企業到大學開課 「訂製」未來員工
企業到大學開課 「訂製」未來員工
2006.05.01 | 科技

今年三月起,樂金電子(LG)的最高技術執行長(CTO)李熙國及技術經營團隊的十餘名成員,紛紛站上了大學的講台,在首爾、高麗、漢陽等九所韓國知名大學開設了三學分的正規課程,授課主題是「數位產業技術動向」。

挑選各國優秀人才加入

事實上,早在二○○四年樂金電子便創下韓國業界先例,導入了所謂「樂金軌跡」 (LG Track)的產學聯繫計畫(Program),在大學開設了「樂金特論」課程,將它與未來大學生的僱用事宜進行連結,並率先成立了「樂金電子——高麗大學」研發中心,導入符合其研發需求的「訂製型碩士」課程,由樂金電子提供全額學費及每月四十萬韓圜(約一萬三千元新台幣)的生活費補助,讓學生可與樂金電子派去的研究員共同執行專案,畢業後則有機會直接進入樂金電子工作。
目前,高麗大的樂金電子研發中心擁有三十多名碩士生及五到六名教授,正針對車用資訊系統(Telematics)、攜帶式媒體播放(PMP)等技術進行研發,樂金電子不僅提供約三千兩百萬元新台幣必要的設備費用,並加入了由越南、俄羅斯、巴西等國選拔出人數比例約佔一五%的優秀人才,共同形成全球化的研究中心。
「藉由導入大學與企業共同經營的訂製型碩士制度,大學可以培育出符合企業需求的人才,而企業獲得這樣的人才供應後,便可馬上投入工作現場,」現任該中心主任的高麗大高聖濟教授一語道破該制度的優勢所在。

企業出錢培育高階人才

此外,今年九月起,韓國科學技術院(KAIST)和第一毛織公司也將共同開設「高分子資訊電子素材的碩博士課程」,所有經費全數由第一毛織提供,預計在五年內培育出三十四名(碩士二十五名、博士九名)高分子材料領域的高階人才。
而今年成均館大新設的半導體系統工程系,因為有三星電子提供全額學費、每年約新台幣三十二萬元的獎學金,以及保障優秀畢業生進入三星電子就職的豐厚誘因,甫成立便成為熱門科系。新學期的招生結果也頗令人滿意,不乏同時考取首爾大工學院、KAIST及其他醫大的高材生。「當初為了如何挑選這些優秀的學生而傷透腦筋,」三星電子半導體部門總經理黃昌圭表示。

兼顧理論與現場實作

有鑑於半導體技術的快速演變,結合技術理論與實務知識的課程,成為該科系的重點,其講師陣容半數以上是由三星電子博士級的專家所組成,透過「理論+教育實習+現場實習」的三位一體架構,以半導體設計為主(八○%設計、二○%製程)進行課程安排,針對特別優秀的學生,還規劃了五年一貫的學碩士連接課程。一般學生在學期間將有六個月左右的時間,須接受半導體製程的實務教育,大三學生即可參加三星電子的新社員招考,合格者將提供獎學金,一畢業就可進入三星電子工作。另外,所有學生在畢業前也須比照國外知名工科大學,以高等設計(Capstone Design)的方式,繳交出「半導體晶片」的畢業作品。 「透過雙方合作,企業可確保未來技術及優秀人才,大學則可確保研究經費及解決畢業生就業問題等,就各種層面而言,都是雙贏策略。未來三星將持續擴大產學合作,並創造出差異化的新產學合作模式,以建構出帶動企業與大學技術發展的基礎,」 三星電子半導體技術企畫小組的李東 (譯音)常務說明指出。
去年首度擠進全球百大品牌之列的現代集團,在培育未來人才方面也是不落人後。二○○四年現代、起亞汽車即投入了一百三十五億韓圜(約四億六千萬元新台幣)於首爾大學成立「次世代汽車研究館」,今年則計畫將之轉換為以未來型汽車實務研究為重點的專門研究所。「我們最近確實有成立汽車專門研究所的打算,」首爾大校長鄭雲燦表示。

建構一貫化人力體制

除了企業這種主動出擊的「訂製型人才」合作模式外,韓國產業資源部、教育部及勞動部等相關部會,也推動了多樣化的制度與支援課程,例如產資部和教育部今年便編列了約十二億元新台幣經費,支援漢陽大學、產業技術大學等全國十三所產學合作的重點大學。而產資部、教育部及勞動部等三大部會更計畫推動「產學合作擴散事業」,建構出「一貫人力養成體制」,將在未來四年間,每年投入二十四億元新台幣以上的經費,透過設立研究所、二年及四年制專科大學等方式,培育三萬名符合產業實務需求的人才。
產學合作(Academia Business Cooperation, ABC)已不是新鮮名詞,不過,隨著科技的日新月異,如何創造成功的學術與商業結合模式,因應人才嚴重短缺情形,已成為企業提高全球競爭力的關鍵因素。而韓國推動的「訂製型人才」新產學合作模式,似乎是值得參考的方案。

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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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