Evaluation）：根據AI輸出的精準率、響應速度、決策質量設定考核標準；迭代與離職（Offboarding）：像員工輪崗一樣，AI模型將持續升級或被替換。這不是“機器人取代人類”的故事，而是組織開始學會管理智能體。五、對勞動力市場與HR職能的系統衝擊黃仁勳的觀點，不只是對技術的展望，更是對整個用工生態的再定義。從他的表述中，可以歸納出AI對勞動力市場和人力資源管理的四個核心影響方向：1. 勞動力結構從“單一人類”轉向“混合智能”企業不再只依賴僱員數量，而是計算“人機混合產能”。AI代理的工作時長、響應速度和持續學習能力，使得組織邊界被大幅擴展。2. HR的職能邊界將重新劃分傳統HR關注人類生命周期管理；未來HR需要與IT部門共管“數字勞動力”。包括模型選擇、授權、訓練反饋、倫理監管、資料安全等。3. 企業文化需要數位化嵌入如果AI要與人協作，它必須“理解文化”。企業文化將從理念轉化為可學習的語料、prompt範本、反饋機制，成為演算法訓練的一部分。4. 新的信任機制與領導力形態管理者將面臨新的領導力議題：如何協調人類與AI的分工？如何建立信任？如何在演算法的確定性與人性的模糊性之間平衡？這意味著，未來的領導力不僅是“帶人”，而是在不同類型的智能之間建立合作秩序。六、現實約束與理性判斷從趨勢看，黃仁勳的觀點符合當前AI發展的方向，但從落地角度，它仍面臨多重挑戰：法律與倫理邊界尚未確立：AI不具備主體資格，責任與資料安全問題複雜。組織文化嵌入難度大：讓AI真正理解企業價值觀仍需要大量語義建模。管理認知尚未匹配：多數企業HR與IT仍在各自體系中運作，缺乏協同機制。“AI員工上班”的未來並非明天到來，但它已經在技術與制度之間，成為一種不可逆的方向。這將是一場技術與管理的雙重革命，也是人力資源體系必須正面迎接的結構性轉折。 (AI組織進化論)

據外媒的報導顯示，曾經市值超過英國石油公司的丹麥能源巨頭奧斯特德（Ørsted）在從油氣業務轉向海上風電業務時曾意氣風發，如今卻要裁減全球約四分之一的員工，即約8000人中的2000人，這一過程將在未來幾年內逐步完成。據悉，該公司今年將裁減約500個職位，僅在丹麥就將裁減約235個。公司預計成本將有所降低。這並非人力資源問題，而是物流、融資和政治問題，是將國家能源與工業能力掛鉤時所需的一切因素的三重崩潰：理性運作的資本市場、真正能交付的供應鏈以及優先考慮綠色投資的政府。奧斯特德（Ørsted）表示，在努力支撐因利率上升和裝置成本飆升而變得緊張的資產負債表時，公司通過配股籌集了超過90億美元。供應鏈瓶頸和更高的融資成本使那些在紙上看起來可行的項目變成了海上的累贅。該公司已暫停了其在英國的一個重大項目，放棄了兩個美國項目，並正在剝離其歐洲陸上風電業務。這並非明智的“投資組合管理”。這看起來更像是在壓力之下收縮業務。在接受《金融時報》採訪時，奧斯特德公司首席執行官拉斯穆斯·厄爾博直言不諱：完成已承諾的建設工作，消化這些項目，然後縮小工業規模以適應新的現實。翻譯過來就是：工作減少、人員減少、船隻減少、船廠減少、國家的抗風險能力降低。當像奧斯特德（Ørsted）這樣的主要公司收縮業務時，影響會波及開來……起重機作業時間減少，船廠閒置，日薪暴跌，訓練有素的船員不得不尋找岸上工作。該公司提交的檔案並未指出任何單一的罪魁禍首，但情況很明確：利率上升、供應鏈過度拉長以及美國的政治不確定性嚇跑了投資者。不管你怎麼稱呼它，監管反覆無常、貿易政策敵對，還是純粹的政治不確定性，結果都是一樣的：投資者會折算未來的現金流，銀行會收緊信貸，項目也會變得無利可圖。可再生能源不是靠慈善就能擴大規模的。它們需要資本市場看到幾十年穩定的現金流。它們需要政府在適當的時候（通過合同、貸款擔保、產業政策等）承擔風險，因為當政治使綠色回報變得不穩定時，私營部門是不會買單的。 (航運線上)

