華航罷工有感:他們最怕的,其實你另有更好的選擇
華航罷工有感:他們最怕的,其實你另有更好的選擇

編按:本文原寫於2016年護理師上街頭事件,但近日華航罷工一事成為熱議焦點,筆者感觸亦深。

因為接洽新加坡醫院來台應徵護理師,不斷地宣傳,因緣際會下,有幸認識了台灣的護理諮詢團、工會。從他們努力為醫護人員爭取權益的身影,我也想起先前在工友之家的日子。

工友之家從北京五環外皮村開始,由孫恒、王德志幾位老師一起創立,現已遍佈於中國大陸各大型、中型城市,多半位於郊區。稱他們老師,是出自於我對於他們人生經歷和創辦工友之家的尊重;他們的工作,也包括許多老師和其他幾位老師,其實一開始,就是農民工。

「我們不是一無所有,我們有智慧和雙手」
「勞動創造了這個世界,勞動者最光榮!」

改編自韓國光州事件革命戰歌的「勞動者贊(戰)歌」,是工友之家的精神歌曲。將近20年來,工友之家從每天躲城管、躲公安的街頭走唱團,到打工子弟小學、同心互惠商店、打工博物館、新工人劇團,每年有自己的打工春晚,到成立社會企業。當然,提供最多的服務,還是協助農民工,透過諮詢,瞭解自己在勞資關係裡的權益,進而能夠維護,並且爭取。

缺乏競爭力的企業該被市場淘汰,人才應有更好的舞台

勞工要團結,團結才有力量。其實這些,我都同意。但廿一世紀以來,特別在冷戰結束,共產集團崩潰後,新自由經濟主義氣焰大漲。再加上科技進步,如同國道收費員被ETC取代一樣,只是一例。訴諸於對抗的實質效用,也越來越低。

左翼團體、勞工運動的人永遠不懂,其實資方最害怕、最無法應對的,正是你用他們所相信的那一套來對付他們。

「用腳投票」,是人才,就應該要有更好的舞台。誰讓他們自己的企業無法創造出價值呢?沒有競爭力,就該被市場淘汰,這也是他們自己的信仰。

慣老闆其實不怕你罷工,甚至是跟他拼命,他們最怕的,是你另有更好的選擇。對他們來說,愛幹不幹,餓死的是你,你不幹外面多得是人排隊。但你不會餓死,外面也沒有人在排隊了。人才,都去排在真正能創造價值,並且尊重人才的企業門前了。

「效率」和「公平」並非對立

長此以往,古典的政治學認為左和右就應該是對立的。投射到經濟學上,「效率」和「公平」,就是不可兼得。但身為一個資訊人,身為一個曾經在左派團體和社會企業裡都工作過的MBA畢業生,就不應該這樣看事情。我要說,左和右並非是完全對立的,「效率」和「公平」,透過科技進步和資訊公開,是的,它們也可以兼顧。

所以,開放資訊,讓每個人知道,他們能有更好,更能發揮自己價值的選擇吧!能夠真正創造出價值而非只是血汗壓榨的企業和雇主,才能夠真正讓你發揮出自身的價值。不要再為只會斤斤計較人事成本的慣老闆打工了,勇敢走出去,找到你真正值得的那一份工作吧!

本文由林昶聿授權轉載自其Facebook

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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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