全球知名的網路創業與諮詢網站TechCrunch創辦人Michael Arrington,連續五年在其網站公布每年不可或缺的網站、網路服務、軟體、以及數位產品。

Michael Arrington評選2010年產品如下:

Android:Michael Arrington在今年放棄蘋果iPhone,選擇基於Google Android作業系統的手機。首先是MyTouch,接著是Droid,並表示在未來還將繼續更新。Michael Arrington表示對Android的喜愛源自於其與Google Voice的深度整合。

Animoto:連續第二年登上評選榜單的Animoto服務,漂亮的照片播放模式加上語音功能,以及iPhone應用軟體繼續得到外界好評,現在這家公司不僅實現獲利,而且很可能被蘋果公司收購。

Apple Magic Mouse:Apple Magic Mouse是Michael Arrington見過最完美的電腦定位設備,一旦開始使用這款產品,消費者將再也不願使用舊款滑鼠。

Delicious:身為網路書籤的主要網站,Delicious除2007年外,每年都登上Michael Arrington的榜單,比任何競爭對手都要出色。

Dropbox:Dropbox能讓電腦與移動設備檔案同步化變得簡單,同時也是私人分享大型檔案的好方法。

Evernote:與Dropbox一樣,Evernote也是一款能提高工作效率的產品,能夠讓使用者從多個平台組織與搜尋檔案。

Facebook:連續三年上榜,這家社交網站巨頭在激烈社交網站競爭中,贏得勝利。

Foursquare、Loopt及Gowalla:在移動社交領域中三家剛起步的小公司。這三家公司改革登錄方法,網友可向朋友們註明所在位置,這三家各具優勢的公司,相當有可能在未來成功。

Gmail:連續四年上榜,也是目前最好的網路信箱,Michael Arrington表示相當喜歡其附加的系列功能。

Google Docs:Google Docs是今年新上榜的產品,Michael Arrington表示從來不會在新購買的筆記型電腦上安裝Office軟體,因為Google Docs已經滿足所需功能,另外還提供出色的分享服務及雲端存儲功能。

Google Voice:2009年對Google Voice十分重要,它成功主導Android手機。Michael Arrington表示今後所使用的手機,都必要有此項功能才行。

Hulu:連續二年上榜,Michael Arrington 十分喜愛其新推出的付費模式,能觀看HBO或其他新電影,Michael Arrington認為Hulu是一項偉大的娛樂服務。

Kodak Zi8:Kodak Zi8是一款創新數位相機,最大特色在於加入麥克風。

MOGPandoraSpotify:MOG及Spotify是新上榜的產品,而Pandora則是多年的老面孔。此三款音樂服務都非常出色,其中每月5美元的MOG是網路最好的音樂體驗服務;Spotify最大優勢在於免費;Pandora則是Michael Arrington喜愛的音樂服務。

ScribdDocstoc:Scribd及Docstoc是載入PDF及Word檔案的工具,能將這些檔案放到各大網站。這兩個工具對於部落客十分實用,能夠輕鬆與網友分享資料。

Skitch:這是一款Mac軟體,能夠提供基本的圖檔管理,類似輕便版本的Photoshop。

Skype:Skype是每年都會上榜的產品,Michael Arrington表示即便要放棄電子信箱,也不會放棄Skype所提供的服務。

TechMeme:TechMeme是一款連續五年上榜的服務。

TripIt:TripIt能提供簡單的旅遊服務,使用十分便捷。將航班與飯店的確認郵件上傳,該項服務就能夠自動產生行程,該服務也能在移動裝置上使用。

Twitter:連續三年上榜,Twitter已幾乎成為TechCrunch的行銷工具,Michael Arrington個人也十分偏好該服務。

Wordpress:不僅是TechCrunch所有部落客都在使用Wordpress開放軟體,TechCrunch同時也使用該公司的其他產品。這項產品已經連續五年上榜,對於這款免費軟體,Michael Arrington表示由衷感。

Yammer:這是一款與Twitte類似的服務,主要用途是公司內部交流。這款產品贏得2008年「TechCrunch 50」,並成為TechCrunch內部很實用的工具。

YouTube:連續四年上榜。這款產品一直是工作之餘小憩兩分鐘的好工具,而且也是TechCrunch播放影音內容的獨家工具。

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五十年零售老店的 AI 轉型:良興攜手 Data-DI,打造專屬 AI Agent 賦能組織升級與知識傳承
五十年零售老店的 AI 轉型:良興攜手 Data-DI,打造專屬 AI Agent 賦能組織升級與知識傳承

1973 年,良興從台北光華商場一間 50 坪的電子零件行起家,半個世紀後蛻變為年營收破十億、毛利率 18% 的全通路 3C 品牌。不過,伴隨規模擴張帶來的不只是成長,還有日益加劇的管理摩擦。門市遍布全台、品項高達近萬筆,加上跨部門協作頻繁,行政耗損與知識傳承的缺口,成為這家老字號邁向下一階段的隱形天花板。

良興總經理賴志達回顧,從電子零件跨入電商、從線下擴張到 OMO 全通路、再到會員深度經營,作為 3C 零售業者,良興每一波轉型都走在同業前面。「現在輪到 AI 了。如何做到人機協作、AI 賦能,就是良興第五波轉型的核心命題。」