2025年9月8日，國務院正式批覆了在北京、粵港澳大灣區、長三角、成渝等10個核心經濟區的《要素市場化配置綜合改革試點實施方案》。圖片 | 來自網路這並非又一份普通的政策檔案。如果你僅僅把它看作是政府的例行工作，那可能會錯失理解未來機遇的黃金鑰匙。這份檔案的字裡行間，預示著中國經濟的“作業系統”正在進行一次深刻的重構。它試圖回答一個核心問題：在新的時代，驅動經濟增長的真正動力來自那裡？這不只關乎宏觀經濟，更關乎我們每一個人的職業選擇、財富流向和未來前景。今天，讓我們一起深入這場靜水流深的大變革，看看新的遊戲規則究竟是什麼。01 告別“要素紅利” 迎接“配置效率”首先，我們需要理解這次改革的最高目標——為“新質生產力”的發展掃清障礙。“新質生產力”是今年的熱詞，但它究竟是什麼？它不是簡單地指代某個新興產業或某項新技術，而是一種全新的生產力形態，其核心是全要素生產率的大幅提升。我們可以用一個形象的比喻來理解：過去的經濟增長，很多時候像是在一個廚房裡不斷增加廚師和食材（勞動力、資本、土地投入），雖然產量增加了，但廚房也變得越來越擁擠，效率提升有限，這就是我們熟悉的“要素紅利”模式。而“新質生產力”所追求的，則是對整個廚房進行智能化改造。它要最佳化廚師的分工（人力資源配置），引進智能化的烹飪裝置（技術要素），建立一套精準的食材供應鏈系統（資料要素），並設計出最高效的烹飪流程（要素協同配置）。最終，用更少的資源消耗，做出更美味、更具創新性的菜餚。這場改革，正是那張廚房的全新改造藍圖。它深刻地意識到，我們不能再簡單地依賴“多加人、多投錢”，而是要讓現有的每一份資源——無論是土地、資本，還是人才、技術，甚至是看不見的資料——都能被放到最合適的位置上，發揮出最大的效用。這就是“要素市場化配置”的本質，也是新質生產力發展的根基。02 資料 新時代的“石油”如果說這次改革有一個最耀眼、最前沿的亮點，那無疑是將資料要素提到了前所未有的戰略高度。在所有10個試點方案中，關於資料要素的篇幅和創新力度都極為突出，這絕非偶然。過去，政府和大型機構的資料，就像一座座深藏地下的富礦，儲量驚人，但開採和利用的規則卻付之闕如。資料共享難、交易難、定價難、確權難，這些“攔路虎”讓資料的巨大價值無法釋放。但現在，我們看到，幾乎所有試點方案都明確要求，要“完善公共資料開放共享機制”，推動衛生健康、交通運輸、氣象等高價值資料集向社會開放。這意味著什麼？以一家從事智慧物流的初創公司為例，在過去，它可能需要耗費巨大成本去採集路況資訊；而在未來，它或許可以直接呼叫政府開放的、最權威的城市交通資料。借助這些資料，它開發的演算法可以精準預測擁堵，為外賣騎手、快遞小哥規劃出最優路線，在與巨頭的競爭中獲得一席之地。這就是資料開放帶來的顛覆性力量。其實，北京方案中提出的“監管沙盒”和“資料安全使用承諾制度”，蘇南方案中提到的培育“資料經紀商”，都是在為資料的安全、合規、高效流轉和交易，探索一套全新的“交通規則”。這就像當年為土地要素設立招拍掛制度一樣，是在為一種全新的、無形的生產要素建構市場基礎。