Google如何管理知識菁英？|數位時代 BusinessNext

美國(新聞周刊)(Newsweek)在二○○六年的第一期，以「知識革命」 (The Knowledge Revolution)為主題，製作了一整本專題報導，探討為什麼一些「聰明過人」的公司或國家能永保常勝。其中(Google：十大黃金律則)(Google: Ten Golden Rules)，由Google執行長施密特(Eric Schmidt)和加州大學柏克萊分校教授暨Google顧問韋瑞安(Hal Varian)共同撰寫。兩位作者認為員工領薪水的原因並非出賣勞力和時間，而是能「有效」地替企業解決問題。而聰明企業能替員工做的就是搬走所有的絆腳石，讓員工好辦事。這篇文章提及，企業若想要在未來二十五年致勝，關鍵在於雇用知識工作者。如何能找到並抓住知識工作者，Google的十大黃金律則如下：第一以委員會雇用員工(Hire by committee)；第二滿足員工所有需求(Cater to their every need)；第三讓員工聚在一起(Pack them in)；第四使溝通協調容易(Make coordination easy)；第五一定要用公司自家的產品(Eat your own dog food)；第六鼓勵創意(Encourage creativity)；第七盡力達成共識(Strive to reach consensus)；第八不作惡(Don't be evil)；第九以資料來做決策(Data drive decisions)；第十有效溝通(Communication effectively)。強迫容易自滿的工程師接納他人仔細探究十大律則，可簡化成「對員工好」、「溝通」、「創意」和「不作惡」。多數媒體已經對Google的餐廳、洗衣房、運動健身等「滿足員工所需」做了十分煽惑人心的描寫，讓人們一窩鋒地欣羨Google員工的好福利。其實，Google也有難以解決的問題，Google內部最大的問題，也是所有企業面臨最大的問題——溝通協調，達成共識。公司好，雇用到的員工相對也菁英，菁英者不免聰明、有見識，一起工作起來，可能就會自持己見，十大律則裡一半以上都在強調溝通協調的重要性。Google強調工程師最常犯的毛病就是「技術自滿」 (techno arrogance)，不僅和對手互相競爭，有時也會造成內耗。更甚者，技術自大的人也常染患了ＮＩＨ(Not-invented-here)症候群。技術不是自己開發的就不屑，殊不知也許整合別人的技術，快速開發，搶占市場先機更為重要。 Google的十大黃金律則其實不難，在矽谷其他科技公司或多或少也都有做到，但這幾年來由於Google員工遽增，到去年第三季止，Google的員工人數已達四千九百八十九人，是兩年前的三倍以上。十大黃金律則在Google是逐漸演化而成，對Google來說十分受用，相信對未來想要繼續成功的企業必定也有幫助。時序進入二○○六，看好、看壞Google的人都有，對一個想要「幫助全世界的用戶獲得所需資訊」的科技公司來說，如何能有效溝通整合日益擴大的員工，異中求同，開發員工和數以億計網友喜愛的創新產品，是Google的大挑戰，也是Google未來是否能繼續成功的重要關鍵。

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。

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。

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。

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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