七年級創業家建言:如何在職場成為厲害的人?
七年級創業家建言:如何在職場成為厲害的人?

如果你剛好是被這標題騙進來的朋友,我要告訴你一個現實,那就是:厲害與不厲害,不是你應該思考的事情。

在這幾年,遇過許多剛畢業的朋友,他們懷抱著對於這個世界的未知,等不及想要挑戰這個世界。他們的目標,不約而同地指向一件事:我要讓別人看得起自己。

很有趣的,我剛畢業也是如此,不過在工作(創業)近十年之後,我發覺,厲害不厲害、有名不有名,真的不是那麼重要。

我遇過許多厲害的前輩,這些人不見得是極度知名的人物,他跟你談話的時候,也不會一直掛著過去的事蹟,但是講出來的實務經驗,卻是標準的乾貨,重點是他的經驗才是真正能幫助我或是幫助我的公司成長的最主要關鍵,這跟那些放在雲端媒體上的文章,完全就是兩碼子事,也才讓我真的重新思考我應該要成為什麼樣的人物。

不該在意自己的職位,而該在意是否能給予協助

很多年輕人,非常在意自己的職位,尤其在畢業之後,因為茫然,往往會用工作的職位來定義自己的「功能」。講功能也許有點不禮貌,但我也曾經嘗試定義自己的「功能」,因為我有這些功能,所以我能做些什麼樣的工作。好笑的是,當我創業後,我想的都不重要了,因為我遇到的事情,大多不是我本來就會的。

當學習變成生活中的基本,對挑戰跟失敗習以為常後,我發覺職位與會些什麼已經不是思考核心,我只思考一件事:跟我合作的人,是否都能因為我的存在而變得更厲害?

剛畢業的學生或許覺得能在大眾面前演講是一件很拉風的事,能快速提升名聲,但有了多年做生意的經驗後,我寧願選擇花兩個小時跟一個朋友好好聊天,雖然演講內容被大眾認同,大家覺得講得很有道理,但因為和自己的生活是兩回事,回家睡一覺就忘得差不多了。

但如有個朋友願意花兩個小時跟你一起研究問題,一起找尋答案,代表他認真地想改變自己的未來,也許後來他就成長了,那我就覺得這兩小時非常值得。

關於質跟量的思想差異,我思考了許久,我發覺我們過去的教育教會了我們怎麼做學問,卻沒讓我們學會為什麼做學問,我們常常追逐著那些看起來厲害的技術,工作時,追求高職位與高薪資,創業時,追求龐大的投資、輝煌的名聲與報導,卻鮮少思考,「你能幫助到誰?這些人為什麼又非讓你幫不可?」

對我來說,履歷裡那些Title不再重要,重要的是,誰曾經因你而受益?如果你是工程師,也許你幫助了PM,幫助團隊更精準達成目標,如果你是PM,也許你幫助了客戶,幫助的範圍甚至超過一個PM該做好的事,帶來超出客戶預期的效益。這些事,遠遠比你的Title更重要。

絕不用批評提升自己的高度

最近的媒體很多類似的文章,有些朋友因為出國工作了,發覺國外的環境有很多優良的地方,所以就說台灣讓人待不下去,凸顯自己在國外工作非常聰明。

姑且不論出國是不是好決定,我相信每個決定都有優缺點,每個國家也都有長處與問題,我們以偏概全看待自己的問題,凸顯別人的長處,好像也是怪怪的。

許多人的習慣,就是靠著貶低別人,讓自己看起來很厲害,但你能得到的,只是短暫的好處,就如同前陣子全聯總裁出來砲轟自己的新創團隊順便念了年輕人幾句,想凸顯自己過往成就,也許有些人覺得總裁講得有道理,附和了幾句,而後來的故事就眾所皆知了。

就像政治人物或是評論家批評政府政策一樣,批評很容易,有建樹則非常困難,凡事都是如此。在我認識的前輩中,越厲害的越謙虛低調,他們總是專心做他們認為重要的事情,也不外乎哄抬更多厲害的人,絕不毀損他人,其實原因很簡單,廣結善緣,會讓你節省很多時間應付外面的流言蜚語,更能有力氣專注在自己認為重要的事情上。

換位思考,找出對方需要解決的問題

我發覺養成一個重要的習慣,對自己幫助非常大,就是思考:你能怎麼幫助別人?你跟客戶談事情時,看著坐在對面的那個人,如果你確實幫到對方,就算案子最後不是你的,你還是會得到對方的尊重,別小看這一層尊重,這一層關係往往會讓你得到一些意想不到的好處。

許多人常常來找我做App或網路服務,我問的第一個問題常常是,你能不能不花錢做技術就先拿到生意?

以一般的電商來說,其實可以用FB的社團或是LINE的群組做一些早期生意,但很多人沒有做功課,就花錢做系統,花了一些冤枉錢還搞不清楚自己生意怎麼才能做得更好,陷入不把系統做好就做不好生意的迷思。做為一個接案公司,研究客戶的問題後發覺,客戶的問題不見得是技術問題,因此怎麼幫助對方問出好的問題很重要。

重點不在於今天他花了多少錢在你身上,而是你們有沒有機會在未來共創更大的價值,不是嗎?

厲害不厲害,從來都不是重點

我必須老實說,在我觀察這麼多厲害的前輩後,從來沒有人在意自己的Title是否完備或是夠不夠「厲害」,名聲也許能為你帶來一些好處,但在商務的世界,但若你的能力配不上名聲,名聲瓦解的速度比你想像中的還要快。

這篇文章,也許無法教你如何成功(因為我也還沒達到那個境界),但是如果你想在商場上打滾超過十年,那麼我要提醒各位,別永遠想著自己會什麼、厲害什麼、怎麼做個成功人士,因為這世界上一山還有一山高,但如果你願意,花時間仔細想想怎麼幫助身邊的人,如果身邊的人都因為你而有了更好的視野,那你這座山也就越堆越高了。

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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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