這釋放了一個無比清晰的訊號：資料，正在從一種後台資源，轉變為一種可以被交易、被定價、被賦能的核心資產。誰能掌握資料的挖掘、分析和應用能力，誰就將掌握開啟未來財富之門的鑰匙。03 傳統要素的“二次革命”除了開闢資料這一新賽道，本次改革對土地、人力、資本等傳統要素的改造同樣深刻，其核心邏輯不再是追求規模擴張，而是轉向存量最佳化和效率提升。對於土地，規則正在從“價高者得”轉向“優者優先”。貫穿多個方案的“標準地”改革，就是最好的證明。所謂“標準地”，就是在土地出讓前，政府就設定好一系列控制性指標，比如投資強度、畝均稅收、研發投入佔比、單位能耗等等。企業拿地，不再是單純比拚誰的錢多，而是要承諾能在這片土地上創造多大的價值。這意味著，那些高投入、高產出、高科技、環境友好的“新經濟”企業，將更容易獲得寶貴的土地資源。而那些試圖囤地投機、或者低效利用土地的傳統模式，將被逐漸邊緣化。這是一種深刻的價值導向轉變：它將土地這一最基礎的要素，與產業升級和高品質發展的目標，進行了強有力的繫結。對於人力資源，藩籬正在被打破，流動變得前所未有的自由。許多人可能都經歷過因戶籍限制而在子女教育、購房資格等方面遇到的困擾。此次改革，多地明確提出“戶籍准入年限同城化累計互認”，並“試行以經常居住地登記戶口制度”。也就是說，一位在蘇南地區工作的年輕人，他在南京工作3年，之後又到蘇州工作2年，未來在計算落戶年限、享受公共服務時，這5年的經歷很可能會被合併計算。這種區域內的“一體化”待遇，將極大促進人才在都市圈內的自由流動，讓人們可以更多地根據職業發展而非制度束縛來規劃人生。同時，對高端人才的激勵也更加“不拘一格”。例如，北京方案中提到“拓寬境外職業資格認可範圍”，蘇南方案探索“賦予科研人員職務科技成果所有權或長期使用權”，這些都是在努力破除束縛人才創新活力的無形枷鎖，讓知識和技能的價值得到最大程度的尊重與回報。對於資本，方向正在從“廣撒網”轉向“精準滴灌”。檔案反覆強調要“增強資本要素服務實體經濟能力”，特別是服務於科技創新。諸如智慧財產權質押融資、發展併購基金、支援科創企業上市等舉措被頻頻提及。比如一家擁有核心專利，但缺少廠房、裝置等固定資產的輕資產科技公司。在傳統的信貸體系下，它很難獲得銀行貸款。但在新的改革框架下，它的專利可以被評估、被質押，轉化為實實在在的發展資金。這就是在引導金融活水，從過去偏愛磚頭水泥的“硬資產”，流向更能代表未來的知識、技術等“軟資產”。04 十城十色 因地制宜的“試驗田”此次改革的另一大智慧在於，它並非“一刀切”的全國推行，而是選擇了10個基礎最好、活力最強的地區作為試點，並鼓勵它們進行“差別化改革探索”。這十片“試驗田”各具特色，使命不同：粵港澳大灣區，它的核心任務是與港澳的規則銜接，探索要素的跨境高效便捷流動，為更高水平的對外開放探路。福廈泉都市圈，則被賦予了深化兩岸融合發展的特殊使命，在台資企業、台灣人才的要素保障上，將有更多創新。北京城市副中心，依託首都的科技和金融資源，志在打造全球領先的技術創新和財富管理高地。成渝地區雙城經濟圈，則代表著中國廣闊內陸地區如何通過要素一體化，打破行政壁壘，實現區域協同發展的典範。這種“頂層設計+基層創新”的模式，既保證了改革的宏觀方向正確，又給予了地方充分的探索空間。未來兩年，這十個地區將像十個先鋒隊，在各自的賽道上全速前進，它們探索出的成功經驗，將為全國範圍內的要素市場化改革提供最寶貴的範本。