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贏在勝任力：迎接VUCA時代的人才新戰略

為了解決台灣索尼徵才的問題，作者勵活課程講師群 這樣論述：

VUCA時代來臨，您準備好了沒？   如果你正在思考迎接未來時代的關鍵能力是什麼， 或是正在考慮轉型、跨界、斜槓……， 你將在本書找到解答！   面對詭譎多變的職場環境， 認識自我、趨勢探索、賦能提升， 能使你在數字化的環境中逆勢成長。 本書提供三大系統，15項勝任力指標， 透過15位老師，將引領你看到不同的職場面貌。     ───｜VUCA是什麼？｜───   　VUCA是volatility（易變性）、uncertainty（不確定性）、complexity（複雜性）、ambiguity（模糊性）的縮寫，這四個單詞是當今商業環境的常態，大至企業，小至個人，都必須因此做出生存的調適。

  　隨著VUCA時代的來臨，過去的領導力思維也必須跟著調整。因為科技創新而在產業結構、生活形態、甚至政經局勢發生巨大變動，因此，迎向未來的領導力，將愈加偏重在知識力、組織力、以及快速應變的能力，如此才能迅速因應職場及社會的變遷。當人工智慧（AI）、大數據（Big Data）與雲端（Cloud）的ABC科技……等新技術來臨時，必須坦然面對，真正地去了解這些新科技背後的內涵及影響，將它們與工作結合，才能跟上趨勢的潮流。   ───｜VUCA時代來臨，您準備好了沒？｜───   　在VUCA時代，競爭對象、產業結構、科技更迭都因此產生劇烈變動，你找到清楚的個人定位和職涯北極星了嗎？  　一個蘿蔔一

個坑，退休爽領退休金的時代已成過往，你存夠本了嗎？  　你的競爭者再也不是坐在隔壁的同事，而或許是新的商業模式，或許是遠在天邊的科研工程師，複雜多變的商業脈絡，你理得順嗎？  　過去的成功法則不再一體適用，創新企業的生命週期更短了，排行榜上每年都有新面孔，面對變異更大、更加模糊的商業環境，你看得清嗎？   ───｜本書目的｜───   　現今所有職場工作人面臨的共同處境就是，危機意識趕不上職能變化，職能變化又難以因應時代環境的變遷。面對VUCA時代的高度變化、充滿不確定性，造就職務界定愈來愈跨界，職能所需愈來愈多元。   　而勝任職務的能力，多年來佔據企業人才發展的關鍵之地，但挑戰也愈來愈艱辛

，「過往的成功已難成為未來的成就」，而放下過往專業技能又不免惋惜。到底，人才技轉該如何建構？企業人才梯隊又該如何發展？成了這時代下的人才之淚。   　而本書正嘗試提出可能的答案。運用勝任力系統導入，讓企業的培訓從單點式轉變成類似大專院校的學院概念，其運作的原理是以工作崗位為導向，但不再是單點式的授課賦能來「解決現在乃至於未來問題的技能」，而是提供系統性的課程，訓練你「適應未來問題發生的可能性」，這似乎與芬蘭教育、以及台灣2019年推動新課綱的素養教育不謀而合，而這個適應賦能，就是本書的知識架構。   ───｜提昇勝任力三大系統｜───   　深入研究勝任力的概念，如同台灣幾年前由政府單位推動的

職能鑑定的概念一般，探索面對到該工作崗位應該具備「勝任職務的能力為何」，是職能也是勝任力存在的價值及其原因。因此，本書將以「適應未來問題發生的可能性」作為書籍主軸，概分成三大系統，分別為強調Part1「個人的適應力」、Part2「人際間的素養教育」與Part3「認知的賦能系統」，介紹如下。    ★ Part1：個人的適應力〈Yourself，簡稱 Y） 　從學習力、領導力、解決問題策略、需求產品化、專案管理等五項勝任力指標，概談人才面對新秩序的產生、新技能的挑戰、新資訊的衝擊、新環境的規範，如何去因應並快速適應「新趨勢」帶來的不適感、恐慌與焦慮。當中學習力更是重中之重，處身資訊過剩的時代，人

才如何以最高CP值去配置自己的技能、知識組合，為個人適應力的一切知能基礎。 　接續的專案管理、領導力，則是將引導技巧體現在工作崗位中必要的技能。2019年世界經濟論壇中創新工場李開復提及，未來四型人才：創新型、複雜型、手工靈巧型跟關懷型，而引導技巧的體現，就是四型人才中一個很重要的人才元素，溫度暖心的管理應用。 　需求產品化，則是在產品、服務成形階段，了解到市場的痛點與缺口，結合自身優勢，提供解決痛點的服務/產品，最後再以解決問題策略貫徹精實創業的最後一哩路，快速試錯以開展策略方針，建立個人/企業的絕對優勢。    ★ Part2：人際間的素養教育〈People，簡稱 P） 　同理心、人際關係

