居安思危,2020最重要的反思!
居安思危,2020最重要的反思!

經歷之前參與的兩場會議,一場會議來自於同事對專案的心得分享,而另一場是來自於PM與客戶針對專案問題進行討論的會議,兩場會議的內容,讓我有了深刻的省思,也同樣證實了這次疫情所看到的,如左傳內所述「居安思危,思則有備,有備無患。」

換位思考,透過犯錯來找到出路

同事分享了過去與客戶合作的經驗,一年來在合作的過程,不斷思考如何協助他,從一開始常常犯錯,到後面知道如何抓到他需要的事情,甚至永遠比對方更快可以出招。說來好像很簡單,但一年中的歷程,我也參與在其中,其中也包含許多服務需要立即被改善的時刻,或是走了一些冤枉路,都是相當艱苦的路程。只能說這一層信任建立起來確實不易,但也因為如此,我很高興能看到同事願意換多個角度思考這件事情,並且願意將這中間的歷程分享出來,因為這其實是大多數人做不到的事情。

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圖/ rawpixel.com from Pexels

大多數人在犯錯的時候,第一時間都是在找戰犯,怪罪別人的不是;而有少數的人,稍微聰明一些,能夠直指問題之所在,放下成長來點出事實;而更少數人能做到極為關鍵的一件事,那就是嘗試找答案,甚至願意不斷調整方法來找到出路。

我們都知道,錯誤已經發生的時刻,問題大多不可逆,也因此,如何解決永遠是最重要的議題,然而卻也是大多數人不敢觸碰的一環,因為大多第一時間去嘗試的人,再犯錯的機率永遠是最高的那一群,更容易被冠上「假會」的立牌。在我過往的工作經歷中,真的僅有少數人,願意獨排眾議,出來獨攬大局面對問題,更何況還要面對許多事情都已經處在不利的狀況上,站在不同的角度來做沙盤推演,有時候甚至你可能並不喜歡對方,但礙於大局,要解決問題就必須去面對那些不喜歡,換位思考永遠都是困難的議題。

團隊零離職率不再是神話!這三大心理學技巧搞定跟同事的關係

或許在外面論壇,常常聽人講換位思考,但實際要落入自己的工作與生活中,難上加難,原因無他,因為要擺脫自己的成見,去透過各種角度來思考問題,本身就是一門學問。不僅僅思考坐在對面與你談判的人,甚至是可能是他所面臨的環境,他背後的壓力,各種內在、外在因素、危機點等等重要條件,透過各種資訊的收集,來做出最佳的判斷,進一步作出引導,如果說以上的事情能做好,第一次花上一年的時間取得信任,其實都算快的,等到你慢慢找尋出應對各種局面的方法,那麼進入別人腦袋種下一顆思想的種子,讓他願意進一步跟你共好,可能就是一小時內的事情了。

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換位思考乍聽之下很容易,實際做起來其實難上加難,要擺脫自己的成見,去透過各種角度來思考問題,本身就是一門學問。
圖/ rawpixel.com from Pexels

危機處理,冷靜思索重點

第二場會議,則是面對一個被客戶Review的會議,我的同事所反應出的「成果」。就如同這次疫情爆發一樣,問題儼然都已經造成,怎麼出來面對社會大眾,往往才是政府的難題,因為不論怎麼面對,總是會有人嫌棄你。如同前面所提,很多人面對危機第一時間就是情緒主導腦袋、甚至慌了手腳不知所措,或是像以前政府做過最差的示範,就是下台以示負責。其實危機發生時,最重要的,就是有顆冷靜的腦袋,觀察並且給予對方所需要的內容。請大家務必記住,負起責任,往往才是所有人所期待的最佳答案;我曾經遇過許多失敗的場面,最受不了的,莫過於聽到對方拼命抱怨,抱怨團隊不給力、抱怨政府沒適時給予協助,抱怨再多,都不會是自己的問題,但殊不知,所有的問題,都是自己選擇的結果。

奧客比較好,還是不抱怨的顧客比較好

上面所提到的成果,並非是個漂亮的答案,人生不是選擇題,你問心無愧也不見得別人會感謝,但反過來說,你真的從各種角度問自己都問心無愧嗎?還是你自己騙了自己?最後的成果,我看到的是,一修再修的簡報,短期內作出變應的工作方向,一個不錯的Demo跟在整場會議不斷應變的過程。必須老實說,創業以來,我們當然希望團隊永遠不會犯錯,但別欺騙自己了,答案永遠都是員工犯錯老闆承擔,當然不可否認老闆自己也會犯錯,但那又是另外一回事。團隊能夠面對問題,不抱怨,並且嘗試端出最好的菜,我認為這都是最好的轉變,因為我們養不出不會犯錯的團隊,但團隊永遠能夠獨立面對危機,那才是真的踏實的思維。

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人生不是選擇題,你問心無愧也不見得會得到別人的感謝。
圖/ shutterstock

七年級創業家建言:如何在職場成為厲害的人?

結論:戒慎恐懼,才是成長的第一步

很多人常常問我到底如何才能成長,職涯才能順遂。沒什麼標準答案,但我很肯定,戒慎恐懼絕對是我會分享的一個關鍵。一直保持審慎的態度,但是又要能開放心胸,就像以前聽過的「大膽假設、小心求證」,雖然很難做到,但我相信如果你能掌握這樣的心態,但是又願意持續嘗試或面對這個世界的挑戰,有朝一日,我相信你也能在這個社會上,找到自己發揮的戰場。

責任編輯:郭昱彣

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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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