AI 自動化,從行政細節釋放組織戰力

轉型需要夥伴,而賴志達評估合作夥伴的標準很明確:技術能力是基本,產業知識(Domain Know-how)的深度是關鍵,回饋速度更是最終決定因素。2025 年的未來商務展上,良興選擇攜手 Data-DI,看重的正是其「策略諮詢 + AI 產品 + 落地陪跑」三軌並行的實施能力。

很快的,良興與 Data-DI 合作的第一個專案,就落在最耗費人力、卻最常被忽視的環節:會議記錄。「會議如果沒有產值、沒有效果,對企業很傷!」賴志達說,他每天參加許多會議,但跨單位協作的會議記錄長期依賴人工聆聽與逐字整理,常出現人名誤植、決策遺漏、行動項目無人追蹤,讓會議效果大打折扣。

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良興總經理賴志達
圖/ 數位時代

為了解決會議記錄的痛點,Data-DI 業務副總包威棣指出,在導入工具以前,團隊須先釐清三件事:場景是否具備落地價值、哪些流程節點適合 AI 介入,以及以終為始地掌握客戶真正想要的輸出樣貌。這些看似基本的提問,都決定 AI 能否精準落地。

確認方向後,良興與 Data-DI 成功導入 AI 會議記錄自動化系統,透過模糊比對技術校正語音辨識誤差,並將生成的雙版本報告直接回存至既有資料庫,不僅將行政人員從重複性作業中釋放,也為後續的 AI 應用奠定扎實的系統整合基礎。

賴志達分享,現在他去外部開會也會用這個工具,運用 AI 把錄音轉文字、再整理成簡報,很快就能完成,更令外部夥伴驚艷。「我認為這是很成功的案子!也提醒想做 AI 的老闆們,與其急著搞大架構,不如先從小工具讓公司嘗試 AI,建立理解和認同。」

AI 把資深員工大腦轉化為資產

補完行政效率的缺口後,良興接著切入更深層的營運核心:知識傳承。過去,頂尖銷售經驗長期鎖在少數資深員工身上,新人培訓耗時三個月,員工離職即帶走知識資本。與此同時,網路資訊發達,消費者進店前早已掌握基本規格,3C 通路門市人員要如何發揮更多價值?「我要門市的人不是死背規格,而是面對客人時,能用客人能理解的方式對話。」賴志達說。

為此,Data-DI 協助良興建置 AI 門市教育訓練系統。系統透過六大自動化關卡,串接教材生成、審核上架、AI 銷售對練與成績回報,主管僅需在核心節點審核;員工透過手機語音對練,系統依口吻、專業度、回應力等維度自動評分。賴志達表示,目標是將新人培訓期縮短至一個月,讓數十年累積的銷售智慧轉化為可複製、可傳承的企業資產。

然而,要讓這套系統真正運作,得先解決兩個根本問題:資料從哪裡來?以及訓練如何更準確?

「以前大數據時代,講的是資料要大、全、細、實;現在 AI 要做到的是準(準確)、合(合乎場景)。」包威棣說。良興不同廠商提供的素材品質參差不齊,Data-DI 除了整合內部資料,也補充加入外部市場評測內容以填補空缺,再透過人員審核機制過濾雜訊,搭配 agent 架構的多層步驟與知識限定,確保系統能精準提煉對應品類的訓練素材。

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Data-DI 業務副總包威棣
圖/ 數位時代

賴志達則看得更遠:「這些教育訓練的內容,也將成為公司未來訓練機器人很好的原料。」

Data-DI 陪跑型顧問,帶領企業 AI 轉型

良興與 Data-DI 合作的兩個專案中,雙方共同克服了長提示詞邏輯混亂、AI 幻覺污染知識庫、逐字稿讀取逾時等技術難題。邁向下一步,賴志達表示,公司各部門很早就建置 Power BI 報表,但數據豐富不等於決策清晰。「數據是土壤,如果沒有梳理,就沒有用了。」因此,他的下一個目標是活化數據資本、推動行銷自動流,以精實的人力持續驅動成長。

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良興攜手 Data-DI 推動 AI 落地,以小步快跑模式為企業創造變革。
圖/ 數位時代

包威棣則從顧問視角歸納兩個觀察:AI 導入需要高層認同、由上而下推進,像賴志達這樣持續引領良興走在業界前端的決策者,就是不可或缺的推手;而單點工具的價值,終究要累積成組織體質的轉變才算真正落地。「就像會議記錄改變了會議當責的結構,人員訓練改變了知識傳承的方式。從點狀應用走向企業變革,這種決策思路才是 AI 真正深入落地產生價值的關鍵。」

最後,對於仍在觀望AI應用的企業,他則建議:「未來 AI 導致的落差只會愈來愈大,人會變成超級工作者,企業會變成超級企業。開始做就對了,先做一個三個月的小任務,降低落差、再急起追上。」從痛點切入、小步快跑,讓組織在實作中累積對 AI 的理解與信任,這正是 Data-DI 的陪跑哲學。

有關更多 Data-DI 相關資訊,請查詢網站:https://www.data-di.com/

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