【書摘】賈伯斯~能準時出貨的,才是真正的藝術家
【書摘】賈伯斯~能準時出貨的,才是真正的藝術家
2011.10.28 | 科技

 

「能準時出貨的,才是真正的藝術家。」

說這話兒的人你我都認識,他叫賈伯斯。他說這話,是對著一個到出貨的最後關頭還不想放棄,還想再把程式碼寫好一點的軟體工程師,要他停手,準備出貨。但這三字箴言的深意並不僅止於此。 當代詩人布魯斯.亞利歐 (Bruce Ario) 說:「創意是一種生產的本能。」

這說明了我們在乎的是何種藝術。

安迪.赫茲菲爾德 (Andy Hertzfeld) 身為一九八四年第一部蘋果麥金塔電腦的催生者之一,曾經鉅細靡遺地回憶起這個經典產品的誕生過程;他在日記中是這麼寫的:「太陽已經出來了,軟體設計團隊終於開始急急忙忙地收拾東西,準備回家好好崩潰一下。東西到底做完了沒有,我們其實也沒把握,同時拼死拼活沒日沒夜地工作了那麼久,突然不忙了,感覺真是說不出的奇怪。跟其他人不同的是,我們沒有馬上回家,我是說唐恩,鄧曼 (Donn Denman)跟我;我們坐在大廳的沙發上,神情恍惚,睡眼惺忪地看著會計和行銷部門的同仁陸陸續續地進公司上班,畢竟已經大概七點半了。我想很多人經過看到我們兩個,一定都給我們的狼狽模樣嚇了一跳吧。白痴也看得出我們整夜沒睡待在公司(事實上我已經三天沒回家,也沒洗澡了)。」在那個瞬間,安迪的感覺,一定就像自己是個藝術家吧,因為他交貨了!

藝術家並不像很多人說的會天馬行空地「跳出盒子思考」,因為盒子外面是一片真空,什麼也沒有,盒子外面沒有規則可循,沒有所謂的現實。既然是一片空白,你便沒有東西可與之互動,沒有東西可以與之對抗。如果你脫離盒子太遠(設計時光機、想用液態氮把尼加拉大瀑布給凍結起來),就永遠完成不了真正的藝術;脫離現實的盒子太遠,你將永遠出不了貨。

藝術家會沿著盒子的邊緣思考,因為這樣構想才不會流於空想,因為這樣才能引起人的興趣,因為這樣東西才做得出來,東西做出來了你才能對世界有所貢獻,有所影響。堅持準時出貨並不表示你一定要生產出曠世傑作(不過所有的曠世傑作確實都會出貨啦);我本身創作超過一百本書,大多書都賣不太好,但是如果我不出這些書,我永遠不會有機會寫到現在這一本;畢卡索終其一生創作了一千多幅畫作,你如果能認得三幅就不錯了。

我們必須了解這個社會最欠缺的,就是去創作的直覺與本能。去創造,然後創造出來的成果趕緊送出門,喚醒內心的人性,然後與外界的許多人在市場上相遇,是我們得趕快去做的事情。

矛盾嗎?要出貨還是要改變世界?

有時候,出貨感覺就像一種承諾。你出發要去改變世界,去創造藝術,去全力以赴;而正當一切都在進行的時候,你的眼前出現了一個期限,於是你被迫要把事情趕緊做個收尾,於是你要問了:出貨真的有這麼重要嗎?

我覺得答案是肯定的。我覺得出貨的紀律長期而言是非常根本的,沒有這樣的紀律,你不可能成為無法取代的人才。固然有少數的藝術家可以享受寂寞,堅苦卓絕地奮鬥幾年甚至幾十年,最終把一個非常了不起的作品公諸於世,但絕大多數時候,我們的藝術夢就是這樣被種種阻力給磨得屍骨無存。我們控制不了自己的恐懼,我們的藝術最終是躺在家中的紙箱裡,再無機會重見天日。

確實,你剛開始力行出貨的紀律,你的作品可能會在品質上顯得不太穩定。當然如果能再晚個一小時、一天或一星期交差,你的作品一定會更好一點。但一段時間之後—一段很短的時間,你就會發現出貨已經是藝術的一部分,不出貨無以成就藝術。美國國家廣播公司(NBC) 的「週末夜現場」(Saturday Night Live)就不能重來,不能拖,也不能延誤一分一秒。確實不見得每集都好看,但這些年下來,這節目自一九七五年開播以來,至今還是每週六準時播出;這是個現場節目,時間到了不能不播,播了畢竟是存活下來了,節目名稱裡開宗明義說的「現場」,讓這節目得以週週出貨,週週與美國觀眾見面,一晃眼三十多年過去了,這堪稱是個成功的節目。

說什麼自己得做出改變世界的鉅作而遲遲不肯出貨,常常就是創作遭受阻力的象徵。請你將這理由戳破,定期準時出貨,久了你照樣能夠改變世界。

 

書名:夠關鍵,公司就不能沒有你

出版社:李茲文化

 

作者:賽斯.高汀(Seth Godin)

暢銷作家,著有《紫牛》(Purple Cow)、《願者上鉤》(Permission Marketing)、《行銷人是大騙子》(All Marketers Are Liars)、《低谷》(The Dip)、《肉丸聖代》(Meatball Sundae) 等。高汀也是Squidoo網站創辦人暨執行長,並且是全球最紅的企業部落格作家。

 

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關鍵字: #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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