[洪士灝]如何讓人盡其才?
[洪士灝]如何讓人盡其才?
2016.05.10 | 科技

台大校長、副校長、葉丙成教授最近講了不少關於大學鬆綁、產學、人才待遇的話,其實有些東西我已經探討過許多次了,所以我有一種「太好了,既然你們用力講這些,我就不用講太多」的感覺,只要略微補充一下就好。

例如丙成兄關心學生的出路,在某個案中,他發覺公司並沒有積極爭取優秀的年輕人

我不大想評論個案,因為個案的種類太多,但就整體來說,我覺得台灣有很多人(不只是年輕人)對於產學議題的所見所聞相當狹隘,甚至還不知道自己的狹隘。年輕人由於對於業界的動態和學界的狀況不熟,所以不知道要學什麼才能提高自己的價值,而且在資訊不對等的情況下被業界和政府佔便宜,究竟是誰的問題?

我個人覺得,對於被佔便宜的學生而言,學校要負擔很大一部份的責任,所以我(以及系上同仁)經常對學生敘述個人的所見所聞,教導有價值的技術,介紹值得去的工作機會。然而,當我們已經盡力完成上述工作項目之後,部份學生還是不懂得珍惜自己的價值,因為當前「主流的聲音」告訴他們要找穩定的大公司、趕快成為主管、趕緊賺到第一桶金來投資房市才是最重要 -- 那就是學生(家長)和業界的問題了。

視野有限,不能光靠學校。為何主流的聲音不可信?如果說主流的聲音不可信,那要信什麼?

主流的聲音主要是基於過去的經驗,但台灣的所謂高科技業過去所在的大環境,至今已有極大的變動。因此這些過去的經驗,不見得適用於現在和未來。可是主流媒體和看報導的民眾,還是迷信那些所謂的成功人士,轉來轉去都是知名人物的言論。另一方面,小道消息和酸民言論在非主流媒體和PTT上瘋傳,成為極大的對比。試想,身為一個學生,面對這些各執一詞的言論,要如何取捨?

我的看法如下:

  • 那些需要優質研發人才的公司應該多站出來喊話,不要怕破壞薪資行情,不要怕花時間,否則人才為什麼要去你那邊?把美食端出來,比我們在學校拼命形容美食有多好吃要有效多了。否則,那些主流的聲音會持續讓多數的年輕人無心於技術的精進,或是被迫到國外發展,怪不得誰。

  • 家長們應該要知道,台灣的(科技)產業正在轉型,因為低門檻的工作在世界工廠和機器人的能力逐年強化之下,會越來越難賺錢。不要只強調學歷,要在職場上具備長久的競爭力,必須要擁有很好的學習和適應能力,無論將來社會如何演變,都能成為社會所需的專業人士。

  • 學生們要知道,一窩蜂盲目追隨主流是一件危險的事情,但功課越好的學生,往往一直在主流價值的框架內發展,反而缺乏獨立思考和隨機應變的能力。舉例來說,為什麼會覺得學歷越高,可以工作的地方越少?這就是盲點。考試升學,養成許多學生一窩蜂追隨主流的慣性,到了研究所還受此毒害,這是需要學生自我檢視改進的重點,甚至比技術能力還重要。同時,我希望學生們不要太短視,最好是找到那些可以學習成長、精進技術的地方。

  • 在國外,暑期實習和人才媒合公司扮演著重要角色。我們這幾年幫了很多學生找到不錯的暑期實習機會(請搜尋:核心系統達人),最近和人才媒合的公司(例如sudo.com.tw)合作,希望讓更多人才進到需要人才的公司。同學們平常不妨多注意業界動態、多問問師長。

  • 我一向不贊成政府過度補助那些不值得扶持的產業,也不支持政府介入而降低人才薪資行情的一些作法。有些機構或公司該倒,與其讓他們苟延殘喘至倒了之後裡面的人無路可走的情況才去處理,不如趁著他們還有競爭力的時候倒,釋出的人才還可有助於產業發展。

  • 產學合作:這是老掉牙的話題,也是必須務實解決的問題。如果說過去的頂尖大學獨尊學術、忽視產學,現在一下子要大舉推動產學,辦得到嗎?我不贊成政府和學校「為了產學而產學」,過度迎合業界的需求。要知道業界如果要的是低門檻、短期訓練即可產生的人才,那應該由技職體系產生,或是自行訓練。研究型的產學合作應該要有技術門檻,如果一窩蜂搞產學,可能又會搞砸,應該要謹慎為之,而且讓業界多負擔人才培育的責任。

  • 新創公司還沒賺錢,要用願景和學習機會吸引人才,可思考與學界多合作。這當然也要花時間,但高科技研發本來就不是簡單的事。換句話說,找有即戰力的人來做短期研發就能賺錢的機會,誰不想呢?但這樣的機會越來越少,如果公司的作法一成不變,只會撿現成的,要求年輕人吃苦耐勞、共體時艱,那恐怕很難令人信服,自然就會被冠以「慣老闆」的形容詞。

舉例來說,以下是翟本喬學長在臉書上對丙成兄個案的回應,這就是我所說的,自認為需要人才以及善待人才的公司應該要出來喊話:

「我們和沛接收了好幾位其他公司釋出的研替,驚訝地發現有些公司竟然會利用研替不能離職的弱點,三年不調薪、或是只調一點點。我們是完全比照正職人員,該調多少就多少。表現好的,每年10%並不少見。用人不是買貨物,能殺價就殺價。人才總是會發現自己的價值的,到時候你損失的,不是一個人才的離去,而是整個企業的誠信。」

我想,願意爭取人才公司並不少,但多半忙於工作,沒時間發言,或是人資部門根據過去狀況限制薪資行情,或是公司還沒賺大錢之前不好意思講大話。但是不多講,學生就不知道,因為那些主流的做法和聲音遠多於此。

三不五時講講公司的願景,公開吸引人才的新作法,提供優質的實習機會,讓年輕人有希望從事的工作目標,突破低迷的氣氛,有哪麼困難嗎?有的業者說,為什麼要我來做,對我有什麼好處?我想用翟本喬學長剛剛說的笑話來回應這樣的說法:

  • CFO 問 CEO:我們花錢訓練這些員工,萬一他們走了怎麼辦?
  • CEO 反問 CFO:我們不花錢訓練,萬一他們留下來怎麼辦?

原文刊載於洪士灝Facebook

代表圖來自:Librarygroover via flickr, cc license

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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
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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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