【科技評論】林宏文~改變世界很難嗎? 重拾台灣的「矽谷精神」
【科技評論】林宏文~改變世界很難嗎? 重拾台灣的「矽谷精神」
2013.09.18 | 科技

周一晚上,看了《賈柏斯》電影的首映會,雖然大部分劇情都已耳熟能詳,但看完後,許多片段仍在腦海中轉了好幾遍,從賈柏斯被逐出自己創辦的公司,再被邀請回去重啟改變世界的計畫,讓人看了心情澎湃洶湧,激動不已。即使過世已兩年,賈柏斯對蘋果的影響力,仍深埋世人心中。近來蘋果推出新機iPhone 5C及5S,雖然有許多負面評價,但由於品牌形象深植人心,預購量仍創新高,賈柏斯傾其一生想要改變世界的熱情,讓粉絲無怨無悔地繼續支持Apple這個品牌。

最近,我有兩位好朋友,分別從國內兩大電子集團離職,他們年紀都在四十五歲左右,都已做到高階主管,獨當一面,而且績效很好。但是,面對這次不景氣,集團CEO拿不出辦法,甚至還做了許多緊縮動作,被動消極地等待景氣回升,這兩位學經歷豐富、還想一戰的朋友,只能大嘆不如歸去。這兩位朋友的情況並非特例,台灣電子業面對韓國進逼及中國挑戰,如今已是兵困馬疲,無心戀戰,許多電子業大老,早已不復當年創業時的拼勁,即使集團內不乏想要力圖振作的主管,卻沒有讓年輕人出頭與接班的魄力,這是台灣產業面臨變局時,最令人憂心之處。

沒錯,資通訊(ICT)產業市況確實不好,台灣面臨內外交迫,也不是一天兩天能解決,但產業真的沒機會了嗎?答案當然不是。這個行業最迷人之處,就是永遠有新題目出現,台灣在ICT的基礎上,仍有最深厚的基礎可以朝各種新興領域發展,從4G網通、醫材、電動汽車到無人汽車,機會一個個冒出來,有企圖心的CEO,不必擔心沒有題目做。

例如鴻海董事長郭台銘,很多同業不喜歡他到處跨足的霸氣,而且,鴻海跨界許多新領域也不見得成功,像大舉投入通路就踢到鐵板,但現在他又積極轉向光纖網路布局,還喊出「4G競標勢在必得」,讓頻譜標金頻創新高,老郭不放棄任何可能成長壯大的機會,光這種精神就值得按一個讚。

矽谷的傳奇故事,沒有因為賈柏斯的辭世而謝幕,驚奇仍不斷發生,新一代人物也接替上場。大家最熟悉的,應該就是最近當紅、號稱鋼鐵人真實版,創辦PayPal,還身兼Tesla、SpaceX及SolarCity等公司創辦人的馬斯克(Elon Musk)。馬斯克的Tesla成功設計推出了電動車,如今是全球電動車的翹楚;SpaceX則是野心勃勃的私人太空發射公司,直接和美國國家航空及太空總署(NASA)及全球各國的太空發射中心搶生意;至於SolarCity則是美國最大的太陽能發電系統供應商,基本動機則是為了幫助遏止全球暖化。

今年八月,馬斯克還提出時速最快八百英哩,可達到一般飛機速度兩倍的超高速電車運輸計畫(Hyperloop)。這些計畫一個比一個瘋狂,耗資金額一個比一個多,馬斯克想要改變世界的企圖心,完全不輸給賈柏斯。

最當紅的中國小米科技董事長雷軍,今年七月在他的微博裡透露,他去矽谷見了馬斯克,並且詢問馬斯克幾個問題,包括Tesla大螢幕手機觸控系統,若在開車時遇到當機該怎麼辦?另外還問了載人飛火星技術的難點,以及馬斯克下一步要做什麼等問題。結果,馬斯克回答,他下一步想做的事情,就是要「改造飛機行業」。聽到這個答案,雷軍說,很多人問他,小米是不是想改變世界,他說,「我壓根不相信中國創業者現階段能改變世界,但希望十年後,中國的創業者能夠有改變世界的想法出現。」

我想,雷軍說的話是真的,即使小米機現在紅透半邊天,「中華酷聯(中興、華為、酷派、聯想)」進占全球手機前十強,但真正的創新不在亞洲,引領潮流、改變世界的地方還是美國。

矽谷從半導體起家,曾經是世界半導體的中心,但現在矽谷半導體企業已經不多,龍頭英特爾腳步已經有些蹣跚,即使位於聖地牙哥的高通,也面臨聯發科強力挑戰,但是,矽谷還有更多產業前仆後繼接棒演出,從手機、平板的移動科技,到社交網路、雲端服務、綠能科技等,新竄起企業從蘋果、Google、臉書,到VMWare、Tesla等,讓21世紀的矽谷,一點也不比上世紀遜色。

台灣的客觀環境,或許很難誕生出像賈柏斯或馬斯克這樣的天才,可是,台灣不能喪失鬥志,停止探求,改變世界並非矽谷的專利,我們一樣可以改變世界,也許做的夢比較小,但改變的企圖心不應該打折。面對大陸這些追兵,台灣的解方其實只有一條,就是學習矽谷精神,大步向前,往更創新的路走。我們不能說,台灣沒有改變世界的能力,只怕我們沒有改變世界的想像力。ICT產業的機會還很多,永遠需要更多想做改變的CEO,這是我看完賈柏斯電影後,對台灣電子業CEO最大的期待。

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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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