【科技小聚】從講清楚到聽得懂:破解溝通三大迷思,對齊工作認知
記者孟圓琦/台北報導
想要在工作上有效跨部門溝通協作、提高最終目標的可行性嗎?8月場「科技小聚」特別邀請到來自新商業學校的郭紹寬與Hahow for Business的張智鈞,攜手為你破解職場溝通盲點,幫助管理者深入了解成員動機;再向上推展至跨層級溝通,解析基層、中階與高階主管的思維差異,提供具體方法,讓溝通不再是資訊傳遞,而是驅動組織改變的關鍵力量。

郭紹寬指出,許多人認為團隊績效問題,是來自於跨世代溝通困難,例如Z世代的年輕人不愛加班、只想遠端工作等。然而,透過分享真實案例,講者指出這些特質與年齡無關,而是源於個人的「多元價值觀」。軟體工程師、行政助理、業務等不同年紀、不同職位的人,可能都會有不加班、支持遠端工作或積極參與公司活動的特質。這些行為都與個人經歷和社會變遷有關,而非單純的年齡差異。因此,真正的挑戰在於如何管理多元價值觀─「從『管理世代』到『管理個體』」,而非區分不同世代。
延伸閱讀:【科技小聚】AI浪潮下的學習革命!不只是培訓 而是翻轉未來

管理個體的關鍵:一對一會談(One-on-One Meeting)
為了有效管理個體,講者建議使用結構化的One-on-One Meeting作為核心工具。這場會談的目標是深入了解每個團隊成員的價值觀、工作動機與職涯期待。
一個完整的 One-on-One 表格應包含:
-
會議前準備:
檢視上次績效、KPI成果、以及成員的近期狀態。
-
會議中探討:
透過「工作回顧」、「發展探索」、「價值觀探尋」及「職涯期待」四個面向的提問,理解成員的挑戰、成長需求、工作動機(例如為了錢、職位或個人挑戰)以及未來目標。

從個體到團隊:運用教練框架(GROW Model)
當你掌握了每個人的價值觀後,下一步就是將個體凝聚成團隊。講者推薦使用GROW Model(成長對話模式)作為管理思維框架,並以此引導團隊對話,將個人的動機與團隊的共同目標結合。
- Goal(目標):
確認個人在工作上的成長機會與意義,如:現在的挑戰是什麼?需要哪些支持? - Reality(現實):
了解成員對自身能力與專長的評價,可能想要什麼成長機會? - Options(選項與障礙):
探討可行的解決方案與面臨的挑戰,包含在這份工作最想得到什麼(錢、職位、挑戰、歸屬感…)? - Will(意願與前進道路):
引導成員制定具體的行動計畫:6–12 個月後,自己希望在哪裡?
結合AI:打造個人化管理導師
-
設定AI人設:
賦予AI一個明確的身份背景(例如資深業務主管),讓它能從特定角度提供建議。
-
明確任務指令:
以結構化、有條理的方式向AI下達任務,例如「請根據我提供的 One-on-One 紀錄,分析成員的價值觀並提供發展建議」。
-
提供資料庫:
將 One-on-One 的表格紀錄、會議筆記等資料提供給AI,讓它能進行深度分析,並以 GROW Model 的教練框架給出回饋。
透過這種方式,AI將成為你的個人化管理導師,協助你分析成員動機、提供工作指導,並將個體的多元價值觀凝聚成團隊的共同目標,最終提升整體績效。
在職場中,溝通往往決定改變能否真正發生。 Hahow for Business商業開發經理張智鈞,也對此提出三大迷思與三種應對方法,提醒別再陷入「我已經講清楚了」的錯覺,而是要理解對方立場,調整說法。並進一步將基層、中階、高階主管所在乎的地方做拆解,提供可立即套用的實務框架,有助於把學到的方法轉化為行動,讓溝通從資訊傳遞升級為驅動組織變革的力量。
-
不同層級主管的溝通方式與應對
- 了解基層、中階、高階主管的在乎點、知識能力與溝通風格
- 學會如何調整自己的說法,讓他們聽得進去
-
結合自身工作任務與溝通方法
- 回顧自己的日常工作,試著把今天學到的方法套進去
- 想想未來在哪些場景可以實際運用
-
重新拆解對方的立場與溝通要素
- 溝通常常失敗是因為沒有理解對方的立場
- 先問清楚、理解,再去調整自己

三大迷思與常見錯誤
-
我已經講清楚了,對方應該照做:
溝通目標不是「說清楚」,而是「理解對方」並調整自己
-
我覺得很重要,對方也應該覺得很重要:
不同部門、層級的優先順序不同,得找到雙方的「交集點」
-
對方不專業、理解不足,所以做不好:
問題往往是「認知不同」,需要對齊彼此的定義與用字
三種主管的特性
基層主管
- 在乎:執行力、速度、效率、成果。
- 知識能力:專業技能、執行知識。
- 溝通要點:把話說具體、指標清楚,避免模糊。
中階主管
- 在乎:把策略轉換成計畫、營收成長、成本降低
- 知識能力:人際溝通、人際協調
- 溝通要點:對齊任務優先順序,清楚表達對組織的影響
高階主管
- 在乎:市場、成長曲線、新的機會
- 知識能力:決策、創新、批判思考
- 溝通要點:突出大方向與未來價值,而非細節
你可以扮演的三種角色:
-
學習者:
專心聽,理解方法,把重點交給 AI 幫忙拆解
-
連接者:
把今天學到的跟自己日常工作連起來,馬上找應用場景
-
教學者:
回去跟同事或部屬分享,建立共同語言與行為