【本世紀的管理挑戰】Meta 的「全明星」AI 部隊是加速器，還是管理大坑？
Meta 正在加速其在人工智慧領域的戰略布局，試圖透過組建一支由頂尖人才構成的「超級智慧實驗室」，在通用人工智慧（AGI）的競賽中超車對手。
在執行長祖克柏的押注下，Meta 以高薪酬從 OpenAI、Anthropic、Google DeepMind 等競爭對手挖角頂尖工程師與研究者，並組建一支 50 人的「超級智慧部門」。這個由前 Scale AI 和 GitHub 執行長等明星人物領導的團隊，預期將結合 Meta 的龐大資金與人才優勢，專攻 AGI。
然而，讓一支球隊擁有多名超級巨星，並非總是成功的策略。體育界、華爾街和學術界的研究都證明，過多的天才球員若缺乏專業管理，其自尊心衝突與團隊化學反應不夠強，可能會導致收益遞減，甚至徹底失敗。
「明星團隊」的自尊衝突與合作障礙
哈佛商學院教授 Boris Groysberg 指出，許多人相信只要將最優秀的人聚集在一起，奇蹟就會發生。但現實卻是，如果沒有專業的管理，團隊成員之間反而容易出現嫉妒、背後捅刀和蓄意破壞。
Groysberg 在 2011 年的一項研究中發現，在華爾街，當研究團隊中的「全明星」分析師超過一定比例時，團隊的績效反而會受到損害；到了某個臨界點上，分析師的自負心理會佔上風，他們開始把守訊息而非合作，導致競爭大於合作。
管理學者 Meredith Belbin 則早在 1970 年代就發現，完全由高智商個體組成的團隊，容易陷入長時間的爭論，缺乏凝聚力，難以做出決策。團隊表現實則更依賴溝通、協作與角色清晰，而非單純聚集天才。
管理挑戰：薪酬、職責與決策權之爭
Meta 的「明星團隊模式」也帶來了顯著的管理挑戰。公司任命了前 Scale AI 執行長 Alexandr Wang 與前 GitHub 執行長 Nat Friedman 領導新部門，但要讓這些頂級人才高效合作，關鍵在於明確職責、建立決策機制，並維持公平的薪酬制度，避免階層衝突。
錢，幾乎總是讓事情複雜化的關鍵。祖克柏的挖角行動廣為人知，其中包括開出高達 2 億美元的薪資方案。而這些新進員工的薪資細節已公開，這可能會給團隊建設帶來巨大壓力，並影響團隊活力。
密西根大學教授 Lindred Greer 表示，如果每個人都有清晰的「泳道」（明確的職責分工），他們就不會把彼此視為威脅。另一項技巧是，從一開始就公開表明誰擁有關鍵問題的決策權，否則權力競爭可能會摧毀這個團隊。
祖克柏的 AI 豪賭
Meta 之所以如此不惜血本地組建「全明星」團隊，是源於其在 AI 競賽中的時效壓力。
祖克柏在接受採訪時表示，AI 將成為我們生活中最重要的技術，因此他們只想確保招募到最優秀的人才來從事這項工作。
他認為，從物理學角度來說，不需要一個龐大的團隊來做這件事，只需要一個最小的團隊，讓他們想出所有的想法；而且，與整體投資相比，用於招募人才的花費實際上仍然很小。
不過，Meta 的「明星團隊模式」是否會成為 AI 競賽的加速器，還是管理風險的陷阱？在 AI 人才高度競爭下，企業應如何兼顧薪酬公平與組織協作文化？
Meta 試圖透過集中最頂尖的人才來創造奇蹟，但這種模式也伴隨著巨大的管理風險。領導者需要建立清晰的職責分工、透明的決策機制，並推動強調使命感和共同願景的文化，讓團隊成員意識到，唯有合作才能實現比個人成就更偉大的目標。
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＊本文開放合作夥伴轉載，參考資料：《Bloomberg》、《The Information》，圖片來源：Unsplash
（責任編輯：鄒家彥）