就算是小餐廳, 我也很堅持要有不同的做法
就算是小餐廳, 我也很堅持要有不同的做法
2004.04.15 | 人物

以編輯人選書編書的專業影響力來論,郝明義可能是近15年來,台灣出版界最重要的一號人物;在越來越炒作短線的台灣出版界,他的眼光獨特,始終堅持自己對書的熱情與理想,從不動搖。
郝明義的理性,影響台灣15年來的眾多閱讀品味;但郝明義的感性,卻直到最近才被許多人看到。今年三月,他寫的《故事》出版,記述他與一位對他影響深刻的韓國老師之間,從年輕到中年的一連串故事。他在漫長的回憶過程中寫下,直到今日,這位老師教誨的兩種態度,依然影響他的一言一行:第一,就算沒有一個人贊成你,你還是要為你自己的提案投一票,因為這是你自己的提案;第二,當你義無反顧的時候,不論對方是何種龐然巨物,不論你多麼矮小,照樣可以迎面給他一巴掌。
這也是郝明義對工作的堅持與期許。且看這位台灣出版界的傳奇人物,怎麼說他與工作間的戀愛故事。

Q:在出版這一行,你很年輕就擔任很重要的工作,你怎麼看待自己的職場生涯?
A:我一直覺得我的運氣很好。一開始是從一個小出版社的編輯做起,學會編輯人的基本訓練;後來負責編一本雜誌,那時就是編輯部的主管了,開始跟管理工作有關。接下來到了中國生產力中心的編輯部門,我管一個利潤中心,成為一個有實無名的小主管,學會了許多跟經營面有關的事。我32歲吧,1988年被邀請去擔任時報出版公司的總經理,那時就是有實有名的主管了,做了將近8年,之後就是自己創業了。

Q:在時報這段時間,對你的影響似乎很大?你學到最多的是什麼?
A:影響非常大。最重要的影響,就是讓我學會事情往大處想,規模與範圍是大的,眼光也要大,出手也要大。
時間剛好也趕上台灣出版界往國際接軌的重要轉折,包括著作權法的修正、與外國出版業者來往。很多事情你都可以觀摩到國外最新、最快的做法,時報的資源也夠,讓你可以從夠大的角度去想事情。這段時間的歷練對我很重要,尤其透過交流,知道國際上的出版公司是怎麼在想事情、做事情,這個東西在過去台灣的出版界,是沒有人可以學習、也沒有人可以教你的,我剛好是因緣際會,在那個位子上學到這些。
如果當初多想一點,可能就不會去接這樣的工作也不一定,那時沒想太多啊,就先做了再說;很多決定都是一腳就踏進去了,沒有經過太多的深思熟慮。人生,可能就是這個樣子。

Q:那你現在會變得比較謹慎,會想得比較多嗎?
A:應該說,這也是一種學習。這跟工作有關,離開時報之後,我去了台灣商務,那是一個比較有歷史的單位,自然有它的一些規矩和限制,很多事情你就要學著去適應。另一方面,是我自己創立了大塊,這是一個非常小的公司,資金少、人力少,很多事情你就不得不變得非常謹慎。
一直到了最近七、八年,我才開始練習不要憑直覺做事;在40歲以前,很多事情就是想到了就去做,這跟個性有關,也跟待的單位有關。以前是要學著看大的,一些小地方就不要去理會,小瑕疵可以不要管它,大局比較重要,反正以小換大;最近幾年,我反而是要學習怎樣好好做小,要從小處看,學習怎麼把小的東西每一步都做好。

Q:從專業經理人到現在自己創辦公司,自己的定位有沒有什麼不同?
A:倒沒有什麼不同。當專業經理人的時候,我也是戰戰兢兢,全力以赴,跟現在沒有兩樣;現在自己創業,也要對股東負責,不是自己一個人說了算。
心態上雖然沒有什麼變化,但是在方法與習慣上的變化卻很大。我也在反省,最近幾年自己會不會太謹慎了,前一陣子在家裡整理資料,找到一些1990年寫的企畫案,哇!即使現在看起來,那還是很大的計畫,還是很有意義,可那卻是我在30歲出頭時候想的。雖然這些計畫,是那時還不知道天高地厚的狀況下策畫的,自己在對很多事情還不是很了解之下,很大的想像與構思,不過到現在也還沒看到有人做出來就是了。

Q:現在做的事情比較小、比較謹慎,這會讓你很遺憾嗎?
A:當初離開時報的時候,本來想自己其實已經適應大戰場的作戰方式了,看事情的角度也很不一樣,現在如果要做自己的出版公司,最少資本額要兩億才能動作一下吧,也往這個方向去籌資。
但是過程中,很多朋友給了意見,比如他們提醒你現在做的事情,是不是如果沒有時報的招牌,一開始會很難推動?我想想也有道理。當時有一個國際上很大的出版集團想投入很多的資金,但是想掌控公司的發展,我不想被侷限住,所以沒有談成。
時間一天天過去,有一天我去一個路邊攤吃東西,看到老闆在做菜,突然反省到,我到底是一定要當大餐廳裡面那個做滿漢全席的人呢,還是做個小一點的餐館也可以,或許會比較快樂一點?我想,或許有多少錢就做多少事吧,能做到多大的規模就做那樣的層次,先從小的規模做起,那也很好啊。

