【向賈伯斯致敬】Jobs Legacy—浪漫才是王道!
【向賈伯斯致敬】Jobs Legacy—浪漫才是王道!
2011.10.06 | 技能

賈伯斯是一位典型的「傳記式創業家」,和另兩位同樣做PC事業、大學也同樣沒畢業的比爾.蓋茲(微軟創辦人)與麥可.戴爾(戴爾電腦創辦人)相較,賈伯斯可能更「典型」。

所謂的「傳記式創業家」,指的是創業家動心起念、引之為行動憑恃的,不是商學院中引為圭臬的「合目的性」之理性邏輯,也不是社會對男性必須「功成名就、出人頭地」的規範性壓力,而是自己「生命的敘事」。往往是創業家自我察覺到:當生命已走到這步田地,下一步路只有「創業」,別無它途。「創業」是踐履自身生命敘事的必要行動、是解決生命本身緊張與焦慮的必要手段。也正因如此,這個行動才具有高度的原創性,旁人無法複製、抄襲甚或學習。 

雖然都是大創業家,但蓋茲與戴爾都比較像是為「實現美國夢」而創業,是一種為了「證明自身才智」所做的孤注一擲。但賈伯斯則不同,他在2005年那場著名的史丹佛大學演講詞中,說到當年「麥金塔」電腦的構想,來自於他在Reed學院所旁聽的「書法課」。當時才17歲的他,對那些由不同字體、字間、行間所排版出的不同閱讀況味神往不已,他感到「活字印刷的偉大」、「書寫的美好」、「歷史感與藝術是科學所無法掌握的」。因此,當十年後他開始要做「麥金塔」的原型,這些概念自然而然就變成了基礎,「視窗」和「滑鼠」也是因應這樣的需要才被發明出來的。換言之,今日全世界使用電腦的方法,其實是由一個17歲男孩在面對歷史文化的感動中所發端的。

歷史的感動

公元2001年,蘋果推出第一代的iPod,和當時其他的數位隨身聽產品相較,採用5G容量「微型硬碟」做儲存裝置的iPod體積,遠較採行「快閃記憶體」(flash)的競爭者來得厚重長大,價格也較高,因此當時業界一般都不看好iPod的市場前途。沒想到產品一推出,消費者便瘋狂擁抱(市場上很快就不見原先流行的快閃記憶體產品),其中關鍵就是賈伯斯本身就是一個「復古搖滾樂迷」,蘋果會推出iPod和賈伯斯浪跡6、70年代的反文化運動青年記憶有關(他擁有披頭四所有專輯,也曾說:「披頭四的Ringo Starr是搖滾樂史上最被低估的鼓手。」)。

對於在那時代中成長的「年輕人」而言,一個音樂隨身聽起碼要裝得下1000首歌──或至少裝得下「披頭四作品全集」──才算得上是真正有意義的產品(隨身聽在此變成了「行動DJ」的概念)。而「5G/1000首歌」的記憶容量,也就成了他堅持的標準。蘋果的設計總監Jonathan Ive為了要裝進這顆微型硬碟,才創造鏡面鋼板與乳白壓克力相合的機殼,也才有了大拇指環形選取的觸控轉盤。  

拯救自由靈魂

1976年,他和矽谷同鄉學長沃茲尼克(Steve Wozniak)創辦蘋果電腦,logo是一顆啃了一角的彩色蘋果。這個點子十足反映了當時美國青年次文化的天真與直率:美國是一個由新教徒移民開國的國家,《聖經》的故事不僅家喻戶曉,而且深入日常生活倫理。「蘋果」隱喻的是《舊約》「創世紀」中,亞當與夏娃所吃的「禁果」,亞當與夏娃抗拒不了「獲得分辨善惡知識」的誘惑,偷吃了不該吃的禁果,結果被上帝剝奪了活在無憂無慮伊甸園的權力,下放到人間,並接受以下的處罰:夏娃「懷胎的苦楚加增,生產時要受苦楚;要戀慕丈夫及被丈夫管轄」;亞當則「要受咒詛,要汗流滿面才得糊口,直到他歸了土;從此需終身勞苦才能從田地裡得到食物,而地會長出荊棘和蒺藜」。

「啃了一角的彩色蘋果」象徵著對「伊甸園」的拒斥,肯定著人們心中「懷疑、求知與探問」的熱情,也代表著用一種象徵性的幽默來挑釁成人世界與傳統的意圖。這是從約翰.藍儂已降的年輕人都會用的招數。

1985年,他被蘋果電腦董事會掃地出門,不過他帶走1.5億美元,這使他有能力買下《星際大戰》導演喬治.盧卡斯創設的電腦動畫公司Pixar,也提供他資源成立自己的電腦公司NeXT,使他在離開與重回蘋果的這12年間,仍有足夠的舞台來證明自己。尤其是Pixar,1995年《玩具總動員》(Toy Story)的大獲全勝,幾乎已預言了他有朝一日將以「救世主」的身分重返蘋果,拯救個人電腦產業快速頹唐的自由靈魂。

1997年,賈伯斯回到蘋果,接下來所有的故事我們都耳熟能詳了。非常遺憾的,這位矽谷的天才可能無法再創造更多精彩的發明,因為他的生命和傳記都接近了尾聲。但對整個21世紀和青年人來說,「Jobs Legacy」的啟示卻意義非凡:這意味著在當今世界的分工體系裡,既然有那麼多的中國年輕人想做「郭台銘」,那也就相對提供更多機會給台灣的年輕人來做「賈伯斯」。

看看昔日啃了一角的蘋果logo,可以發覺台灣我們這一代50歲的人是很難做出輝煌的品牌的,因為到處都看到我們「想成功」、「爭取他人肯定」的用力印記,看不到賈伯斯撇見「書法字體」時的感動、聽披頭四音樂的孺慕之情。而我深信這樣浪漫的、感性的、往自我內在深處生猛探索的傳記式創業歷程,才會有博大精深的遠見、奇妙非凡的創意。而這些故事,大概也只有在台灣不滿30歲的年輕人身上,才得以第一次湧現……。

 

 

關鍵字: #Apple #賈伯斯
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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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