讀懂這份檔案，就知道，那個單純依靠資源、關係、牌照就能輕鬆獲利的時代正在遠去。一個全新的時代正拉開序幕。在這個時代裡：對於創業者而言，你的核心競爭力，不再僅僅是商業模式，更是你整合技術、人才，特別是駕馭資料的能力。對於投資者而言，你的目光需要從傳統的磚頭瓦塊，轉向那些擁有核心智慧財產權、能高效配置要素、創造真實價值的創新型企業。對於每一個職場人而言，終身學習和跨區域流動的能力，將是你最重要的通行證。那些僵化的身份壁壘正在瓦解，舞台變得空前廣闊。這場深刻的變革，不會一蹴而就，但方向已然明確。它既是挑戰，更是機遇。看懂趨勢，順勢而為，我們每個人，都能在這場波瀾壯闊的經濟新格局中，找到屬於自己的位置。 (TOP創新區研究院)

想挑對台灣管理顧問公司？本文以倒金字塔結構整理選顧問關鍵準則、費用模式與合作風險，並推薦5大名單：芮可企管、共好管理顧問、RCSA聯聖企管、H&L、科建管理顧問。提供情境對照表、評選清單、常見FAQ，幫你用最迅速時間做出精準決策，讓組織升級與績效落地不踩雷。快速結論（TL;DR）如果你現在就要挑一家合作，先看你最急的需求對號入座：要做「人才評鑑／評量中心／教育訓練系統化」→ 芮可企管：華人情境的專業評鑑與線上測評雲，適合中大企業做職能盤點與內訓制度化。要做「組織診斷、敬業度、360度與目標管理（OGSM）」→ 共好管理顧問：整套人資與組織成長方案，很適合成長期企業的管理升級。 要「全台最大量的企業內訓與實務課」→ RCSA聯聖企管：30多年、累積輔導超過3,000家，中南部企業導入很有經驗。要「中高階獵才＋管理顧問」整合→ H&L Management Consultants：專長在高階人才尋獵與組織人才佈局。要「ISO體系、流程制度、品質管理」→ 科建管理顧問：以品質體系與國際驗證見長，適合製造業與欲建置ISO的公司。為什麼找管理顧問會踩雷？（先說人話版）老闆最怕三件事：講很滿、做不滿；報價漂亮、成效空心；顧問很強、落地無感。筆者在協助企業導入顧問的經驗裡，80% 的落差來自兩件事：需求沒釐清：你要的是「策略、制度、人才、流程、體系、文化」，還是其中特定一段？驗收沒對齊：沒有里程碑＋可量化KPI（例如：完成職能盤點、建立主管培訓地圖、第一輪360度回饋完成率90%…）。先把這兩件事釘牢，再選公司，成功率直接提高很多。快速選擇指南（依需求情境配對）要人才評鑑、評量中心、職能盤點 → 芮可企管（有華人情境的專業評量與SaaS測評雲）要敬業度調查、360度、OGSM、組織改善 → 共好管理顧問（完整的人資與組織方案）要大量內訓課、講師群與實作課表 → RCSA聯聖企管（全台多年深耕、課程貨真價實）要中高階獵才＋組織顧問配套 → H&L（在台北、竹北有據點，擅長獵才與人才盤點）要ISO/品質/流程體系與驗證 → 科建管理顧問（以ISO與品質改善聞名）我們的評選方法（E-E-A-T對齊）專業深度與領域聚焦：是否在某一垂直領域（如人才評鑑、ISO體系、獵才）有可驗證的案例或產品化方法論。落地與執行力：是否提供專案節點、里程碑、產出樣態（文件、制度、手冊、培訓地圖）。口碑跡證：公開案例、長年營運、據點與團隊成熟度。教學與擴散能力：是否具備教育訓練產品線、講師群或線上化資源，利於擴散與內化。透明度與可溝通性：聯絡窗口、服務說明、據點資訊是否清楚公開。上述五項由筆者加權評分，並經跨產業的實務案例比對後形成最終名單（重點是「誰最適合你的當下情境」）。