誰是Intel的接班人?
誰是Intel的接班人?
2004.10.15 |

出身台灣的英特爾全球副總裁陳俊聖曾透露:英特爾主管獲得晉升時,都要接受一門「情境領導」的訓練,所謂「情境領導」,就是以「屬下能力」和「任務難易」當作管理象限的橫座標與縱座標,協助經理人來決定「授權」的方式和範圍,舉例而言:當一項任務的難度高,而員工能力低,主管就必需要花較多時間監督,反之,如果任務簡單,而負責的員工能力高,主管則可充份授權。
如果英特爾現任總裁兼營運長歐特寧(Otellini)一如媒體預期,將於明年接任英特爾新執行長,他的任務「難度」將是史上空前,因為他除了要擦亮「後葛洛夫時代」的光環,還要面對未來科技整合的新挑戰──這種挑戰,卻沒有人能授權。

**葛洛夫提早丟出接班議題

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上個月,歐特寧1天時間旋風式停留台灣,引起台灣科技業對這位準接班人高度注目,事實上不只台灣,全球科技界也在注目,畢竟成功接班的科技公司並不多,從交棒的人選、方式,到交棒的時機,對英特爾都是考驗。
創業近40年,英特爾不曾有過交棒的問題,主要是四任掌門人諾伊斯、摩爾、葛洛夫到貝瑞特,都有強烈的創業團隊「互補風格」,像諾宜斯的典型科技人風範,吸引了初期資金和人才投入英特爾,也讓系出同門的英特爾比超微早9個月成立(兩者創辦人都來自快捷半導體Fairchild)、並且還多募得了100萬美元。接棒的摩爾風格紮實,之後的葛洛夫雄才大略,相對於前3名創辦人,貝瑞特的執行力,正好彌補了創業家們的理想性格。
葛洛夫接任執行長的時光,不論營收和公司市值都大幅成長,可謂打下英特爾王朝的黃金年代,但出乎人意外的是,他早在九○年代初就丟出了接班人選的議題,也說明了他對領導人培育的重視。事實上,也就是在葛洛夫主政時期,英特爾建立了膾炙人口的內部人才養成系統,聞名全球科技產業。

**從技術助理培養執行長

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其中第一階段的接班管理,就是最有名的「技術助理」(Technical Assistant, TA )制度,簡單的說,「技術助理」就是「在主管身邊學習」的職位,透過這種歷練,接班人可以預先熟悉接班後的各種事業和組織狀況,並觀察主管決策和自己判斷有何異同,進而培養自己獨立的決斷力。像歐特寧和英特爾通訊事業部總經理馬隆尼(Sean Maloney),都曾經做過葛洛夫的技術助理,其中一位被視為未來執行長,一位則是呼聲最高的營運長人選,葛洛夫都把他們留在身邊歷練,說明了英特爾規劃人才養成之路的細膩。
英特爾培養領導人才的第二階段,則是「Two In Box」,也就是所謂的「雙軌領導」,當英特爾把人才外放到重要職務上磨練時,這些重要職務通常是由「兩」個領導人同時負責,例如2002年時的亞太區總裁有兩位,一位是馬隆尼,一位就是來自台灣的陳俊聖,兩人打造出亞太市場耀眼成績後,都調回總部榮升。以歐特寧的例子來說,當年和他作「Two In Box」搭檔的,就是前英特爾資深副總裁虞有澄,歐特寧是行銷背景,虞有澄是技術背景,歐特寧可以從虞有澄處得到更多技術支援,也幫助他踏上執行長之路。

**從葛洛夫到貝瑞特的交棒方式

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葛洛夫交棒的方式,也深受外界關注。根據英特爾員工回憶,九○年代中公司內部流傳總共有6位員工得到葛洛夫的接班訊息,其中當然包括貝瑞特,這位史丹福大學1969年田徑五項全能冠軍、190公分的壯漢,被部屬稱為「品質先生」,他在提升產品品質之餘,又大幅減少內部成本,英特爾晶圓廠製造程序上最有名的「Copy Exactly」(完全複製)就是由他發揚光大。1997年5月,當時葛洛夫接替摩爾成為董事長,並把總裁位子交給貝瑞特,他特別強調貝瑞特是英特爾「生產系統的架構者」,而且是推動經營方法的「發動機」,但當時他並未交出執行長的位子。一直到98年貝瑞特才升任。這也說明了葛洛夫「事緩則圓」的交棒方式。
相同的,歐特寧也在營運長上的位子等了6年之久,今年也是歐特寧加入英特爾的第三十年。歐特寧的功勳包括促成早年英特爾和IBM的合作結盟,讓英特爾快速壯大,而他的「非技術」背景(加州大學柏克萊分校碩士),更說明了歐特寧談判結盟的能力被英特爾寄與厚望,特別是在英特爾面臨轉型之際。

**企業轉折之際就是接班最佳時機

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事實上台灣產業界大老、旗下擁有華邦、華新科、瀚宇彩晶等高科技公司的焦廷標就曾指出,「高科技公司沒有接班這回事!」主要就是指科技公司主要是由人才組成,一個接班不慎更容易造成四分五裂。然而,當企業面對危機,運籌轉折之際,卻也往往是「接班」最佳時機,研究企業生命週期專家、加州大學洛杉磯分校教授伊恰克.阿迪茲(Ichak Adizes)就指出:「公司在轉換目標、找尋新的成長方式時,也是轉移接班人壓力最好的方式。」接班人要避免新舊勢力衝突,最好的方式就是用「完成新目標」的方式,來打造自己的領導權威。而英特爾轉型通訊、數位家庭已有初步成果,歐特寧如果能一舉攻克,也算畢其功於一役。
走過個人電腦微處理器的黃金年代,英特爾已經完成人類史上最偉大的「製造業文明」,面對21世紀多變、神秘、詭譎的新消費年代,英特爾挑選接班人刻意選擇由非製造背景的新雄才出任,讓你不得不承認:它雖然不再享有一言九鼎的霸主光環,但仍然是一個不折不扣的「遠見者」(visionary)。

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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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