【Mr.6】高達64%的上班族習慣偷偷看影片,請老闆開始順應「多工習慣」趨勢吧?
【Mr.6】高達64%的上班族習慣偷偷看影片,請老闆開始順應「多工習慣」趨勢吧?
2011.09.13 | 人物

大家知道,現在上班族坐在辦公桌可「不一定在上班」,看起來正襟危坐在座位上其實可能正在用MSN和朋友開一場線上虛擬派對,這是老闆或公司一直以來的「痛」。

上星期,我們提到「iPad入侵辦公室」,更是下一個「痛」,而這週再看到另一篇文章(另一篇請見此),提到又有另一個東西「入侵」辦公室了──

根據2011 Harris Interactive Poll的市調找來2500位美國的上班族研究,發現有高達64%的美國上班族,會習慣性的在上班時間「看影片」,其中男性高達53%,女性則為34%,相差了二十個百分點(不知道為什麼)。

他們看的影片什麼都有,其中前三名是:第一名:新聞影片!第二名:公司影片!第三名,才是朋友寄來的病毒式的網路型的爆紅影片,從這個市調可以發現,大部份的人並沒有固定到YouTube去抓影片來看的習慣,他們的習慣是固定去看新聞的影片,以及觀賞公司相關的影片(比方說TED會議,公司主管寄過來給同事看;或是某一支產品的電視廣告,寄過來和同事分享)。

有趣的是,辦公室真的都可以看影片嗎?

顯然不是

這個市調還「順便」問了兩千多位受訪者,問他們怎麼「遮遮掩掩」?結果,竟然高達63%的受訪者表示,他們「偷偷」看影片,都是另外拿著一個平板電腦,或智慧手機,或某種播放器,放在桌子不顯眼之處,可能是外面看不見的桌子角落,或者在桌下!我想,這可能是因為大家會怕影片帶來的流量恐怕讓公司的網路明顯變慢,所以MSN、Facebook敢透過公司電腦玩,影片卻得「另外自己準備」。這個市調順便舉出,有高達75%的上班族,在上班時間使用智慧型手機幹一些和工作無關的事。

看到這消息,我可能要預測,辦公室「全面崩壞」的可能性已經來臨!

一直以來,有些公司會禁止員工使用特定的軟體,一開始,有些公司讓你不能上Yahoo!或Gmail,只能使用公司的郵件收發信;有些是禁止MSN,不能上Telnet(PTT),這些公司在社會裡好像非常的鳳毛麟角,很是少見,每當有員工和其他人透露,都是一口哀怨,沒辦法,加入了一間規定特別嚴格的公司,其他人也對他抱以同情的眼神……。但,自從Facebook出來,大量遊戲開始使用,更多的公司(尤其是金融業)因為安全理由不准員工使用Facebook,突然間,更多的辦公室加入了「不准員工」的名單。當時我就感受到,這樣「擋得住嗎」?現在有智慧型手機,在技術上,想擋也擋不住了!

問題是,不擋,可以嗎?接下來要入侵的是大量的影片。昨天我試看壹電視,發現裡面非常精彩,我就下載了APP,以後在車上大概就會一直不斷的看新聞了;我一直不斷的看新聞,走到辦公室也會繼續的看、繼續的看……。而且影片比Facebook還厲害,你說,Facebook看個最新狀態、按個讚、留言幾句話,不致於浪費多少時間;MSN也是一種工作上交流的方法,但是,影片呢?人類是很自然的喜歡看影片,晚上可以躺在沙發上一看就是二小時,那麼在辦公室,也可以一看就是5分鐘,一看再看、一看再看,時間都浪費掉了!

老闆應該都要跳腳了!

怎麼辦?

其實,慢慢的,老闆應該要理解,員工看影片,不是想打混,這,應該要算是現代人的「多工習慣」──

什麼叫「多工習慣」?想想,就算是在家裡,你要拿起電話和家人道聲晚安,你會直接拿電話打?還是會先把電視開起來,然後,一邊看電視,一邊講電話

當你到超商買了一碗宵夜,想好好的吃一頓,這時候你會直接坐在餐桌悶悶的吃,還是會跑到電腦前面,打開電腦,一邊看電腦一邊吃宵夜

與其說是「入侵」辦公室,不如說,這些東西早就已經全面的入侵了一個人的「生活」。員工在辦公室看影片,不是想趁此機會打混,而是他已經沒辦法了,必須要這樣多工的做事情才可以,甚至,沒有電視的聲音,他或許還無法快樂的快活的工作呢!

因此,老闆在心態上必須網開一面,要體諒員工在上班時間做很多事情,是因為他們已經進入了「多工習慣」的時代──

不過,也因為是多工運算,公司雖然不應該禁止這種「習慣」,但是工作的loading也是不能少。照理來說,以多工原則來看,這樣的工作環境,應該是可以更努力的做事才對!

一邊工作,一邊休閒,多工的時代,能夠做更多工才對

下一次,你看影片被老闆抓到,或許應該反嗆回去:「我看5分鐘影片,多做10分鐘的事!不信你看!」歡迎來到「多工習慣」新時代,一昧禁止已經無效,誰也抵擋不了這麼多,乾脆順應它吧。

出自Mr.6

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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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