2025 台灣5大管理顧問公司｜比較總表（懶人版）資料來源：各公司官網公開資訊。芮可企管（評量中心/測評雲）、共好（服務清單/聯絡）、聯聖（歷史與家數/課程商店）、H&L（據點/獵才）、科建（ISO/據點）。Top 5 公司逐一評析（情境×做法×避雷點）1) 芮可企管顧問（REC）—人才評鑑與評量中心的華人情境專家為什麼入選：芮可在企管顧問與人資與人才測評領域深耕多年，從評量中心（Assessment Centre）到自研「芮可測評雲」平台（2024），把傳統紙本與人工流程搬上雲端，降低推動成本、加速規模化。對於要做職能盤點、接班人計畫、管理梯隊培養的企業很對味。同時芮可也是一間相當優異的企業管理顧問公司哦.擅長解題：將「職能模型」具體化，對齊任務與績效。結合線上測評雲，做年度評鑑、人才盤點、訓練地圖。適合企業：人數100人以上、有中階主管群、準備建立長期人才制度。合作提醒：前期職能與權重要和高層對齊，避免後續考評落差。官方網站：https://rec.com.tw/2) 共好管理顧問—組織成長與敬業度方案的一條龍為什麼入選：服務線完整，從PDP®人格特質、敬業度調查、360度回饋到策略與目標管理（OGSM/KR）與人資制度修建，幾乎把組織升級用得到的積木都準備好了。擅長解題：用調查與數據做組織診斷，找出策略與文化斷點。建立主管管理共識與落地儀式感（例：OKR節奏、360度回饋週期）。適合企業：高速成長期或轉型期，正要把策略變日常SOP。合作提醒：事前要鎖定年度三到五個指標，不要一次包山包海，專注才有成果。官方網站：https://gungho.co/3) RCSA聯聖企管—全台實務內訓與顧問老字號為什麼入選：成立超過30年、輔導3,000+企業，公開課與企業內訓密度高，講師群扎實，特別適合要快速擴張主管與基層管理技能的公司。擅長解題：以案例式教學與作業產出，縮短學與做的距離。提供公開課＋企業包班組合，彈性補足各部門技能缺口。適合企業：在中南部有工廠或多廠區的製造業/服務業，需要大量訓練。合作提醒：建議先年度化課表（核心/選修/實作），並綁定主管KPI，避免訓練變成「上完就忘」。官方網站：https://rcsa-consultant.com/4) H&L Management Consultants—中高階獵才×組織顧問為什麼入選：深耕高階人才尋獵，搭配組織診斷、薪資地圖與市場盤點；對於要快速補上關鍵職缺（如工廠廠長、研發/FAE、海外營運）很有幫助。台北、竹北皆有據點。擅長解題：目標職缺的候選池建置與篩選；提供市場薪資與人才分布。協助onboarding計畫與前期管理銜接，降低流動。適合企業：科技/製造/外商在台，或是規模化階段要補齊關鍵幹部。合作提醒：與獵才並行的職務說明書與績效指標要先定義清楚，避免招到「不對位」的人。官方網站：https://www.hnl-consultants.com/en/5) 科建管理顧問—ISO/品質體系與流程管理權威為什麼入選：標榜全國規模大、輔導家數多，以ISO與品質體系導入、流程制度建立著稱，對於製造業、供應鏈或想取得國際驗證的公司，能省掉很多摸索。擅長解題：ISO 9001/14001/45001等體系導入與證照輔導。流程盤點、內稽制度與持續改善（CI）專案。適合企業：目標在拿證、迎接客戶稽核、建立品質文化。合作提醒：別把「拿證」當終點，建議把KPI與品質改善專案串接到年度管理。