厲害的人才都想去創業!組織怎麼留住他們?中國兩大企業的做法
厲害的人才都想去創業!組織怎麼留住他們?中國兩大企業的做法

近來,BCG的許多客戶都面臨了兩個相似的經營課題。

第一是「好人才留不住」,他們大都將創業視為職涯發展的必然,在組織內學習成長一段時間之後,就斷然離職、自行開公司。第二是「產業環境和技術變動太快」,公司策略團隊不知道該押寶哪個方案,才能賭贏、站穩市場。

面對這兩個勢必將危及企業存亡的隱憂,BCG和阿里研究院合力研究、歸結出一個新管理方式——平台型組織,試圖同時解決這兩大課題。

圖/ 經理人144期

具體的做法是將產品部門拆分為一個個小公司(或是小型產品團隊),一看到商機就快速推出對應的產品,搶占先機。至於製造產品之外的財務會計、倉儲物流、客服系統等支援功能,就統一由企業資源平台提供,提升經營效率。

生產部門拆分成小組,靈活應變市場需求

中國電商服飾品牌「韓都衣舍」,正是將平台型組織發揮到極致的好例子。

韓都衣舍以服裝款式多、更新快而聞名,但是負責生產的不是單一部門,而是多達兩、三百個的「三人產品小組」,每個小組成員分別負責商品的設計、製作和運營,為產品制定價格、毛利、銷售目標、庫存量,自負盈虧,薪酬和獎金也是從最終的銷售額和毛利中,按比例提撥。

為了讓產品小組能夠專注於發掘商機、推新品、把關品質,舉凡產品小組在經營時所需的一切資源,包含財務、客服、攝影、人資、企畫、IT系統等,公司都集中管理,分別成立中端平台,提供後援補給。

目前韓都衣舍的每個產品小組,平均每年能創造出逾百款新品,公司每年就能更新三萬多件商品,2015年營收高達新台幣60億元。

這種平台型的組織型態,使得大型企業既能保有新創公司的靈活性,藉此留下渴望創業的人才,也能隨著市場環境的改變,大量又快速地測試產品設計方向,更有機會抓準消費者的最新需求。

不過,除了前端和中間平台之外,平台型組織要順利運轉,還需要一個「資源分配者」,我們稱為「風險投資委員會」,負責決定資源投入的次序和多寡。

像是當企業與通路業者合作周年慶活動,只能推播10個品項時,哪些產品小組可以獲得行銷宣傳的機會,放進推播的名單之中?當攝影組的行事曆被卡滿,哪些產品有優先插隊的權利?或是,產品小組虧損多少錢時,就必須拆分重組?這些都仰賴委員會謹慎制定遊戲規則,決定平台資源和資金的分配,避免產品小組把時間浪費在無謂的爭吵。

自負盈虧的獨立營運團隊,為企業保持創新動能

平台型組織多見於網路公司,是因應快速變動的產業特性逐漸發展出的管理模式,但是對於傳統企業也極具參考價值。

中國家電龍頭「海爾集團」創辦人張瑞敏,便是意識到產業環境快速改變,因而借鏡網路公司和新創公司的做法,在既有的核心事業之外增設資源平台,並鼓勵員工創立「小微公司」(類似韓都衣舍的產品小組),自主創新、研發、生產和銷售新品,至於通路、財會、技術等資源,依然靠總公司支援。

「海爾洗衣」App就是小微公司做出的新產品,瞄準大學生族群在宿舍裡為洗衣機排隊、浪費不少時間的痛點,推出可線上查看和預約洗衣機的服務,還能直接用微信支付結帳,符合現代學生的消費習慣。

由於這款App只能連結智慧型洗衣機,所以海爾可以先將智慧型洗衣機批次賣給學校洗衣業者,由業者推廣學生透過海爾洗衣App預約洗衣,為學生省去等待時間,也為業者減少機器空擺著沒人使用的機率;接著,海爾再從中取得學生使用App的數據、了解他們的洗衣習慣,還能藉此和學生保持高度互動,做為行銷管道,為未來的銷售鋪路。

試想,在既有的洗衣機部門裡,如果有員工想額外制作App,部門難免會以本業為重,無暇專為App發展新的商業模式。一旦公司裡有內部創業的機制,可以組成獨立營運團隊,自負盈虧,自然有機會幫海爾逐步發展出第二種、第三種獲利來源。

觀察韓都衣舍和海爾的經驗,當企業打算在公司內建立平台型組織,高層如何分配平台資源、怎麼讓既有的部門願意提撥人力及時間來協助小微公司、平台與小微公司之間如何計算成本和獲利等,都將決定平台型組織的成敗。(口述 / 徐瑞廷,整理 / 韋惟珊)

「平台型組織」結構圖:活化企業,快速創新

平台型組織的特點是:由一個個規模較小、數量眾多的產品團隊,像新創公司一樣自行規畫、設計和銷售產品,有的還必須自負盈虧。

為了協助這些產品團隊順利運轉,企業會建立強有力的中間平台,提供財務、人資、客服等資源,並由最高層的「風險投資委員會」決定資源分配的順序。
這種組織結構有助於活化大企業,以針對市場變化快速創新,避免被市場淘汰。

本文授權轉載自:經理人

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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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