「開除」與「用人」的準則,藏在得與失之間的「細節魔鬼」
「開除」與「用人」的準則,藏在得與失之間的「細節魔鬼」

在我眾多斜槓的工作中,有一個特別的項目就是「教書」。

有時候我會在大型企業做人員培訓,也到過政府單位或大學進行演講。然而我是怎麼開啟這項業務的呢?猶記得十多年前,才20出頭歲的我,因為當時有個機構邀請我老闆去教書,但老闆因為假日要陪小孩不太想去,於是就叫我去代課。或許教的還不錯,於是就這麼教著教著,竟已教了超過十年。

發自內心細膩的體貼,就是最特別的亮點

而我的教書旅程,也好像是張未知目的地的旅行機票。因為教書,曾讓我飛過上海、廣州,金門,台灣從北到南,遠至屏東花蓮都曾到訪過,有一番滋味。某次上課的時候,我遇到了一個學生給我的印象特別深刻。

那個孩子站在人群中排著隊,等候前面的人問完我問題才出聲。別人問問題時他也在旁靜聽,手中同時記著筆記。輪到他發問的時候有禮貌的把想問的題目條列式的給我說了一番,讓我容易一條一條回答。我要走的時候他說:「老師,您剛剛用自己的帳號登入教室的電腦,我替您登出吧。」這個動作給我很深的印象,雖說我的公眾信箱裡頭也沒甚麼見不得人的東西不怕人看,但這個小朋友細膩的「體貼」,其實就是一個少見的「差異化」。

另外有一個經驗是這樣的,某次我陪幾個醫師朋友南下去演講,因為他們是搭計程車前往,而我是開車去的,因此回程大夥全上了我的車回台北,當大家討論著要去哪吃飯,其中一位醫師就貌似自然地說:「到江子翠去找吃的吧。」我當下聽起來怪:「江子翠哪有甚麼好吃的?怎麼會想去這裡?」。而且他們幾個都住台北市,只有我住江子翠,我大可以走高速公路先把他們丟回市區再自己開車回家,後來才知道他是「體貼」不讓我一個女生最後自己開車回家,於是直接在我家附近找飯館,他們再自己回去的心意。

我覺得「體貼」是一種很微妙的行為,出自於一種「疼愛」,是以對方為中心的思考基礎下而產生的。在過程中,不去強求自己的動作非要讓對方看懂,只要是「為對方好就好」的心意,雖然淡淡的,但感動的記憶卻能存留很久很久。

shutterstock_401030089_nice people
發自內心為人著想,融在血液裡的良善,就會讓人閃閃發光。
圖/ gpointstudio via shutterstock

隱晦的「小聰明」就像未爆彈,遠離是唯一解方

這其實也適用於職場的用人原則,雖然我沒有自己開業當老闆,但還是偶有面試助理或帶領一些年幼夥伴的職務。一直以來我都算是個頗仁慈的老闆、雖然要求很嚴格,但對伙伴們也向來都是提攜、成全、不藏私。但前幾年我曾fire掉一個夥伴,坦白說這個孩子是我歷任助手中相對聰明,學歷、語言也都優秀。我很花心思的栽培她,甚至把我某一個項目的收入提撥一部分出來,讓她跟著我去接下一份原本並沒有她位置的工作。

但是「聰明」並沒有保住她的飯碗,在某幾次的專案中,那孩子用了撒嬌政策,向我的客戶討要了一個沒有事先跟我商量的「特權」,爾後當我知道了那件事情,她給我的回應居然是「客戶都已經同意了呀,我何必那麼在意」的態度,這實在不是個太可愛的記憶。

而最終她所「討要到的特權」並沒有保住她的位置,在幾次無法配合交辦任務的事件後,我們終止了與她的合作。這樣看來,我很無情嗎?或許會有人這樣認為,但是對於我或品牌而言,「隱晦」都是個麻煩的大忌,這有可能衍生的是「八卦」,是我將因為未知而無法適時掌控的「危機」,這是個黑暗。當我沒有辦法改變這個情況的時候,遠離就是唯一的解法。(推薦閱讀:給CEO的5個教訓:不開除人是讓公司毀滅的好方法

設身處地為人著想,不怕沒有發展的舞台

其實這幾個例子都是滿小的事,但卻衍生出完全不同的結果。當我們多替別人想一點,多問一句,或是設身處地的替人著想的時候,可以創造的是被記住的機會、接案的機會、或是一份新的工作。

當這個世界上人人都只想到自己的時候,你因為「捨己」而成為一個「奇特的亮點」。那份光芒並不是來自於你長得特別帥,外語說得特別好,而是融在血液裡的良善,你就會閃閃發光。

聖經裡有段故事是這樣的:「在最小的事上忠心的人,在很多事上也忠心;在最小的事上不義的人,在很多事上也不義。」於是主人稱讚那又良善又忠心的僕人,並且把許多產業都派給那僕人管理,並且讓他進來享受你主人的快樂!』

很可愛的,在某次我接手一個國際論壇的主持工作,因著自己的外語不好而有些自卑,但當下我的小夥伴跟我說「沒關係,以你的檔次都會直接有翻譯協助你,不用難過自己英文不好。」你說說看:這樣的人,怎麼會沒有舞台?

責任編輯:陳建鈞

《數位時代》長期徵稿,針對時事科技議題,需要您的獨特觀點,歡迎各類專業人士來稿一起交流。投稿請寄edit@bnext.com.tw,文長至少800字,請附上個人100字內簡介,文章若採用將經編輯潤飾,如需改標會與您討論。

(觀點文章呈現多元意見,不代表《數位時代》的立場。)

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