Meebo 即時通隨時聊八卦
Meebo 即時通隨時聊八卦
2006.07.15 |

這是典型矽谷創業的例子。Meebo創業的辦公室,就在史丹佛大學校園外圍的街道上,一層樓高的小平房,裝潢簡單卻不失特色。進門處,擺著一架帶有復古風味的棕色鋼琴,琴譜架上未收攏的琴譜,今年不到三十歲,本來在史丹佛大學就讀MBA碩士課程的史汀伯格(Seth Sternberg)決定休學,把他與好友伊蓮(Elaine Wherry)及珊蒂(Sandy Jen)共同開發出來的跨平台即時通訊網路平台「Meebo」,當作他創業的出發點。
「我們常透過網路即時軟體跟朋友聯絡,但目前的即時軟體彼此不能互通,而且一定安裝軟體在電腦中,如果不在自己電腦旁邊,使用起來真的很不方便,」史汀伯格說,正因為如此,他與另外兩位創業夥伴任珊蒂及伊蓮威瑞,決定利用每個人的專長,由他負責產品策略方向,史丹佛大學畢業、曾在矽谷知名IC設計公司智霖(Xlinx)工作的珊蔕負責後端伺服器系統規劃,也是史丹佛電腦科學系畢業的伊蓮,專攻整個網站架構及介面設計。
進入Meebo的網站,只要輸入既有即時通訊的帳號密碼,經過認證後,即可以開始與朋友進行對話,不受電腦限制,甚至可以避掉企業內部防火牆,目前已有四十六種語言版本。截至今年五月,Meebo目前一天的登入人次超過六十萬人,傳送訊息量高達三百三十萬則,在上線尖峰期間,甚至一秒鐘就要傳送一千多則訊息,「能夠穩定且即時地處理訊息的交換,是我們最大的競爭優勢。」
二○○四年八月,他們開發出目前版本的雛形「Meebo3」,二○○五年九月公用正式版本上線。 不像許多創業家,常常先募到了款,才開始發展產品,耶魯大學政治系畢業後,曾在IBM工作過兩年的史汀伯格,採取先將產品開發出來,再向創投公司募集資金的策略,「假如我們先去找錢的話,我們就必須花較多的時間,處理非線上的(Offline)的行政工作,那會嚴重拖慢我們發展的速度。」三個月後,他們才對外進行第一波的募資(Series A)行動,從矽谷水杉創頭(Sequoia Backing)及瀏覽器發明人、也是網景創辦人馬克安卓森(Marc Andreesen)那邊,一共獲得了三百五十萬美元。
在募資的過程中,還發生一段小插曲。史汀伯格在朋友的介紹下,得到安卓森碰面的機會,「他覺得Meebo不只是一個網路平台工具,而是媒體,過去網站經營講的是抓住使用者眼球(eyeball)的網頁瀏覽,現在要抓住使用者的時間(user time capture),」史汀笑說,雖然他與安卓森的談話氣氛良好,但見面之後,近一個月都沒有消息,「我們還想說可能Meebo還不夠酷吧。」沒想到之後安卓森寫信給他,表明要投資Meebo成為股東的意願。
「有趣的事情現在都發生在網路上,」史汀伯格說,目前Meebo全職工作人員只有七位,但發展至今尚稱順利,使用者的回饋對他們幫助很多,「不論是在我們個人的部落格或是網站的論壇,網友都會熱心地告訴我們系統哪裡有蟲(bug)、或是提出一些關於新功能的想法,」他說,暫時放棄學業是有一點遺憾,創業的未來也可能還有很多艱苦的挑戰,但有機會走過這麼一遭,「真的是人生一段相當美好的經驗。」

Meebo/www.meebo.com
成立時間:2004年8月
執行長:Seth Sternberg
總部:美國加州帕羅奧圖(Palo Alto)
Web 2.0特點:Ajax、網路平台工具

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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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