企業贏的關鍵在人才，但關鍵人才如何找!|數位時代 BusinessNext

(資訊產業軟體工程師職類，企業平均不到1個求職者可選)
一零四資訊科技集團副總經理_吳麗雪
104資訊科技集團發布「人才斷層」調查，近7成企業感受人才斷層，並認為此現象已存在3.67年，平均要13.76個月才能找到理想而適任的中高階主管，企業擔憂人才斷層已達「嚴重程度」，擔心影響經驗傳承與世代交替。中高階主管和關鍵人才短缺的人才斷層普遍存在於各產業及各規模企業，有些企業是「有量無質」，到任卻不到位，有人力、缺人才。關鍵人才至少5個月才能到位。

企業眼中人才斷層嚴重程度，關鍵人才3.75分；企業眼中最普遍的人才斷層是關鍵人才佔64%，最高。其中，工程師類是企業所謂關鍵人才定義中之一職類，平均每月求供比3~5區間(意旨，求職者平均可以有3~5個工作機會可選)；反之，對企業而言就是所謂的”搶人比”在0.2~0.4區間(意旨，企業平均不到1個求職者可選)。從求職者行為觀察，工程師職類的求職者是所有求職者職類中主動應徵比相對低的；另LinkedIn 也表示科技人才不會對招聘廣告感興趣，這些人也沒想要換工作，除非有人拿著高額聘金邀請他們。因此，企業在搶人大戰裡，該如何勝出呢!?

搶人才的3大心法：
1.化被動為主動：主動電話邀約求職者，人資招募師也要運用行銷力。
2.薪資福利具象化：試算給求職者看若進到貴公司可以獲取的報酬，人資招募師也要運用財務力。
3.職缺條件吸引化: 有經驗的(Senior)人才若要轉換工作會以產品、技術能否提升、待遇、工作地點、生活品質與公司的未來性為主；因此，若能在職缺內容頁中清楚說明，將有助於吸引求職者，人資招募師也要運用企畫力。

以上心法，企業主可以自行招募也可以委外招募，委外的好處是可以讓您專注企業核心工作，節省人資行政作業面繁瑣事情；下表提供各位企業主比較”委外選材顧問招募的好處分析”。

下表提供各位企業主比較"委外選才招募的好處分析"：

	選才顧問專職招募	企業自行招募
投入時間 --負責工作	佔工作的70%~90% 顧問每天重要且主要工作就是招募。	佔工作的20%~80%。招募屬於需要投入與搶時效的工作。
速度快 --人才可運轉	依人才屬性或意願，比對不同企業的需求，適當將人才運轉，除了速度快，亦不會浪費每次的面試時間。	只有內部職缺，若無適合職務，則浪費此人才與招募時間。
人才行銷 --職涯顧問	中立角色。經過面試階段，瞭解求職者特性與需求，進而分析產業與職務，讓人才較易接受建議或改變原本自我認知。	只有內部職缺可以分析與建議，且較容易讓人才是在說自己公司好。
面試方式 --因材施教	顧問會依據人才狀況或經驗，運用不同的面試手法(諮商師、股票分析師等)引導求職者。	礙於時間，較難花太多時間或不同方式與求職者面談。

請洽104選才顧問中心_洽詢專線：02-27528104 EXT 6626 ，6901

資料來源:http://www.104temp.com.tw/activity.jsp?Linktogo=bnext20121121

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。

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。

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。

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/