、價值聚焦、教育訓練能力、內外部人才協作等五項勝任力指標，是以AI人工智能的「現階段」不足處，來放大人才優勢，即為溫度感與人文情懷的養成。若AI機器人代表的是效率、理性與冰冷，那人才的對比關鍵字應為適應、感性與熱情；而實踐上述對比關鍵字，莫過於人際間的往來互動。  　關於同理心的解讀與說明，有許多註解，在本書中，「聽見你最想說的話，了解你每個感受與需要」，充份奠定人際素養的核心構成要素；而人際關係與內外部人才協作，論及「連結」二字，不論是人際間的連結、人機間的合作，都足以佐證古老智慧──人乃群居動物，在此高度競合世代中，更是如此；價值聚焦幫助你看見短暫但愈來愈延長的人生旅程，貫徹「珍惜且把握當

下」，讓「時間就該浪費在美好的人事物之中」這樣的奢侈與您共享；教育訓練能力則能助您在知識內容經濟時代，將您這位素人專家的專業移轉至他人身上，創造出獨特的個人價值與魅力，連結他人、共創環境。    ★ Part3：認知的賦能系統〈Cognition，簡稱 C） 　正向影響力、樂於助人、迭代能力、成功企圖心、思辨能力等五項勝任力指標，在本書中為三大類別勝任力的底層知能。 　以成功企圖心來看，從字面上意思解讀，似乎沒有人不具備，但若轉換為實際行為模式，成功企圖心應為：「為了達到成功目標，而願意採取相對應的行動，而這個行動過程，可能是不會舒服、辛苦，甚至會讓自己心灰意冷的過程，但仍願意去執行。」有了這

樣的意願帶動行動，即便失敗或方向錯誤，仍能不斷修正、堅持目標，最後達到愈來愈好的境界，實現愈挫愈勇的迭代能力。 　而思辨能力助您在紛擾、雜訊過多的環境中，去蕪存菁，看透事物本質，混沌中卻能清晰處事，達到知其所以然而為之的境界。再以樂於助人與正向影響力，發揮個人魅力及建構個人社會責任，影響周遭人物事。  　 三類系統、15項勝任力行為指標，彙集15位在線講師的智慧與經驗，催生本書問世。它不會是一本工具書，卻將是一本嘗試給出時代答案的啟發書！ ───｜作者群簡介｜─── １、陳韋丞——學習力： ACDC亞洲職業生涯發展中心 研發總監 美國認證CDA國際生涯發展諮詢師 TimeMap生涯教育協會

生涯顧問 1111人力銀行 履歷健診顧問 勵活課程設計中心 講師 元智大學 心理測驗人資應用 講師 國立臺北護理健康大學 人力資源/組織行為 講師 台灣大學工商心理學碩士   2、成中興——領導力： 曾任職前三大金控證券分公司負責人，管理經驗達20年，管理客戶資産超過數十億元，多次帶領團隊勇奪KPI第一名 現任各大管顧公司 講師 講授主題以領導管理、業務銷售、團隊經營、職場溝通、簡報技巧為主 網路廣播電台 節目主持人   3、楊世凡——解決問題的策略： 國際教練聯盟(ICF)認證 專業教練(PCC) 國立空中大學 視覺傳播 講師 台北城市科技大學 職場禮儀與口語表達 講師 國際扶輪3520地

區和3521地區｢生命橋樑助學計畫｣職涯教練 (2016~2020) 勵活課程設計中心 講師 台灣大學社會學研究所碩士、輔仁大學大眾傳播學碩士   4、黃聰濱——需求產品化： 勵活課程設計中心 執行長 《做自己的勇氣》 作者 1766網路廣播「潞Talk社」 節目主持 靜宜大學千里馬計畫 專案顧問 台灣癌症基金會種子講師培訓 班主任 江華教育基金會職能成長公益講座 專案顧問 勵活文化名家之夜公益講座 專案顧問   5、顏苾盈——專案管理： 享受生活意義的生活哲學家顏小邁，演講達280場、自辦活動超過60場、擔任國際志工長達六年、單車環島961km、徒步健行美國大峽谷，就算被當成從幼稚園一路被爸

