MBA無用論
MBA無用論
2005.08.15 |

身邊幾個小朋友,準備申請美國大學的MBA,我給他們的意見是:「仔細想想,MBA對你的意義是什麼?」
「MBA無用論」這題目很聳動,但我的意思不是「MBA」這個學位真的無用,而是當你光只有「MBA」學位,而缺乏自己的人生興趣,或少了對此際工作的熱情,那在當代職場上,這個學位90%無用。
會有這個觀察,來自很多身邊的經驗──有很多MBA朋友做產業研究員、證券分析師,當他們說起金融術語、投資概念來,頭頭是道(尤其是Powerpoint做的嚇嚇叫),但你看他們實際的投資,只有「一敗塗地」四字可以形容。
再來,《數位時代雙週》早年用過許多MBA同事,原本期望他們大展所長,可是後來讓人驚奇地發現:他們連怎麼「分析」一家公司的競爭優勢都不會──特別是那些在MBA課程教案裡還來不及「解釋」的科技公司。

因應時代脈絡而生的職業

「當書上沒解釋過,你就不會解釋」,這是現代MBA的通病,但這不是那些MBA的錯,而是我們社會裡「主流觀念」的錯。大學畢業後,你打不定主意要進入哪種行業,於是只好唸研究所,要念哪種?「當然是MBA!」因為「主流觀念」告訴你:MBA是鐵飯碗,因為它隸屬商科,每家公司都需要MBA,念這行,準餓不死!
「MBA餓不死」,對二次世界大戰後的全球世界而言確實是個真理,那時現代企業的組織架構、運作方式剛成型,商學知識扮演著「啟蒙」農業社會的角色,MBA是由「前現代」過渡到「現代」過程中的價值創造者(更省錢、更合理、更有效率),當然餓不死。而在那段艱辛歲月裡,由於國界的限制和科技發展的遲緩,由美國主導的MBA知識也是「永恆」的、「普遍」的,宛如真理般,亙古有效地適用於所有文化和地區,這使得世界永遠需要MBA,「商學」和「醫學」一樣,成為鋼鐵打造的飯碗。

再也沒有標準的商業知識

但我要告訴小朋友的是:除非你再回到中國去,否則再也沒有「鐵」飯碗的MBA。在全世界已開發國家,光是僅有MBA的知識,已然無法創造差異化的價值,現代企業競爭的是彼此獨特的產品和服務,當MBA知識變成「常識」,而且多半還變成一種「過時的常識」,它如何應付現代企業的需求?更糟的是,MBA教育訓練出來一批「公式化傲慢」的菁英,他們拚命地分析、解釋、描繪世界,卻不曾「活到世界中」,因此,當企業主因科技、市場、競爭環境的多變而苦,這群MBA反而變成最沒有生產力的冗員(套句老闆常罵我們的話:「口水比茶多」)。 90年代,美國商學院受到變動環境的衝擊,紛紛修改它們的課程,嘗試去適應高度動態、渴望破壞性思維的新世界,但我始終懷疑。從今爾後,商業知識再也沒有標準化、普遍化的可能,君不見微軟、戴爾、蘋果的創辦人沒一個唸完大學,但他們做他們愛做的事,敏感到別人嗤之以鼻的變化,他們沒有MBA學位,但他們決定著要hire或fire MBA。
在台灣,MBA仍炙手可熱,但你要小心,這可能是20世紀此門輝煌知識產業的最後末升段(像登陸月球年代的「物理學博士」一樣)。學院的知識是冰冷的,自己的生活感動才是有溫度的,在這個世紀,後者才是鐵飯碗。

往下滑看下一篇文章
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。

數智聚(良興)_1.JPG
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。

數智聚(良興)_2.JPG
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。

數智聚(良興)_3.jpg
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/

登入數位時代會員

開啟專屬自己的主題內容,

每日推播重點文章

閱讀會員專屬文章

請先登入數位時代會員

看更多獨享內容

請先登入數位時代會員

開啟收藏文章功能,

請先登入數位時代會員

開啟訂閱文章分類功能,

請先登入數位時代會員

我還不是會員, 註冊去!
追蹤我們
代理式商務連動百兆商機
© 2026 Business Next Media Corp. All Rights Reserved. 本網站內容未經允許,不得轉載。
106 台北市大安區光復南路102號9樓