Q:不當滿漢全席大廚,當路邊攤老闆,會不會讓你覺得不太適應?
A:嚴格說來不能說是路邊攤,應該是特色餐廳吧。但就算是小餐廳,我也很堅持要有不一樣的做法,例如要做財務報表,我堅持一定要找安侯來簽核,很多朋友都說我太浪費了,小公司找這麼大的會計師事務所幹什麼?但我覺得這才是對的,小公司有一天也會變大啊,而且有這樣的財務認證,你要去和大公司談事情,人家才能相信你的報表是真的。就算公司是小的,你也要讓自己和國際上的一流水準看齊,大家才會有共通的語言。

Q:之前在時報的時候,你其實做出很多非常熱門的暢銷書,自己創業以後,為什麼沒有從類似的東西先做起?
A:那時候就有朋友在講,我做大塊一定會先做兩件事,一個是再出跟《EQ》有關的書,從過去我出版這本書後,台灣已經出現一百多種跟EQ話題有關的書了。另一個是做類似NEXT系列的趨勢書籍,這是我做起來最駕輕就熟的東西,也有市場。結果呢?我雖然還沒有決定大塊的完整方向,但運用刪去法,一開始就把這兩個方向先劃掉。我不想做跟自己過去重複的東西,也不想做跟別人相同的東西,即使我知道這會很賣錢,我也不要做。

Q:這樣不會很可惜嗎,尤其對一家規模比較小的公司,做到熱門的產品很重要……
A:是啊,但我想這就是我長久以來的個性吧。我的同事也都很支持,有一次在內部會議,我突然動心了一下,提議說我們要不要再來做本什麼Q的書啊,結果反而是我的同事們反對,他們提醒我,「你真的要這樣做嗎?這像你嗎?」我想想也對,就打消主意。
我也在反省,我的編輯色彩還是太濃,經營者的部分還是太任性了,有太多隨意和隨機的成分。我不認為自己是好的經營者,其實是相當任性的經營者;當一個編輯可以這樣堅持,但經營一個企業,其實不應該這樣。但如果重來一次,我的思考方向真的會改變嗎?我不知道啊,我也不確定我是不是一定會調整過來,這真的是個性,遇到了再說吧。

Q:對於想要從事出版與編輯的工作者,在未來,你覺得最重要的能力會是什麼?
A:未來最重要的,一定是電腦網路和多媒體的運用能力。今天我們還是一個過渡期,但網路與多媒體將來一定是編輯必備的能力。就像今天,我們還把設計網站當作特殊的本領,但是想想看,今天我們已經不會把使用Word和Excel當作什麼特別的事了,然而在幾年前,這還是很特殊的能力啊。在過度期,一些好像還很Fancy(花俏)的能力,到未來會變成基本的工具;這個時候,編輯人還是要回歸到基本的素養,工具只是工具,它本身不是目的。

Q:你會對現在30歲的工作者,有怎麼樣的期許和建議嗎?不管是不是在出版這一行
A:這個問題很有意思喔。今天30歲的人,應該要對自己有更高的期許,要讓自己嘗試站在過去50歲人的角度思考,勇敢去做過去50歲的人才能做的事情。
30年前,如果你是一個30歲的工作者,除非你的運氣很好,有很特別的長輩或周遭的朋友,能把不一樣的眼界與方法傳授給你,要不然,你只能與自己直屬的上司打交道,從他們那邊學到資深工作者的眼界與能力。加上各種社會條件,那個時候,人通常要到50歲,才有能力和資格做出一些比較大的事情。
但這個時代不同了,這就是網路時代的特色,我把它叫做「心智的網路」,你的經驗與知識可以完全不受限於身邊的人、上司或者親戚,只要你願意,你可以透過各種管道去接觸這個世界,看到各種不一樣的人生,受到不同的工作方法與工作經驗的薰陶。現在30歲的工作者,都有能力去做過去50歲的人才能做的事。
今天的醫療水準也增加了,人的生命起碼到80歲都不是太難,這比過去起碼增加了10年、20年。過去50歲就是退休了,現在60歲事情還可以做得很好,30歲工作者,更應該把自己放在過去50歲人的高度想事情,承擔更多的責任。

Q:你覺得現在的年輕人,社會有提供足夠的條件讓他們這樣做嗎?
A:年輕人根本不應該受限於社會啊,他們應該要擺脫實體社會的束縛,要大膽一點。為什麼年輕人要去問「什麼事情能不能做」?如果30歲的人一開始就把自己放在50歲的人的高度,你本來就應該直接了當地去做一些事情,這樣才自然。今天的社會,其實是很扭曲的,我們有各種很好的社會條件與資源,讓年輕人很早就成熟,在短時間內快速成長;但偏偏我們今天的制式教育,都是在延後他們的成長。像有人說現在的碩士生待遇與機會可能連過去的大學生都不如了,這不是很矛盾嗎?一個年輕人明明很年輕就有機會學到世界最好的東西,卻要拖那麼久才能進入社會,這是一種浪費。

Q:那現在50歲的工作者呢?你也接近這個年紀了,50世代的人該做怎麼樣的事情?
A:50歲的人,應該想辦法把自己變成跟現在30歲的人一樣,不應該太保守,也不應該太謹慎,應該要學年輕人那種探索世界新鮮感的精神,看事情的角度要活潑,要保持學習的靈活度。因為你將來的人生是準備要延長的,60歲不會是工作的終點,可能要到80歲才算。

Q:你怎麼樣讓自己常保活力?
A:其實沒有什麼特別的。做出版這一行,最幸福的事情其實是,當你最精疲力竭的時候,就是你收穫最豐富的時候,你會因此學到許多原本不知道的東西。你的工作就是一種自我實現,這種幸福感,是我工作的最大動力。

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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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