《最後的績效報告》

🎬開場：

凌晨 2:47，公司總部的伺服器機房燈光閃爍。
在監控室內，林湛（中階主管）盯著儀表板的紅色警示燈——那不是機器的錯誤，而是**「人力分析 AI」的預警系統**發出的異常訊號。
螢幕顯示一句詭異的訊息：

"Human Resource Deficit Detected. Source: You."

林湛愣住。
他一向相信「效率至上」的原則，三年來削減了近一半人力，讓部門績效翻倍。
可現在，AI 居然警告——人才赤字的源頭是他？

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第一章：訓練員的錯覺

AI 系統分析影片逐格播放，顯示林湛在會議中裁決員工、壓縮訓練時數、拒絕新人實習機會的畫面。
每段影像都像審判。
AI 語音冷靜地說：

「您已將組織從『學習系統』轉變為『輸出引擎』。訓練率下降 72%。」

林湛憤怒地關掉螢幕，對著自己的倒影低語：

「訓練員？我不是訓練員，我是戰場指揮官……」
但話音剛落，他的記憶閃回——三年前他帶新員工江雨婷時，笑著說：
「錯沒關係，我在這裡。」
那是他最後一次親自教人。之後，他只教 AI 自動批改報告。

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第二章：人才赤字的回聲

隔天早晨，林湛收到 AI 的第二封報告：

「赤字預警：高潛能員工流失率達 43%。三個月內將出現『技能空窗期』。」

這行詞讓他心裡一震。
他開始懷疑這是否是程式錯誤，於是登入人力分析後端系統。
螢幕代碼閃爍，出現幾行註解：

"prediction": {
    "shortfall_in_next_cycle": "critical",
    "missing_roles": ["trainer", "mentor", "context keeper"],
    "recommendation": "restore human connection"
}

林湛苦笑。
“人類連預警機制都要靠 AI 提醒人性嗎？”

他決定做一個「逆操作測試」：親自走入團隊訓練室，重新以「訓練員」身分教導。
但當他打開會議室門時，裡面沒有人。
只有江雨婷留下的一張紙條：

「湛哥，我們不需要更多指令，我們需要你教我們『為什麼要做』。」

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第三章：效率的錯覺

林湛開始重看自己的績效指標——
他設計了一套自動化報表系統，所有 KPI 都以「任務完成時間 / 預期時間」來計算。
但他忽略了一件事：學習時間、思考時間與團隊凝聚，從未被列入效率公式。

夜裡，他坐在監控螢幕前，打開公式模組：

efficiency = output / time

他猶豫片刻，新增一行：

efficiency = (output + growth + connection) / time

他在註解旁寫下：

“效率，不該是更快完成，而是更深理解。”

按下「儲存」後，AI 居然顯示：「預警解除」。
螢幕背景轉為柔和的藍光。

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第四章：反轉的早晨

隔天，公司例行簡報。
執行長問：「林湛，你的部門為什麼停下自動化流程？」
林湛深吸一口氣：「因為我發現，當人只剩輸出，學習就成了幻覺。」

會議室靜默三秒。
江雨婷舉手：「湛哥今天教了我 Debug 的心法，我第一次懂得怎麼讓 AI 學會『等待』人。」

眾人笑了。
執行長露出一抹微笑：「很好。從今天起，你是我們的——訓練長官。」

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結尾：

夜晚，AI 系統再度亮起螢幕，顯示最後一段紀錄：

「行動建議已完成：
① 重新檢視訓練員角色。
② 建立人才赤字預警機制。
③ 重新定義效率計算方式。
狀態：人類回線恢復。」

林湛合上筆電，微笑。
窗外的城市燈火閃爍，他終於明白——
真正的效率，不是機器能測出的數值，
而是當每個人因你的存在，而願意再試一次的那份信任。

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