【Mr.6】創意是免費的,但創意者是無價的
【Mr.6】創意是免費的,但創意者是無價的
2012.04.03 | 創業

「萬一,我的創意 被『偷』走 ……。」

怎麼辦?

沒錯,在創意的行業裡,你面臨著創意隨時被拿走的可能。

有可能是提案之後,被拿去給其他人做了。

再有可能是,被中間層層的關係中,被「吃案」了。

或者是公開發表之後,被「融入」到另一個作品裡頭。

可悲的是,創意畢竟不像畫作,你需要技術來製作完成,光只看到、想抄襲,是學不來的!但「創意」 只是一個「點」,通了,就通了

想寫這篇文章是因為看到一位朋友很生氣的在臉書上提及,他的點子被偷走!

以前演講,碰到創業家、創意者、創作者開口詢問「點子是否可以以法律保護」,原本我的回答都是:「別在意」。曾經我以美國那邊創業所看到的案例認為,一個未成功的創意被偷走,是不太可能發生的,不過,這一次情況有點嚴重,他幾乎是整份創業提案被抄過去,而且獲得好評,他很生氣,問我有沒有辦法?

我說,你去找律師!但我又想到,創業家沒錢,我在很落魄的時候,走進律師事務所,就知道他們是不會和你客氣的,該收的錢都會收,硬就想從你身上拔過來至少一兩萬個大元,所以,這一次,我把這句話收回來, 改送他另外一句話,也就是今天文章的主題 ──

「親愛的,別生氣。」我說:「你還活著,可以再想 其他的點子 ,轟掉他!」

沒錯,「其他的點子」。

當你會因為你的東西被偷走而感到生氣,應該恭喜自己,因為自己已到了另外一個國度。

什麼意思?

自己的經驗,寫部落格的期間,這種「創意被偷走」的事情一直不斷發生著,曾經有一位同事,把某個粉絲頁的文章給我看:「最近訂了一個粉絲頁,裡面的文章寫得真好!」

我一看,他媽的, 都是我的文章

瞪了同事一眼,表示你沒在看我的文章吼!最氣的還是「創意被偷走」,這種直接偷文又掛自己名字的,是有法律可以制裁,但更多的時候,人家是把你的創意拿走,或許只是名字,或許是一個方向,或許只是你的自我介紹的方式,或許是你的投影片的內容之一點點……在我寫部落格的過程中,我的任何東西被這種「疑似借用」曾經出現在好多的場合……。到現在我還覺得,這表示他們喜歡我的東西,或許也表示,只是英雄所見略同(雖說未免太相同了)。

但我發現,創意之所以被偷走的另一個原因,可能是因為──

因為,大家現在似乎另個嗜好, 就是「評論創意」 ,太多人在網路上面閒聊打屁,大部份時間不是「想」創意,而是「欣賞」別人的創意,然後 當然要「評價一番」 ,讓大家按個讚;在Facebook上,天天都有人對各行各業的創意或提案或任何事情做出評價,好處是,大家都在最新的一頁(on the same page),透過這些互相分享的案例與評價,一邊等於接收到不錯的案例教育訓練!

但,最後,等到大家要自己想創意時?

腦袋裡,全是這些評價與這些創意,於是乎,想出來的東西,就是 會和一些創意很像

甚至直接「借用」來做,卻沾沾自喜認為,自己已經「改良」,做得和原創意 不一樣

無論改得怎樣,難道,這不是「抄襲」嗎?

這些「借用」,皆不可能靠任何法律來保護的!所以, 真正保護創意的是什麼

這就是那句給朋友的話的意義──「親愛的,別生氣。你還活著,可以再想其他的點子,轟掉他!」

我認為,真正保護創意的,是創意人自己的創意能力。

這也是一個創意人的不揭之密。

其實,說實在的,去掉那種創意被抄襲的賭爛感,創意人其實應該 不用太擔心創意被抄走 。創意確是關鍵的起頭,但絕對不可能馬上就走到結尾,中間一定還有其他決擇點、其他困難、其他挑戰……。

簡單的說,我認為, 創意的成功,一定不只「一個創意」

創意者的成功,就是不限於一個創意;他是 每一步都有創意 ,一碰到問題就用創意來解決。某人學走你的創意,至少還需要大約一個月,最多兩年的時間,才會碰到下一步,不過,創意人自己呢?在某人還沒到下一步時,只要三天,創意人他自己就「已經想到其他地方去了」。

不能說「不怕你學」,看到你學,創意人會生氣!但請不要生氣,不要生氣,你還可以想其他的創意,你還可以靠其他的創意來執行原本的創意,你還可以想其他的創意來保護你原本的創意……因為,創意是你永遠的競爭優勢。

而抄襲、借用、融會貫通……都被重重限制,不太可能一次又一次。

與其將時間留在生氣,應該留在下一個創意。

創意是免費的,但「創意者」是無價的!

當其他人只看到「一片」天空,擅長於創意者,應該去創造,一片又一片又一片又一片的── 的天空。

(圖片來源:Cayusa)

出自Mr.6部落格

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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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