麥可．阿雷納（Michael Arena）是一位少見的「實務派學者」。他不只在大學研究人際網絡，也曾在大型企業擔任高階主管，親自面對組織轉型、跨部門合作與人才管理的難題。從麻省理工學院媒體實驗室的研究工作，到賓州大學的教學，以及通用汽車與亞馬遜的管理實務，他始終試圖回答同一個問題：人與人之間的連結，究竟如何影響組織的表現？
阿雷納職涯中最重要的歷練之一，是出任百年車廠通用汽車的人才長。當時通用汽車在執行長瑪麗．芭拉帶領下，正全力朝電動車與自駕技術轉型。阿雷納進入這家龐大的企業後發現，公司並不缺乏優秀人才，工程師腦袋裡也有許多大膽的好點子；真正的困境在於部門之間缺乏連結，許多構想還沒走出部門大門，就在僵化的層級體制與部門藩籬中消失了。
阿雷納意識到，他需要改變的不是人才本身，而是人才之間的連結方式。他沒有採取傳統由上而下的政策宣導，而是運用組織網絡分析（Organizational Network Analysis，簡稱ONA），找出散落在各部門、懂得傾聽並樂於串聯他人的關鍵人物，發起名為「GM2020」的跨部門創新行動，藉此在組織內部創造出他所稱的「適應性空間」——不是擺滿懶骨頭沙發的實體創意休息室，而是讓不同部門的人能夠跨越界限交流、讓新點子自由流動並獲得支持的關係環境。他也將這段研究與實務經驗寫成《適應性空間》一書，在管理學界獲得廣泛迴響。
有趣的是，阿雷納長期研究日常交友圈之外的「弱連結」，而他與《新社交程式碼》合著者、前Workday資深副總裁葛雷格．普萊爾的相識過程，恰好印證了這項觀點。
十多年前，普萊爾在矽谷網通大廠瞻博網路任職時，一位不太熟的同業對他說：「有一個人你非認識不可。你一定要去見見在通用汽車工作的麥可．阿雷納，你們簡直像失散多年的親兄弟！」幾年後，兩人在一場會議上初次深談便一拍即合，不僅成為長期的合作夥伴，更與組織網絡學者羅伯．克羅斯等人共同創辦研究聯盟「Connected Commons」，由阿雷納擔任科學長，結合近百家大型企業的實務經驗，研究人際連結如何創造價值。
離開通用汽車後，阿雷納轉往科技巨頭亞馬遜雲端運算服務擔任人才長，隨後又回到大學任教。那幾年正逢遠距辦公普及與人工智慧崛起，他先後從企業管理與大學教學的不同角度，看見工作型態改變對人際關係帶來的衝擊，也成為他動筆寫下《新社交程式碼》的契機。
在企業裡，遠距與混合辦公改變了人們的互動方式，再加上數位通訊工具讓工作聯繫無處不在，職場上逐漸浮現兩種人際困境：有人只跟身邊熟悉的小圈子往來，跨部門的非正式交流減少，反而與新點子和新機會隔絕；也有能力出眾的主管因為對所有請託有求必應，被排滿行事曆的會議與訊息壓得喘不過氣，直到學會放手、把過去習慣親力親為的工作交棒給他人，才重新找回思考與創新的空間。
而在大學校園裡，阿雷納更直接感受到年輕世代對未來的徬徨。開學才短短幾周，就有大一新生憂心忡忡地走進他的辦公室，詢問該去參加什麼科技競賽、該學哪些新工具，才不會還沒畢業就被AI淘汰。同一時間，他的合作夥伴普萊爾看著自己剛踏入社會的兩個女兒——一個在醫院擔任護理師，一個在小學教書——也同樣在思考：當機器能瞬間給出標準答案，工作者究竟該靠什麼安身立命？
面對焦慮的學生與職場工作者，阿雷納給出的回答既直接又溫和：「你永遠不可能在運算速度上贏過演算法。」
他發現，過去人們被教導要靠「自己懂什麼」來建立專業優勢；但當AI讓知識更容易取得，也能協助完成愈來愈多專業任務，如果還是一味追求比機器更快、記住更多資訊，只會讓自己陷入無止境的消耗戰。真正無法被演算法取代的，是人與人之間發掘機會、建立信任、激發跨界洞見與凝聚支持的能力。
為了讓學生親身體會這一點，阿雷納在課堂上立下一項規定：學生在畢業前，必須走出熟悉的校園圈子，與企業界人士合作完成多項真實專案，在實際互動中學習如何跨越界線傾聽、建立信任，並累積值得他人推薦的聲譽。
在阿雷納看來，許多人之所以對「經營人脈」感到排斥或疲憊，是因為誤以為人脈就是收集名片、在社交場合寒暄應酬，或是對所有人的要求照單全收。但他近20年的研究與管理經驗告訴他，真正有價值的人際網絡不在於認識多少人，而在於懂得何時向外探索不熟悉的觀點、何時向內深化值得信賴的關係，以及何時集中自己寶貴的注意力。
「我們透過認識的人，解鎖自己懂得的知識。」這是阿雷納最常分享的一句話。從協助百年車廠打破部門高牆，到帶領年輕世代面對AI時代的職涯焦慮，他看見的道理其實很單純：再好的專業與點子，如果只留在孤立的個人或部門裡，很難發揮影響力；透過真實的人際連結與信任，知識才能化為推動改變的行動。
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