媽接送到大學畢業的媽寶，仍堅信能活出屬於自己的斜槓人生。   6、史庭瑋——同理心： 心起點有限公司創辦人 講師 諮詢師 中國二級心理諮詢師 關係療癒師 情緒療癒師 NGH催眠治療師 美國NLP執行師 EFT情緒取向治療三階段結業 英國天賦原動力 新加坡財富原動力諮詢師 專業塔羅/OH卡/心靈圖卡講師 諮詢師 日本和諧粉彩正指導師   7、李明泰——人際關係： 政治大學統計學系 《肥宅變歐巴》 作家 壽險公會績優人員 勵活課程設計中心 講師 富邦人壽 富焱通訊處 處經理 政治大學商學院職涯諮詢顧問 各大企業、大專院校、政府機關邀約講師   8、李岱倫——價值聚焦： 錠嵂保險經紀人 襄理 勵活課

程設計中心 專案經理 國際聯青大橋社 社長 桃園益師益友協會 法務長 醒吾科技大學 講師 精湛學習公司 講師   9、劉智雯——教育訓練能力： 專業活動主持人及聲音表達講師，台藝大廣電系畢業後，曾任教育廣播電台主持人，除主持過大型頒獎典禮、企業尾牙春酒等各式活動，更連續四年主持國慶記者會。擁有豐富授課經驗，講課風格活潑，深受學員喜愛。   10、許澤民——內外部人才協作： 英國劍橋FTT引導式培訓師 (Cambridge® Certificated Facilitative Trainer Training Program) 認證 2018年華人好講師 (台北、上海、蘇州)總決賽台灣首獎 勵活

課程設計中心 講師 公務人力發展學院 講師 慈濟大學 臨床講師 醫學中心 物理治療師 陽明大學醫務管理研究所 碩士   11、趙祺翔——正向影響力： 中華益師益友協會創會 理事長 勵活文化事業 創辦人 奇想培訓公司 總經理 馬來西亞光明日報 專欄作者 著有《大鼻的抗癌日記》、《就算衰到爆也要窮開心》等多本暢銷書   12、林雅慧——樂於助人： 23歲創業經營咖啡廳15年，深信「不冒險就是最大的冒險」，中年挑戰金融產業。 現於國泰人壽服務，創最短時間晉升推展處長一職，莫忘初衷秉持以人為本丶利他為先丶發展為要精神，將自身經驗分享給學員，並引導發現自我的價值。   13、劉皓——迭代能力： 樂齡中心

、社區大學 桌遊講師 國中小桌上遊戲課程 老師 希望樹168號桌遊讀書會 導引人 勞動部產投計畫桌遊課程 講師 桌遊教育學院 約聘講師 輔仁大學桌上遊戲社創社 發起人   14、王韋方——成功企圖心： Livewell勵活文化事業股份有限公司 課程規劃師/講師 台灣愛情海老麥婚紗 展場銷售專員 YES I DO 婚品坊 策劃人 ARTISTRY美容創業 講師 星光大道婚禮攝影 新秘助理 TESL台灣電競聯盟 職涯規劃講師 線上桌上遊戲 講師   15、陳志欣——思辨能力： 職涯顧問師/生涯教練/LearnTake主理人。 從業8年，完成萬人個案諮詢經歷，500+場次職業講座與課程培訓，授課諮詢

足跡遍及兩岸、東南亞國家，善於分析議題，慣以提問發現個案核心狀況、藉以引導反思給予啟發，致力於勝任力系統協助處理人才課題。  

台灣索尼徵才進入發燒排行的影片

任天堂和索尼的家用遊戲機產業研究

為了解決台灣索尼徵才的問題，作者周柳宏 這樣論述：

家用遊戲機產業的發展，是由日系家用遊戲機產業龍頭任天堂的超級任天堂發售後所展開。而發展至今為止，家用遊戲機產業於世界上的三大勢力分別為任天堂、索尼、微軟，其中的任天堂、索尼屬於日系企業。 　 雙方從以前競爭到現在，從銷售量與出貨量來看一直都是任天堂領先。2006年任天堂的Wii發售以來更是屬於顛峰時期，任天堂的Wii的出貨量雖然在發售後幾年內創下了平均一年2000萬台的出貨量。不過這種情況只維持到了2010年，而索尼於同時期發售的PS3在剛發售後，雖然沒有像任天堂的Wii的銷售量一樣驚人，但是在生命週期上的表現是非常平穩的，並在2011年PS3的出貨量超過了任天堂的Wii。 　任天

