Google Ventures不只投資你,還幫你進行設計大改造
Google Ventures不只投資你,還幫你進行設計大改造
2013.03.18 | 技能

去年3月,Google Ventures打造了一支設計團隊,專為選定投資的公司進行設計改造,該團隊包括四位設計師以及一位UX設計師,這是因為Google Ventures選定投資的公司,多為技術起家,設計人員通常有限。

Google Ventures設計團隊會安排一周的密集會議,了解該公司需求、概念化解決方案、證明想法對錯之處,最後得出最好的產品概念和可能實踐的方式。不過在這之前,設計團隊必須了解該公司的產品或服務,但是不能涉入太深,才能保有中立態度指出問題所在。

以Google Ventures在2011年10月投資的餐廳預訂服務Ordr.in為例,該公司最初提供的服務鎖定B2B領域,是否可以拓展到個人消費市場?甚至是旅館或當地出版事業?

Google Ventures設計團隊第一天和Ordr.in執行長David Bloom、技術長Felix Sheng見面,稱作為「理解階段」(understand phase),聆聽Ordr.in團隊介紹目前的市場機會、現有產品、現有狀況與目標;與此同時,設計團隊以「我們可以如何」(how might we)的方式進行記錄,協助目標具體化,例如進行大規模的統計數據等。

設計團隊瞭解基礎背景後,很快就能深入公司核心,並進行未來計畫,過程當中的記錄是不可或缺的。不過大多數情況下,討論Ordr.in下一個產品,所面對的大環境並不明朗。

第二天,以前一天的記錄重點為主,展開「發散過程」(diverge process)。每個人都用不同的角度審視Ordr.in下一個產品,很快地在紙上畫出發展可能縮圖(不能超過40分鐘),接下來就要針對結果進行批評,先靜靜觀察,然後三分鐘內闡述最有希望和應該避免之處。持續三天之後,最後就確定了產品的可能形式,接下來要進入原型階段(prototyping stage)。

設計團隊打造使用者測試模型,受試者並不會知道他們正在使用未完成的應用程式,隔天是最後驗證階段(final validation stage);第三天輪到UX設計師登場,其實進行測試之前,UX設計師已經列出一連串議題,UX設計師負責領導第三天的討論會議,設計師們會分屬在不同的會議室,各自提出意見,再由其中負責案子的設計師進行回應,這次討論結果會確認哪些想法是失敗的,但也會點出成功概念或是需要加以改善的地方。

有了詳加驗證的結果,Ordr.in必須面對下一步。設計團隊會刻意減少和Ordr.in的互動,即便Ordr.in並沒有任何一個全職設計師員工,這是因為Google Ventures設計團隊扮演的角色是提供爆發性設計能量,而非免費、全力支援這些被投資的新創公司。

Google Ventures設計團隊可以帶來真正的設計思考,舉例來說,當我們提問「這個按鍵該如何設計」,應該要改成這樣問「這個按鍵如何設計才能更加吸引人」,後者才是真正的關鍵問題。參加這些過程的人不一定需要是專業設計師,但應該是決策者,接下來的問題可以再聘請設計團隊或自由工作設計師加以改進。

雖然上述過程只是以Ordr.in為例,並非每一家被投資的公司都會經歷,不過設計團隊仍是Google Ventures的一大賣點,讓新創公司選擇合資夥伴時更具吸引力。

出自TheNextWeb

關鍵字: #Google #UI/UX設計
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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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