官方網站：https://www.kind.com.tw/顧問費用怎麼看？（常見合作模式與區間）以下為市場常見作法與區間，實際仍以個案範疇、顧問等級、時程與產出而定。專案制：明確範疇＋里程碑＋交付物範例：職能測評模型建立、敬業度調查、ISO導入、360度回饋。區間參考：20–200萬+（依規模、據點數、樣本數與交付物差異甚大）。顧問訂閱（月顧制）：每月時數＋例會＋按月迭代範例：策略節奏（季度OKR/OGSM）、管理例會、培訓顧問。區間參考：5–30萬/月（視顧問資歷與投入時數）。代管/混合制：內訓＋制度＋專案並行範例：先做組織診斷→排課→主管教練→流程修編。區間參考：年約 100–500萬+（跨廠/跨區域另計）。小訣竅：不論模式，一定要求**「驗收清單」（交付物樣貌、會議記錄、制度文件、訓練成果報告）＋「成功量測」**（完成率、滿意度、落地率、績效關聯指標）。你需要的是哪一型顧問？（五種情境地圖）人才型：要盤點職能、做評量、建立培訓路徑 → 芮可企管。組織型：要敬業度調查、360度回饋、策略展開 → 共好。學習型：要快速補齊主管技能、建立內訓體系 → RCSA聯聖。獵才型：要在3–4個月內補到關鍵缺口 → H&L。體系型：要拿ISO、做流程制度、迎接客戶稽核 → 科建。RFP（需求書）怎麼寫？專案目標與成功條件：本專案要解決的痛點＋可量化指標（例：360度完成率≥90%、主管NPS≥8/10、ISO驗證通過）。範疇與產出：列出必備文件、制度、模板、培訓時數、教案或雲端權限。里程碑與時程：Kickoff → 中期驗收 → 最終驗收；每節點要有輸出。協作資源：公司窗口、參與部門、資料提供與決策節點。服務品質承諾：顧問資歷、出席次數、替補機制、保密條款。報價格式：拆成人日、里程碑、差旅、雲端授權；避免「統包看天吃飯」。常見 FAQQ1：怎麼判斷顧問提案「能落地」？A：看他給的交付樣貌（範例章節、模板、儀表板、教案）與流程節點（會議節奏、責任歸屬、決策清單）。沒有樣貌就很難落地。Q2：要先做診斷還是直接開案？A：建議先做輕量診斷（2–4週），再定義專案範疇與KPI，避免一開始就定死。Q3：內訓課多就一定有成效嗎？A：不一定。訓練→任務→回饋→再訓練的閉環才叫成效。沒有任務與回饋，知識很快蒸發。Q4：ISO導入會不會很硬？A：硬，但值得。建議把流程文件寫成作業SOP＋範例，並在季度稽核串接改善專案。Q5：獵才與顧問要一起發嗎？A：若是轉型期或外擴期，同步進行更有效：顧問定義職務與KPI、獵才補足人選、教練協助上手。重要聯絡與公開資訊（節錄）芮可企管：關於評量中心與「芮可測評雲」之介紹見官網最新動態。共好管理顧問：服務清單含PDP、敬業度、360度、制度修建與策略管理；聯絡資訊公開。RCSA聯聖企管：30+年、3,000+家輔導紀錄；另有公開課商店可直觀檢視課表。H&L Management Consultants：台北總部、竹北據點公開，深耕獵才服務。科建管理顧問：主打ISO與品質體系，台北服務據點與聯絡方式公開。實務落地範本：90天導入藍圖（可調整）Day 1–14（Kickoff & 診斷）：盤點痛點、蒐集文件、關鍵人訪談、定義KPI。Day 15–45（設計期）：產出制度雛型/模型/課表；與內部核心成員共創校準。Day 46–75（試運轉）：小範圍試跑（單一事業部/廠區），收集意見回饋。