李開復認為台灣發展AI沒機會,林之晨:最缺的是人才
李開復認為台灣發展AI沒機會,林之晨:最缺的是人才

創新工場董事長李開復日前受訪時表示,台灣不可能靠AI創業,當法律和市場都不具備AI發展的先決條件,「根本沒有機會!」輿論發燒後,今天(21日)他再以八點觀察表達想法,直言台灣政策、創投、產業環境都還沒準備好。

林之晨:AI團隊不見得要出走

對此,之初創投創辦人暨合夥人林之晨認為,他大致都贊成李開復的想法,不過,台灣的AI新創團隊,不見得都得要離鄉背井,選擇去美國和中國發展才有未來。

林之晨認為,目前的討論前提是,台灣還繼續要和美、中、以及未來的印度這些重量級國家在同一個舞台上較量,但我們已經不像過去PC時期,擁有天時、地利、人和這樣的機會了。

因此,他認為未來的30年,台灣的命運應該退到中量級舞台,當好第二領先群國家中的領頭羊。如果是這樣的話,那麼戰略上就應該是跟美、中學習,但不需要跟他們比較,或是害怕落後他們。

「可以比較的對象是新加坡。」林之晨說,以東南亞市場來看,新加坡確實是其中的領先者之一,雖然以AI發展而言,比較算是羽量級國家,不過動作積極、包袱也比較少。對台灣來說,落後美、中雖然是天經地義,卻還是要積極跟上,不要讓新加坡專美於前。

台灣發展AI,最缺人才

至於該怎麼做,才能讓台灣更適合AI創業,林之晨表示,關鍵點將會是人才培養。他強調,雖然我們有優秀的AI新創公司出現,像Appier已經可以在國際上競爭,但這樣的特例,我們能有多少?

就算新創公司已經開始成長,如果想讓成績再升級,需要大量懂得技術和國際市場人才時,「台灣能夠找出一千個、一萬個人才嗎?」林之晨有些悲觀地認為,這也正是下一個Google、Facebook很難在台灣出現的原因。

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林之晨認為,台灣的軟實力需要人才支撐,當有許多優秀的AI新創團隊出現時,能不能有大量的技術人才出現,就會影響他們成長的速度。
圖/ 郭涵羚/攝影

他舉之初創投曾投資的盾心科技為例,創辦人也是去了美國和英國之後,看見不少影像辨識技術後才決定創業。如果台灣總是要讓團隊耗費這麼高的門檻往外找人,那麼能利用AI創造新產業價值的機會就會降低。因此,比起台灣的市場現實、老舊法規,他認為人才問題也是政府該注意的。

林之晨認為,面對未來產業變化時,國家該怎麼面對,其實並沒有標準答案。像是美國就選擇透過教育方式,提供小學、中學各種「STEM課程」(科學Science 、科技Technology、工程Engineering和數學Mathematics),另外光是coding學校,全美可能有幾百間。台灣如果現在開始面對,討論AI人才這件事並不算晚。

他期許科技部,「可以讓全台灣每個年輕人有AI的實務經驗,有點像30年前開始把電腦課帶到學習,確保每個人都有AI的應用能力。」

不過,相較於兩位科技、創投業人士看法,科技部目前對台灣AI產業則深具信心,先要用50億打造運算主機供產、學界使用,還要以20億建立機器人Maker中心,提供試驗場域。部長陳良基更多次表示,科技部未來還要在全台設立三至四個AI研究中心,結合大學頂尖師資,聘用交換學者。透過三種面項打造環境,就能吸引和創造更多人才出現。

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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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