堂或許是覺得Wii的出貨量表現純屬產品週期的正常現象，於2012年的年末發售了次世代家用遊戲機Wii U想要再創高峰。沒想到其表現，不像過往任何一代家用遊戲機一樣在剛發售時就創下高峰，發售後平均一年竟然僅僅只有300萬左右的出貨量。反之索尼於2013年的年末發售了次世代家用遊戲機PS4，於隔年的2014年創下了1000萬台出貨量的佳績。是什麼樣的因素使家用遊戲機產業的龍頭任天堂與索尼的現況大不相同呢?本論文將探討介於轉變雙方現況的兩個世代的家用遊戲機Wii、Wii U、PS3、PS4，以這些家用遊戲機的遊戲軟體以及發售後的市場狀況為研究的中心。最後對任天堂以及索尼，針對這兩個世代的家用遊戲機利

用SWOT分析，點出雙方在決策上的差異成為現今的局面以及採取不同的策略將使日後的家用遊戲機產業走向新的發展。

Google教你深度學習：中小企業如何利用會自己學習的電腦?

為了解決台灣索尼徵才的問題，作者日經大數據 這樣論述：

你要聽特斯拉馬斯克的或是臉書祖克伯的？ 前者認為人工智慧（AI）會毁滅人類，後者說不會！ 其實你應聽Google的， 它提供平台讓中小企業也可以搭上人工智慧的特快車！ 　　將衝擊世界的人工智慧類型基本上是指會自己學習的電腦，也就是所謂的機器學習（Machine Learning）及深度學習（Deep learning），而非過去大家習慣的電腦依程式行事。前者是指機器自己由大量資料中，得出某結論，如給電腦一堆貓的圖片，他會自己替貓做定義，進而由一張被切割的照片中，判斷那是不是貓。而深度學習則是電腦自行處理多層結構的訊息，而進行判讀。 　　人工智慧用5000部影片，就可以自己學會讀唇語！

　　曾有研究單位利用「深度學習」學習唇語的判讀，他們將英國BBC電視頻道的多個節目系列、合計約五千小時的影片做為學習的資料。學習後的電腦，在兩百支影片測驗組合中，光靠唇部動作便成功解讀出大約百分之五十的單字。而即使是在法庭上擁有十年以上經驗的唇語術專家，在相同的測驗中也只能判讀四分之一左右的單字。 　　電腦具備自主學習及判斷能力的事實將對人類社會產生重大衝擊，本書不只以一般人能理解的方式說明人工智慧在技術方面的進展，更以大量的實例，說明目前全球各種規模的企業如何利用會「學習」的電腦，來改變企業的運作。例如客戶服務的工作，原本極為依靠人力，但是，現在只要投入大量過去的QA，電腦會自己學會如何

對應客戶；如語文的翻譯，電腦也可以自己由大量的翻譯資訊中學習，讓翻譯的品質提升。 　　善用人工智慧技術的企業，將在企業的經營上（至少成本的控制上），取得領先。問題是人工智慧的發展是否有很高的技術門檻？阻擋一般的中小企業於門外？其實不然。 　　中小企業也可以利用Google平台提供的應用程式介面，發展自己的深度學習運用 　　谷歌在其雲端服務「Google Cloud Platform（GCP）」中，將谷歌研究開發至今的深度學習成果透過兩種方式開放一般大眾使用（Google目前將人工智慧用在公司一千種服務以上）：一種是將機器學習訓練完畢的模型，以應用程式介面 (Application Pro

gramming Interface；API)方式提供服務。另一種是提供機器學習程式庫「開源機器學習系統（Tensor Flow）」。 　　應用程式介面（API）一般是指能將擁有特定機能的電腦程式由外部程式叫出使用的介面。透過應用程式介面與電腦程式連結，就可以直接利用其功能。 　　谷歌將許多不同種類具有「機器學習」或是「深度學習」能力的「模型」放在「谷歌雲端平台（GCP）」。中小企業可以利用應用程式介面，直接利用其功能。而這些「模型」已經經過基本的「訓練」，因此使用者只要提供少量的資料，就可以達成學習的目的。 　　因為有了應用程式介面（API）的提供，使得「機器學習」與「深度學習」為一般

企業所用的門檻大幅降低了。只需以程式介面（API）程式將「模型」叫出，就能使用圖像辨識與語音辨識的最新成果，真的很方便。 　　不過另一方面，許多太專業的運用，如人體器官病徵的辨識或是機械故障的預兆判斷等，無法以應用程式介面（API）套用現有的「模型」。谷歌所準備的機器學習程式庫「開源機器學習系統 TensorFlow」將派上用場。使用者可以下載程式，自行發展所需要的功能。「使用TensorFlow最大的好處，是只要以Python語言寫出簡單的程式碼，就能運用深度學習」。 　　本書不只告訴你人工智慧是什麼？將改變什麼？更告訴你可以做什麼，讓公司保持在科技的浪潮尖端。 本書特色 　　從定義