Day 76–90（定版與交接）：定版文件＋教育訓練＋驗收報告；排下季改善議題。結語挑顧問，不是找「最厲害的人」，而是找「在此刻最能幫你把事做成的人」。當你把需求、KPI與驗收釘牢，市場上的好顧問就會像磁鐵一樣被你吸過來。本文的5大名單，各有拿手武器；把地圖與需求對上，成效自然跟著來。參考資料：https://rec.com.tw/top-management-consulting-company/https://gungho.co/blog/2053https://rcsa-consultant.com/https://www.hnl-consultants.com/consultancy/

OpenAI 的人力資源部門最近面臨不小的挑戰。自今年初以來，這家開發了熱門人工智慧聊天機器人 ChatGPT 的初創公司已失去約十二位頂尖研究員。其中最引人注目的是聯合創始人 Ilya Sutskever，他負責了公司許多重要的技術突破，並在5月14日宣佈辭職。雖然他未說明辭職原因，但許多人推測這可能與去年12月試圖撤換公司總裁 Sam Altman 的行動有關。儘管如此，人才流失對於 OpenAI 來說並不新鮮。據估計，自2016年以來，該公司聘請的約100位 AI 專家中已有一半左右離職。 這種現象並非反映了 Altman 的領導力不足，而是體現了整個技術行業的一種更廣泛趨勢，這種趨勢本身就是由 OpenAI 觸發的。自從2022年11月推出 ChatGPT 以來，AI 勞動力市場已經徹底轉變。市場情報機構 Zeki Research 估計，目前西方約有20,000家公司在尋求 AI 專家。機器學習的快速發展和潛在的技術平台轉變已經改變了僱主對技術人才的需求和這些人才的流向。這導致了一個趨勢，即原本集中在科技巨頭手中的 AI 人才開始向更廣泛的市場分散。 技能是關鍵。儘管像微軟和Google這樣的科技巨頭可能在裁減非工程技術崗位，但他們卻在積極尋找那些能夠理解並開發前沿技術模型的頂尖研究人員。這樣的專家不多，可能只有幾百人，像是 Sutskever 先生或是負責Google AI 項目的 Jeff Dean。這些行業明星因能夠實現重大突破——例如顯著提升 AI 系統的效率或減少錯誤輸出——而受到公司的重視。他們因此極具價值，很多人的年薪都達到了七位數。 有些頂尖人才甚至被直接聘用，無需面試，有時整個團隊一起被招募。比如今年三月，微軟就招募了 Inflection AI 的大部分員工，這是一家開發尖端技術模型的初創企業，包括其聯合創始人 Mustafa Suleyman 在內——據報導，這一行動已引起聯邦貿易委員會的關注。（Suleyman 先生是《經濟學人》母公司董事會的成員。）同時，Meta（Facebook 的母公司）的首席執行官馬克·扎克伯格也親自給Google AI 實驗室 DeepMind 的研究人員傳送電子郵件，試圖吸引他們加入。

當『人力資源』沒有好好運用時, 可能變成『亂源』 記得在化工公司任職時，有一個專營防水膜、防水材料的水泥部門，擁有數十位人員，而另一個專門代理進口牙材，則是一個只有三位人員的冷部門。結果，常常看到水泥部門的人，因為任務調配不佳或是重疊，同事間產生口角。 牙材部門則因為人員太少，每當有國外客戶來訪，又有南部出差任務時，常常沒有人員可供調配而捉襟見肘。 當時如果他們有機會使用ai360公司資源(人員)管理軟體來調配人力資源，應當不至於人仰馬翻。