「我習慣扮黑臉, 是希望組織能變好……」
「我習慣扮黑臉, 是希望組織能變好……」
2006.05.01 | 人物

Profile 林信義 工研院董事長 1946年生,成功大學機械系畢業、政治大學企家班。曾任中華汽車總經理、副董事長後轉入政界,擔任經濟部長、經建會主委、行政院副院長。現任工研院董事長及總統府資政。 張忠謀、曹興誠和蔡明介都出自工研院,這是台灣科技業的人才庫,也是眾多世界第一產品的搖籃。一九七三年成立的工研院,改變了台灣在全球科技業的位置,而今,它自己成為被改變的對象,定位和組織要重新調整,因應外部環境變動。 台灣還需要工研院嗎?或者說,需要什麼樣的工研院?來自傳統產業並擁有政府經驗的林信義,將進行他生涯中的第三次組織再造,在接受︽數位時代雙週︾專訪中,他談到這項任務的重點和挑戰。

以下是專訪內容:
Q:工研院目前進行的組織調整,和你過去在中華汽車的改革,有哪些相同和相異之處?
A:改變是常態,是生活和工作的一部分,但很多人抗拒改變,怕自己是被改的對象。這次工研院組織變革是一次再造工程,要得到同仁理解和認同。坦白說,這次組織改造和前陣子的優退,我們的溝通是不足的。 改組——不是逼大家離開 優退是我來之前就決定,報紙都寫是林信義來才要做,其實不是這樣,不過我黑臉做習慣了。工研院本來就有優退制度,年齡加年資等於六十年,就可以優退。問題不在優退。以前的退休金制度是「全拿或全無」(all or nothing),你必須撐到一定年資才能領,否則什麼都沒有,這樣大家無論如何都要待下來,你讓他提早走等於為難他。 過去台灣經濟奇蹟沒有把「員工退休成本」和「環保成本」算進來,經濟奇蹟只是假象,現在把這兩種成本算進去,台灣經濟成長就沒那麼多。退休金要有分段結帳的概念,什麼時候退,可以把之前累積金額提走,否則為了等二十五年的退休金,在公司混有意義嗎?

Q:工研院這次的組織改造,你最希望改造的部分是什麼?
A:組織調整不是要讓同事走,錯並不在他們,而是組織的目標和衡量績效的方式改了,大家的工作內容也要改,這裡頭最重要的是讓大家有選擇。李鍾熙院長讓同仁可以上網選擇自己的工作,這個想法我非常贊成。以前中華汽車每一年都會讓員工填「自我評估表」,問組織的目標、單位的目標、個人的目標達成沒?本來要接受四十八小時至六十小時教育訓練,有無達成、還要有哪些訓練?最後一欄是:如果讓你重新選,你想去哪三個部門,最想做的是什麼?照志願填下來,然後電腦開始配對。做自己想做的事情,員工會開心,績效會更好。 工研院有輪調不足的現象。輪調是全方位學習,換單位就會想突破、更新。變,不是承認過去錯了,很多高階主管有此錯誤觀念。改變是代表環境變了,但並不表示是錯了。「認錯」是一門學問,和部屬、同仁說「我錯了,我判斷不足……」,認錯是學習的開始,需要很大的勇氣,同仁也會敬佩你。

Q:過去工研院的研發實力很強,你覺得還有哪些部分需要加強?
A:工研院好的部分很多,但接下來要更加需求導向,而不是單純研發的角度看事情。工研院有五萬多件專利,其中在美國有六千多件,全世界排第四,但有多少是原創型的,有哪些是關鍵突破的?初期我們追求量是對的,但接下來要以質為原則。這些專利可以用到業界嗎?可以商品化嗎? 首先,要有成本效益觀念。一百元的東西,有九十五元業者會做,其中有五元是關鍵零組件,向別人買,要十元,工研院開發出九元就很高興,但是別人只要一降價到七元,我們就做不下去了,工研院要開發出四元東西,這才是成本效益。 第二要做到即時上市。工研院做計畫可以慢慢摸,但是企業不一樣,在多久以前多少成本一定要做出來,不然就倒了。工研院做了一年三個月終於研發出來,跑去找廠商,廠商已經倒了三個月。即時上市非常重要,希望同仁能多和廠商接觸,要常去廠商那邊,不然研發出來的東西怎麼用? 工研院商品化經驗十分不足。我從前在中華汽車時和工研院合作過共用引擎的案子,政府和廠商都出錢,但是工研院做出來的東西噪音太大不能用,後來找國外專家來幫忙解決問題。至於如何量產,工研院根本沒有經驗。