到駕御：讓你徹底搞懂將對人類產生鉅大影響的科技 　　本書在觀察大量企業的運用後，在第五章《架構活用篇》提出導入的深度學習的具體架構，讓讀者不只能懂，也能縮短運用時摸索的時間。本書發現人工智慧（機器學習、深度學習）的風潮席捲全球，不過其在企業運用的目的不外以下幾種：1、刪減成本。2、提高附加價值創造出新的商機。3、提升創意性。而在觀察幾百家企業的操作後，發現以刪減成本的目的最容易產生效果。 　　用案例讓讀者完全理解 　　對沒有技術背景的民眾而言，最關心的是人工智慧（機器學習、深度學習）要如何運用，本書以實際的案例說明相關問題： 　　■ 安藤HAZAMA――用以判斷隧道工程之岩盤硬度 　

　為了建設隧道工程時能兼具安全與效率，安藤HAZAMA與日本系統軟體共同開發的「隧道開挖面AI自動評價系統」。將挖掘隧道時最尖端之開挖面照片輸入後，該系統就會自動評價其岩盤的硬度、脆性等工學特性。透過人工智慧帶來的岩盤工學特性評價自動化，即使沒有專家或資深技師在場，也能給予正確的判斷。 　　在學習之際，將五百張左右的相片進行分割，製作成五萬張的相片資料。結合相片岩石所代表的彈性波速度，一起讓機器學習的結果，在拍攝開挖面相片後，就能得到彈性波的速度值。新系統在從開挖面的相片辨識其相對應的彈性波速度上，正確率大約有百分之八十五。 　　■ AUCNET IBS――從車輛相片就能鎖定款式 　　深

度學習特別適用於圖片的識別。從事支援中古車等業者間交易的AUCNET（位於東京都港區）系統開發子公司之AUCNET IBS就是圖片識別運用的例子。該公司運用深度學習技術，開發了能自動將車輛不同部位照片歸類上傳到網站的系統「konpeki（紺碧）」。二〇一六年十一月集團旗下的中古車經銷商FLEX（東京都港區）採用了這個系統，提升網站上資訊登錄作業的效率。 　　中古車經銷商經常需要為購入的中古車拍攝許多相片、進行上傳到自家網站或資訊網站的作業。車子的左斜前方、右斜前方、右側、左側、後方、還有車內的前座及後座、儀表板、導航等……。這些相片如果由店員手工整理的話，大概要花個五分鐘左右。Konpeki

系統只要經銷商店員將拍攝的相片登錄，就立刻能自動依部位別分類，輕鬆地上傳至中古車資訊網站。 　　它將車輛外部區分為十八種、内部區分為十二種。它也會將包含車輛的相片、但並非銷售對象的圖像（如廣告）區分出來。甚至還能鎖定某品牌、車名、款式，顯示平均銷售價格帶。 　　「konpeki（紺碧）」系統的開發便是採用了谷歌的「谷歌雲端平台（GCP）」上為了開發深度學習模型的程式庫「開源機器學習系統（Tensor Flow）」、讓機器學習大量圖像資料而成。 　　■ 以少量的訓練資料構築出車輛台數檢測的系統 　　Aerosense與大數據的BrainPad公司共同合作、運用了深度學習技術的作法。開發了

從空拍圖像中測出停車車輛數的系統。先從實驗結果來看的話，使用了深度學習的空拍圖辨識汽車模型，在顯示了一百一十六輛汽車的測試圖資料中，測岀結果為一百二十二輛。 　　Aerosense的汽車辨識模型，其特點在於其從空拍圖辨識汽車用的深度學習模型，並非是從零開始打造的。研發人員說明：「若要製作專用的模型，將需要大量的訓練資料。即使有一萬張也不夠吧！這次是運用了現有的模型，大約只有一百三十張的少量訓練資料，就顯示出其高精確度，很有價值。」 　　在深度學習模型的開發上，活用了谷歌的深度學習程式庫「TensorFlow」。利用TensorFlow中名為「Inception-V3」之一般圖像辨識模型，從

圖像資料中製作抽取了特徵值的向量。此時，使用約一百三十張的汽車空拍照作為訓練資料。抽取了特徵值的向量，再以一種名為SVM（支援向量機；Support Vector Machine）的機器學習進行學習，得出結果。 　　結合500家企業的導入經驗，系統化說明著手運用深度學習的方法 　　作者輔導了500家以上企業導入深度學習於工作之中，他用資料×目的的矩陣，描繪出活用展望圖，協助讀者理清頭緒，讓公司縮短導入摸索的時間。