有感 棒球浪人 黃俊中
有感 棒球浪人 黃俊中
2004.08.15 |

中華奧運棒球隊陣前易將,以黃俊中、林恩宇兩名投手,入替狀況欠佳的林岳平和莊宏亮,當然,這個幾家歡樂幾家愁的決定,並非這個專欄要來談論的。我們要談的是「黃俊中」這個人的故事,因為他和數位時代下的全球化工作轉型潮,有著生動的關聯。

**「棒球浪人」為「一件球衣」奔走

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現年22歲的黃俊中,畢業自高雄三民高中,在他18歲那年,被美國職棒紅襪的球探看中,雖只拿到6萬美金簽約金,他就決定遠赴美國新人聯盟打球,一圓他成為大聯盟球員的夢想。
6萬美金的價碼不算高(曹錦輝是220萬美金),但為了圓夢也只得委屈一試。浮沉三個球季後,考驗來了 今年他因無法取得美國工作簽證,錯過了春季訓練和一整個小聯盟球季,由於他是球團的「小小牌」,自然沒有人為他張羅打點移民局,這使他瞬間成了一個「無球可打」的人。為了不讓自己球技生疏,他游走墨西哥和加拿大的棒球聯盟,尋求任何打「臨時工」的上場機會,同時也在6月接受中華隊的甄試,但卻不幸落榜。為了不讓自己無所事是,他又請膺加入中華培訓隊,到美國和荷蘭打小型國際賽,四處漂流,因此隊友們叫他「棒球浪人」,終年為穿上「一件球衣」而奔走。沒想到他在這幾場球投得異常出色,加上支援中華隊義大利熱身賽虎虎生風,最後關頭居然讓他「破門而入」,披上中華隊的正式戰袍。
黃俊中的故事讓不少球迷感動,但我們寧願不把他的際遇看成是老套的勵志故事,而是看作一個現代工作者作「價值抉擇」的必要過程。

**「雙料生涯」為「單料主業」變色

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你我口中的數位時代,不只是一個數位科技產品輩出的消費世界,它也是一個工作場域激烈重組的就業世界。在過去,企業和組織面對競爭者或市場的變動,多半是可以預測的,因此工作者一就業,就宛如獲得了鐵飯碗(大公司動輒二、三十職、級的升遷制度,可為反映),工作日久、熟能生巧,上班目的變成只是交換得到金錢而已,工作轉而成為一種「例行的煩惱」。但沒有了生命的創意,人如何得活?自此「生命自動找出路」,他的創意轉而展現在各種「下班後的才藝」上(攝影、衝浪、釣魚……),這種「雙料生涯」現象在台灣之普遍,從社會對「選工作,就要選『錢多、事少、離家近』」這句話的瘋狂認同,可見一般。
數位時代的工作,再也沒有這般好康。全球競爭的市場裡,不僅企業和組織隨時可能消失,工作者更須承受史無前例的動盪 你隨時得學習新技能、從事新工作、換到新部門;更重要地 你必須把創意全心全意澆灌到眼前工作上,加班、週末看市場、熬夜拼提案,時間一壓縮,「雙料生涯」愈來愈不可得,而如果你只是個「例行化」工作者的話,連原先的「單料主業」都岌岌可危。
美國職棒大聯盟就是一個標準的「準數位時代職場」,全世界的好手都到此工作,大聯盟球場的觀眾席就是「市場」,而小聯盟則是新球星的「研發中心」,透過各種「投、打、守」的精密計算統計數字,球團經理人決定誰能升上大聯盟。這個全球競爭的市場裡,容不下「單只臂力好、卻對棒球沒興趣的人」,它要的:就是要以棒球為樂、把生命全部創意投注在棒球上的人。
黃俊中成為「棒球浪人」,日子過得很苦,但他還是比很多、很多人快樂千百倍。在此期待他能於奧運中表現出色,也期望更多的你能找到自己的投手丘!

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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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