[數位觀點] 蔡英文說:「我們有務實可靠的工程師」,然後呢?
[數位觀點] 蔡英文說:「我們有務實可靠的工程師」,然後呢?
2016.05.20 |

一個新局開始了!今天蔡英文正式宣誓就職,成為中華民國第14 屆總統,今日眾所期待的演說,整體來說,四平八穩,沒有太多激情,在五大改革中,點出一個重點:改變年輕人的處境,就是改變國家的處境。其中關鍵是台灣的經濟結構轉型。

在蔡英文談到台灣的經濟優勢中,我對於「務實可靠的工程師文化 」這點,有些話想說。在過去許多國內外訪問中,許多人都談到這部分,看起來這的確是我們的優勢,但我想問的是,我們對於「工程師」的想像是什麼?可靠就夠了嗎?而什麼又是「工程師文化」?

蔡英文,民進黨黨部提供。

就最直覺的聯想,工程師應該指的是台灣科技業的工程師們,這群人從第一代施振榮、林百里、施崇棠開始,創造了台灣最驕傲的經濟榮景,而這群在園區的工程師們,也成為社會上最被認可的新貴典範,甚至在全球進入數位化的年代裡,他們是全球都在搶的資源。也因為這樣的潮流,程式教育成了一種顯學,在不久後要上路的107年新課綱中,程式教育也被列入其中。

作為一個家長,我肯定政策制定者看到數位化的趨勢,但另一方面我也擔憂,我們太窄化工程師的角色,以為會寫程式就是工程師。臺灣大學資工系副教授洪士灝就一直強調:程式設計課程,教的是基本科學和工程概念,啟發學生解決實務問題、做中學,培養跨領域的基本能力,不是教工具的使用。「很會寫程式,卻不會解決問題,甚至發現問題,那麼我們還是會淪為軟體代工國家,與過去的硬體代工,並無多大差異。」

那麼,工程師到底是什麼?就字面上的解釋,工程師指的是依據科學家觀察世界所發現的既定原則,從而利用數學和科學原理,解決技術問題,設計出實際物品, 在維基百科上有著這樣的一句話:「科學家問為什麼,工程師問為什麼不能。」(Scientists ask why, engineers ask why not?)

如果從這樣的角度,除了開發3C產品或網路服務的科技工程師之外,各領域都應該有工程師的思維與職位的存在,空間環境需要工程師、教育需要工程師、農業需要工程師、政治文化也需要工程師。既然各領域都需要工程師,我們社會也就該拋棄理工至上、人文無用的思維。前陣子跟幾位小學老師聊到,他們試圖透過專案的形式,帶領孩子改善校園或社區內的問題,結果被一些家長質疑,為什麼不把時間拿來教數理,而把時間花在公民參與的事情上?

當我們能先成為一個公民,再利用目前各種好用的數位工具,才有機會帶動專業領域的革新,進而推動國家的進步。

剛結束的第三屆零時政府年會(g0v.tw Summit),聚焦在如何以科技促進民主與參與效能為主軸,就是一個有意思的主題。會中談到的西非瘧疾救助、雅加達水災、或是透過公民科學家進行環境監測等,都頗具啟發意義。就算是近期常被談論不是「硬體」的軟體、網路、雲端、物聯網,其實都是「服務業」,除了硬底子的演算法、資料結構、數據分析能力之外,商業模式才是關鍵。所以從單純的科技到社會創新,我們得要先學會問為什麼。

擬定了大架構,從本質思考,才能對症下藥,目前很多的政策方案,往往是頭痛醫頭、腳痛醫腳,缺乏了中心思考,自然使不上力或吃力不討好。如果可以揉進ㄧ些人文的基底素養,掌握應用情境的想像跟描繪能力,才有辦法突變成賽局的改變者(game changer)

g0v summit 2016 主題配圖,數位時代翻攝自 g0v summit 官方網站
(g0v summit 2016 主題配圖,數位時代翻攝自 g0v summit 官方網站)

在這邊也批評一下,從就職大典的舞台設計由「建醮」紅色變成蒂芬妮藍,紅色雖然不盡理想,但還有些想法,換成藍色就是只為了換而換;還有今日典禮「台灣之光」表演,其實有點失望,且不論旁白的史觀問題備受爭議,表現的形式也未有突破,為什麼不試著讓科技與表演結合?數位藝術、互動設計,台灣人才並不缺,這樣不但有新意,也能在這個眾所矚目的場合真正展現台灣的軟硬實力。競選期間聶永真與一群科技人、設計師與工程師開創的新鮮感到哪去了?

這也就是為什麼我對於「務實可靠」的字眼,有那麼一點不安,務實可靠不是不好,但這也意味著台灣的工程師在可遵循的架構上,能夠使命必達,但如果今天沒有了架構呢?台灣產業面對的問題不是不會做,而是要做甚麼。

牽涉文化面較少的科技產品,也許可以參考既有成功的架構,更多的問題上,我們得學會長出自己的架構,而不是東拼西湊,該努力的方向不是成為全球第一,而是有特色的唯一。當我們自己過得好、有特色,我們自然會在全球的舞台有一個位置。以我目前另一個關心的教育議題為例,我們學美國、看德國、想芬蘭,但我們自己的處境跟人才,跟這些國家都不一樣,我們得回到使用者本身的需求,才能真正發揮工程師的價值。

當我們能夠用架構性的看問題,就會知道每個解決方案的資本投資、公司管理、工作設計,都會跟著修正,我們也就需要鼓勵新的工程師文化。就先以台灣最典型的科技工程師的日常來看,百萬名工程師,到底為何而戰?正因為務實可靠,在臉書的「靠北工程師」粉絲團裡,就可以看到許多的不滿,工作環境裡「一人當兩人用」的成本思維,老闆要求跟著別人做就好、不想冒險的心態,讓應該更有創造力的工程師,只能成為爆肝的魯宅,如果這樣的文化持續,隨著台灣科技業步入成長高原期,就算有再多的工程師,也沒辦法開創新路。除了鼓勵新創之外,可能必須思考,台灣的科技大廠如何開放一些空間,鼓勵大廠工程師內部創新。

圖說:只有讓工程師喜歡他們自己的工作,工作才會更有效率,價值才能發揮最大。
(圖說:只有讓工程師喜歡他們自己的工作,工作才會更有效率,價值才能發揮最大。)

曾經跟一個朋友聊到此事,台灣很多大叔工程師的實力的確很強,也想要做新東西,但現實是,大叔要照顧長輩、養小孩,加上社會上對於成功的定義單一,對於失敗過於苛責,大叔轉換社會成本很高,所以新創的吸引力是低的;而在內部創新,多數老闆們還是以短期績效的概念來評估新方案,同時對於「人才」用成本而不是資產概念看待,也因此,加班過勞、犧牲家庭,在在都耗損了工程師的能量。

只有營造友善的職場環境,鼓勵工程師們多想一點、多問為什麼不能,推動專業社群之間跨領域交流,讓工程師喜歡自己的工作,他們的產出才會更有品質,做為工程師的驕傲才能被看見與尊敬。

「演講要結束了,改革要開始了。這塊土地上的每一個人,都因為參與台灣的改變,而感到驕傲。」蔡英文在演說最後如此強調。我不知道新總統會不會更好,但當人民願意做出選擇不一樣的選擇,其實我們都是勇敢的。

關鍵字: #蔡英文
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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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