創新管理的搖籃RPI
創新管理的搖籃RPI
2005.06.01 |

RPI(Rensselaer Polytechnic Institute)壬色列理工學院,是美國最早的工學院,在工程教育上有很多的創新,對19世紀美國工程實務上有諸多貢獻(大西部鐵路工程、布魯克林大橋),也是最早於19世紀末接受黑人與女人進入工學院的學校;四年前成為第一所由黑人女科學家當校長的高等學府(最近MIT也用了女校長);三年前爭取到3億6千萬美金的捐款,大量擴充其生技與奈米科學的研究。

**強調創新與創業的MBA

**
RPI在1980年代即運用閒置的土地及校舍,開始經營科技園區及育成中心,並在1995年獲得年度最佳育成中心。RPI與紐約州及東北地區的主要科技公司如GE、IBM都有長期深切往來,唯其管理學院的規模一直很小。在90年代初期,當時的商學院院長約瑟夫摩朗率先推出「管理與科技」(Management and Technology)的MBA,以RPI的科技優勢將管理的研究與教學鎖定在「創新、創業」領域。
最早他們推出一門DMM(設計、製造與行銷)的整合課程,讓同學針對自己構思的科技產品,從研發、設計、製造、成本分析到行銷企劃,由不同的老師輪流上陣,進行為期一年的學習。RPI也槓桿運用其育成中心,成為同學與創業者第一類接觸的機會,並幫創業團隊進行競爭分析、市場行銷策略等他們極需要又缺乏資源的奧援,讓學生實際體驗創業的艱辛。
最近他們的課程安排又有了更新、更完整的進展。新生訓練歷時一周,主題是「英雄、領導者與創新者」,為新生定調這是一個不同的商學院,說明RPI不是教你「賺錢」(make money),而是教你「創造價值」(create value)的學校。透過邀請畢業校友中的典範人物現身說法,並強調團隊合作、正直、真誠等職涯發展中的重要元素。

**以創新思維回應管理情境

**
除了基礎的經濟與財務分析外,RPI將所有課程分成五個聚焦在科技的管理知識流(streams of knowledge),反應其以「創新」為核心的概念與目標。 1.企業的創造與管理(強調新創事業與成長管理) 2.新興科技的商業意涵(強調科技的應用及科技的營運模式) 3.網絡、創新與價值創造(涵蓋組織管理、供應鏈管理,但強調價值創造) 4.開發創新的產品與服務 5.策略、科技與競爭(策略及競爭分析,但強調科技的成分)
最後的一堂整合性研討「管理前緣」(managing on the Edge),為兩年來的課程做一綜整與應用,以創新、創業精神的思維來回應非線性、不可預期的管理情境,包括組織變革、管理不確定、危機處理、併購及被併購等議題。
我一向強調學習的「情境脈絡」(context)比「內容」(content)重要,類似的管理議題在新創事業和既存大公司,在製造業和服務業的情境都會有所不同,對學生的管理知識、解決問題的技巧和態度也會有不同的影響。
台灣有多位科技管理的教授是RPI畢業,都在各自的學校開授科技與創新管理課程。當時認識的RPI台灣MBA同學,回國後也參與開創的諸次戰役,RPI堪稱是創新管理教育的搖籃。

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