公元1774年,德國文豪歌德(Johann Wolfgang von Goethe)出版了《少年維特的煩惱》這本小說,為當時德國社會帶來巨大衝擊,也為這位年方25的年輕作家,開啟了瘋狂全德語區的知名度。
小說的故事內容大概是這樣的:少年維特是一個不知人生目標為何的年輕人,只好浪盪在城市中,以學習繪畫和藝術為樂。某次的舞會裡,他認識了女孩夏綠蒂,藉著一場突來暴雨,他們因共同朗誦一首詩而彼此一見鍾情,但女孩卻是一個擁有婚約的人,其未婚夫也是維特的好友。最終,維特在經歷兩人共處的一段美好時光後,只得選擇避往他鄉。然而俗世成人社會禮教的束縛與行事的刻板單調,讓少年無法忍耐,他再度回到城市,卻發現夏綠蒂已和未婚夫完婚,並且在最後一次幽會裡徹底拒絕他。難過的維特,最後穿著黃褲子、黃馬甲、藍外衣,用夏綠蒂夫婿的手槍自殺,死時桌上還擺著一本作家萊辛(Gotthold Ephraim Lessing)的悲劇劇本《Emilia Galotti》。
《少年維特的煩惱》引起社會的大騷動,主要原因來自和社會主流價值的對抗。在當時的德國社會,小說具有社會教化意義,其勾勒的主角和故事,必須能做為讀者模仿的典範,但在歌德的這部小說裡,主角維特的虛無、吟嘆、自殺不僅難以讓人學習,還抵觸了基督教「禁止自殺」的教義,因而引發教會的封殺。但對當時普魯士各邦的年輕讀者而言,這本小說卻真切地說出了他們內心的愁苦,洛陽紙貴之餘,「黃褲子、黃馬甲、藍外衣」的「維特裝」更引為風潮。由藝術史看,《少年維特的煩惱》後來被視為德國浪漫主義運動的前導,人的自發情感與自我想像,取代宗教或社會教條,逐步成為市民生活價值的主角。從更廣大的社會變遷意義來講,《少年維特的煩惱》像是一只信號,預示著歐洲由「集體社會」向「個體社會」的大規模轉進,人以自我的感知、探索、熱情、嚮往,來創造自己獨一無二的人生,逐漸構成歐洲個人主義的內在精神底蘊。
為什麼台灣會有「青年維特的煩惱」?從外在世界看,台灣社會正從製造業經濟體轉向創意經濟,和歌德當年寫作這半自傳小說時的時代氣息若合符節──社會價值正由「集體規範」向「個體創意」快速翻轉,不免讓這時代的少壯成人,充滿各類自我懷疑與何去何從之焦慮。從內心世界看,三十正負五的這世代,現正被要求生產出各種原發性的創意,但對於浸淫自過往填鴨、升學主義、去自我化教育的這一世代,他們從未洗禮過西方教育中「發現、開展、接納自我」的過程,因而如何通過自己的感受與情感產生原創創意,成為一種「重回青春期」的尷尬工程。
但也正因有著這一世代的掙扎與突破,台灣創意產業的發展,會比對岸中國來得紮實與深刻。一個社會能產出多麼獨創的商品或勞務,通常無關於政府喊出多大的口號,而在於那社會的主角世代,經歷了多深刻的心靈洗禮──歌德與維特所衍生出的德國藝術和德國工業,不就是台灣這一尷尬世代最好的歷史參照座標?
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。
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