Q:之前工研院提出要「聚焦整合」,不能什麼都做,能更清楚解釋嗎?
A:經營其實就是分配資源,設定優先順序。以奧運為例,台灣不能每項參加,而是選擇跆拳道、舉重和棒球,專注在有希望的強項,把資源集中過來。技術也一樣,我們有十八項產品世界第一、七項世界第二、四項世界第三,選出我們會做的,往下扎根,才有機會。 經營——集中資源才有機會 我們的基礎技術扎根就不夠。像我們的工具母機,精度就是比別人差一點,高速化就差人家一點,但是售價差很多,我們一台賣一百五十萬,人家可以賣到三百或五百萬。台灣產業兩大弱點就是原材料和關鍵零組件能力不夠。韓國已經發現,並責成大企業好好做這兩項,不要再掐在美、日手上。

Q:台灣半導體工業,從聯電、台積電、華邦到世界先進,都來自工研院電子所,後來的通訊和光電產業也和工研院有淵源,接下來呢?
A:在聯電和台積電之後,這幾年的成果不是沒有,但卻沒有聚沙成塔。工研院最強的在跨領域,現在的產業常需要跨領域,材料、化工、光電和電子等,工研院都有,但為什麼組織要改?因為不能各擁山頭,所以把過去各個獨立的研究所改成「基盤實驗室」(core lab)。 跨領域是專案團隊,是矩陣組織,而且要把權責和資源配置的方式也改變,從各個所轉到各個專案上,專案負責人掌握預算和分配資源權力,調動跨所人員參與才有辦法。 專案團隊的負責人很重要,要所長來當。組織改造要趕緊開始做,跨出去,審查然後修正。現在不做,三個月後還是要做。 目前的狀況是,工研院的同仁較少接觸組織改革,沒有受過相關訓練,當然這也牽涉能力和意願。沒有能力,可能是組織的錯,因為組織沒有訓練;同仁能力增強,組織就強。工研院在研究績效和薪酬的結合制度,結果一年半還提不出來,因為習慣了年資主義。

Q:這次工研院進行的組織再造,牽涉人事的部分相當多,最主要的改革重點是什麼?
A:工程師有階級,管理師也有。但管理師的上限在十二萬,有人能力是可以領二十萬的,卻只能最多領十二萬。有人只做三萬元的工作,卻可以領十二萬,只因為年資到了最高點。這都是不合理的現象。

改革——績效和薪資要連結

績效和薪資一定要連結起來,這有賴管理工具。剛進來的工程師四萬,有年資的人八萬,做的事情卻一樣,讓新進來的人怎麼願意做?休假是另一個例子。進工研院頭一年可休七天,第二年十四天,到第四年有二十八天,這其中有人都休完,忙的人根本休不完。有人休假,別人就得幫忙分擔他的工作。工研院整個行政管理有改善的空間,目前會計、人事、公關都已集中化。
工研院的經費要管理好,錢要用在刀口上。年終獎金為什麼只能有兩個月,為什麼不能八個月?好壞差距要拉大。我在中華汽車時,有人一年總共領三十八個月,有人只有十四個月,那才會有人努力。在公家機關,考績都是用輪的,有主管在年初就和部屬說,今年你就是乙等,因為大家是照輪,這很荒謬。我和這位主管說,你要這樣打考績, 那你就是乙等。

Q:你覺得現階段工研院在台灣產業轉型的過程中,應該扮演的角色是什麼?
A:工研院接下來的角色,是幫助中小企業升級。殺價競爭從中國換到越南,最後換到非洲嗎?未來要以加值取代降價。降價有一定下限,但加值是沒有上限的,而且加值還不一定加價。以羊肉湯三十塊一碗為例,加個當歸可賣五十塊,但當歸才三塊。台灣產業一定要想怎麼加值,以加值來賺錢,而不是只想降價。加值過程就是工研院可以扮演的角色。在台灣經濟結構中,服務業已佔超過七○%,服務業一定要靠加值才會有特色,和生活結合。

