開放性的知識經濟時代
開放性的知識經濟時代
2003.11.01 |

戰國時代的商鞅曾說,神農氏之所以可以當王,乃是因為他懂得耕種的知識,「神農教耕而王天下,師其知也」。這句話可以反應出,戰國時代的人就已經認為知識很重要了。這或許是因為從春秋戰國開始,知識才由被貴族「壟斷」的狀態,逐漸普及到平民,例如,在學術上,有從「王官學」轉變到「百家學」,以至於百家爭鳴的現象。

**控制知識的主體轉向個人

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其實,知識對於每個時代都很重要。我們應該注意的是,新「知識經濟」不同於舊「知識經濟」的地方,在於控制知識的主體有所變遷。知識已從被大企業壟斷的狀態,逐漸移轉到比較小的經濟個體;也就是說,與春秋戰國類似,「知識」有「昔時王謝堂前燕,飛入尋常百姓家」的現象。例如,不論在矽谷或台灣,許多創業者都是工程師出身,而且這些創業者也都是舉足輕重的經營者。這些現象顯示,這些工程師所掌握的乃是重要的知識,而且重要到是致勝的關鍵,使其他人變成配角。
以前大企業被強調的優勢之一,是大企業較願意做長期投資,而且有深口袋。所以,在創新與研究發展方面,大企業遠優於中小企業。可是美國近年來的一個重要趨勢卻是,很多大企業在某種程度上,也把創新與研發,改用「外購」的方式,花大把銀子購併具有創新概念或新技術的新企業。這也讓大企業生產知識的這個角色被削弱了。
我們可以用兩個理由來解釋為何許多美國的大企業不再只依賴內部研發,改而積極利用購併新企業取得技術。
首先,企業自己進行研發會面臨「技術外溢」的問題,另一方面就是「道德危險」的問題。
技術外溢指的是企業花費資源進行研發,但卻有人可以不付費便享受到成果。例如,研發人員帶槍投靠其他企業或自行創業。
道德危險是指員工沒有為企業盡心盡力的做事。企業的各個部門都會有道德危險的問題,但研發部門卻是最嚴重的。這是因為研發所要生產的是一種未知的東西,有很高的不確定性;所以,研發不是努力做就會有成果的。因此,如果沒有成果,研發人員比較容易找到搪塞的說詞。

**強調人力資本的21世紀

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其實,從歷史的發展與演進,我們可以發現,現在我們乃處在與十八世紀時的「工匠的年代」頗為類似,強調的都是以「人力資本」(human captial)為主的年代。為什麼這麼說?
觀看工業革命之前(即十八世紀末之前)的年代,那時,重要的技術乃是控制在工匠手中。
工業革命之後,就出現了去技術化(deskilling)的現象,資本家設法把技術包含在機器設備中,使沒有特別技術的一般工人也可以生產相關的產品,使工廠可以不需要工匠。
到了1873年至1890年代中期,世界出現嚴重的不景氣;為了應付這個不景氣,產生了許多大企業(例如飛利浦成立於1891年),這使得個人在掌握知識方面的重要性進一步降低。後來又出現所謂的「福特主義」,1918年後,福特(Henry Ford)成了合理使用機械和勞力以使生產儘量擴大的代名詞。「福特主義」擅其名的時期可以說是大企業壟斷知識的時期。然而,1980年代開始出現「後福特時代」這個詞,這又標示著大企業壟斷知識的時代的結束。
我們更精確的為現在定位的話,應該強調「正、反、合」的辯證史觀其實可以比較中肯。在工匠的年代,人力資本一枝獨秀;福特主義時代則反其道而行,把人力資本貶到最低。現代則是「合」的階段,融合了工匠的年代與福特主義的年代。

**創新體系是知識經濟核心

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這也是一個「創新體系」位居知識經濟的核心的年代,所以,我們應該進一步由創新體系的特色來為現代定位。當我們步入後福特主義時,創新體系的主要轉變在於由「封閉性」走向「開放性」。例如,大企業無法再壟斷知識,而使知識到處流竄(伴隨著高員工流動率),這是一種開放性的表現。
一個我們應該接著探討的重要問題是,我國的特質是否能適合未來世界的要求呢?眾所周知,台灣很早就是以中小企業為主的體系;換言之,我們的體系有「一盤散沙」的現象,這其實正表示我國是一個有高度開放性的體系的緣故。我們的政策事實上又進一步加強我國創新體系的開放特性;例如,南韓通常補貼其大企業進行研發,我國則是採用不同的方法,用成立工研院等獨立性研究機構的方式間接補貼業界的研發。所以,我們的產業組織早就符合後福特時代的要求,在未來應該更能如魚得水。

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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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