加值——幫助中小企業升級

工研院有一種色標冷凍液包技術,把東西放進去,可以維持在一定低溫十二小時,這對於物流業很有幫助。卡車裡頭裝的東西溫度各自都不同,魚是零下兩度,飯團零下五度,這些都可以放在不同溫度的冷凍液包裡,用顏色標示出來,用一趟普通卡車就可以運送。這樣物流業者可以利用晚上送貨到店面,塞到門底下,早上業者打開門時再把這些產品放到冰箱,非常方便。另一個例子是竹炭。竹子很便宜,但是以特殊技術加工成竹炭,可以拿來做鷹架,一公斤賣五百元,做傢俱的話更貴。
日本產業研究院才兩千多人,工研院有六千多人,不是說工研院不要做了,每天還是要跑步健身,但決戰點在以有限資源做計畫。

Q:這種從市場需求反推回來的策略,和過去工研院注重技術先進性不同,需要會講市場語言的人,而不是講技術語言的人,這點你怎麼做?
A:以前胡定華(現為建邦創投事業董事長)在提案子時,自以為一百分的簡報,被孫運璿院長批為零分,「因為你沒有講我聽得懂的語言。」不只做簡報,工研院同仁在寫報告也一樣,第一頁就要有結論、要有重點摘要。

效率——擺脫公務員習慣

我剛當經濟部長時,每晚八點到半夜兩點,看報告,報告很厚,整晚只看完三份,但都沒有結論。公務員注重流程,一定把來龍去脈交代清楚,但沒有行動方案。工研院沒有公務機構那麼注重流程,卻也沒有民間機構的時間、結構、效益上的要求。

Q:因為績效差距不大,是否會造成有能力的人都去創業,留在內部的人,都是不願意出去的?未來有無可能從業界找人進來?
A:工研院待遇較差,很難從外面吸引好的人才。一碗飯,少點人來吃但大家吃飽,還是多一點人來吃,大家餓不死。工研院好像採取後面一種。經濟部說,不反對工研院增加薪水,但工研院要自己省下來或籌出來。
工研院有發明人獎金,但誘因不夠,民間企業節省公司一千萬,員工可以領五%。專利還可以賺錢,二十五萬的誘因是不夠的。誘因不夠,乾脆就把專利和技術拿出去賺錢了。 留在工研院不一定是差的,但制度要改,為什麼要出去創業,可以在這個組織很有成就,為什麼一定要創業?組織和員工是生命共同體,就不會想出去創業。 我剛到中華汽車頭幾年,公司派我出去受訓,但要簽約,我就拒絕。有同事簽了,最後一年一點心也沒有,公司卻付他薪水,有什麼意思呢。

互動——加強了解廠商需求

工研院有很多優秀的人和技術,問題是不知道怎麼發揮價值,這裡頭有制度和習慣問題,也有定位問題。
像綠色環保技術,廠商需要,但是廠商不知道工研院有,還從國外引進。工研院也不知道廠商需要,非常可惜。研發不夠透明,不知道是否研發了有用的技術。
沒有廠商參與,可能有兩個原因:一是計畫根本不對,二是廠商不願意冒險,第二種工研院就可做。誰來選擇和聚焦?其實業者可以來幫忙審查工研院的專案。
以混合引擎為例,台灣根本做不出來,但可做其中的零件,做零件台灣最強。不做汽車,做摩托車、機動車等可不可以,這都可以討論。要做汽車電子是電子所的專案,但機械所卻抱在手上,這表示組織僵化,還要多討論、辯論。

Q:你從產業出身,也有公職經驗,你覺得政府部門如何「管理」企業?
A:台灣總是要等時間、市場機制來決定,根本是資源浪費。過去汽車工業是如此,現在液晶面板產業也是如此,不見棺材不流淚,重複投資,政府欲主導,就被媒體修理。大家都有寧為雞首,不為牛後的觀念。

我在經濟部長任內發現,台灣企業資本額在一億九千多萬的,有兩萬多家,為什麼?因為資本額到兩億,就要公開發行,而且股東要超過三百名。我去研究這個法,發現是民國七十年訂的,早就不合時宜。後來我發現只要用行政命令就可改變這個情形,於是我們馬上就動手改,資本額到五億才需公開發行。 工研院名人榜 30多年前,孫運璿將經濟部下轄的三個研究機構合併成財團法人工業技術研究院,以研發為主,輔助產業發展。其中「積體電路發展計畫」造就了後來台灣IC產業的蓬勃發展。 張忠謀 1985年回台接掌工研院, 之後創立台積電 曹興誠 創立聯電前, 曾任工研院電子所副所長 蔡明介 曾在工研院工作,現為 聯發科董事長

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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。

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