品牌、文化與形象,型塑出更具數位DNA的科技團隊!
品牌、文化與形象,型塑出更具數位DNA的科技團隊!

數位轉型議題於全球各產業已火紅多年,而COVID-19更如同一劑催化劑加速企業數位轉型速度。在疫情影響下社會運作與商業活動進入無接觸時代,許多須透過人與人接觸或仰賴大量人力完成之活動均無法正常進行,迫使企業思考如何改變既有運作模式,搭配5G、雲端、AI、自動化、IoT等科技應用,重振企業營收並適應後疫情時期之新常態。

人!是數位轉型的重要基礎!

在企業數位轉型過程中,科技團隊扮演不可或缺之角色,既有系統維運、新科技應用導入規劃、新技術研發測試及新舊系統整合,無一不需資訊人員參與,如Johnson & Johnson在進行數位化發展時,資訊部門被賦予整合各營運所需數位平台之責任,以協助公司加速數位化發展效率。此一轉變使科技團隊從以往單純的後勤單位搖身一變成為影響企業發展策略的重要角色,且必須對市場動態、消費者行為、使用者體驗、產品設計等有所涉略。

一切從發展策略出發

科技團隊在企業整體數位轉型過程中面臨組織轉型議題,然未來科技團隊之組織架構、作業流程與人才管理機制,乃至於資訊人員應具備之技能與特質,仍須回歸科技團隊之發展策略來擬定。因此資訊長(CIO)及主管應積極與企業經營管理層溝通與協作,掌握未來發展策略,並從企業之發展策略展開科技團隊之未來發展藍圖,替科技團隊轉型提供指引。

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圖/ ASDF_MEDIA via shutterstock

文化、組織與協作,提升速度與彈性

由於組織轉型涉及層面甚廣,且在維持既有資訊運作與滿足數位轉型需求下,同時進行組織調整,對科技團隊而言為一大挑戰。因此,建議科技團隊在進行組織轉型時可以從企業文化、組織架構與協作模式等三大面向進行現況檢視與未來設計。

企業文化

數位人才與年輕世代對工作的期許與態度有些許轉變,更為著重企業在數位品牌形象、創新能量氛圍以及職涯發展舞臺等面向的投入,如比利時Belfius銀行在推動數位轉型過程識別出組織有受數位驅動且擅長溝通之年輕人才之需求,透過建立有效率之人才獲取計畫吸引年輕世代加入,同時遴選多位優秀員工負責審視企業之數位化策略並提出挑戰,並建立開放性對話文化,以持續與員工溝通數位化之重要。

組織架構

如同企業組織架構會隨著中長期發展策略調整,科技團隊架構亦應定期檢視與調整,組織架構調整過程應思考原本科技團隊有哪些業務職掌?在企業發展策略下被賦予哪些新任務?這些任務現在由誰來負責或尚未有明確的權責單位?確認了未來科技團隊之業務範疇,還需進一步考量業務關聯性、運作順暢度,重新設計科技團隊結構及各單位之人力配置,此外,組織應亦思考設立隸屬於業務部門之科技團隊(BUIT, Business Unit Information Technology),驅動業務與科技一體化。以加拿大TD Bank Group為例,企業內設置數位長(Chief Digital Officer, CDO)綜整企業之數位發展策略,與資訊長(Chief Information Officer, CIO)、行銷長(Chief Marketing Officer, CMO)共同向管理階層匯報,除明定各團隊之任務職掌外,亦識別出共擔職責內容,如數位科技應用涉及數位與資訊團隊、數位行銷應用涉及數位與行銷團隊,確保各司其職並形成共同決策。

延伸閱讀:「不轉型,就等死!」疫情重擊,產業準備好了嗎?

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圖/ Shutterstock

協作模式

數位轉型趨勢下,科技團隊與其他內外部單位之合作機會增加,且頻率越來越高。因此,除資訊作業流程優化外,更重要者為跨單位之協作模式建立,包括與業務單位、委外廠商或策略夥伴等。在科技團隊內則應考量是否採用敏捷或DevOps等新協作模式,以提升資訊服務之速度、品質與彈性。如加拿大TD Bank Group為了提升回應市場變化的創新與交付速度,將金融產品涉及之內部各利害關係人(Stakeholder)聚集形成產品交付團隊,包含設計師、開發者、產品經理及關聯角色,快速討論回饋意見並作出決策,據以盡快啟動下一個產品交付計畫。

讓科技團隊成為轉型過程的最強戰友

數位轉型浪潮下科技團隊面臨角色定位之調整,科技團隊管理階層應校準企業發展策略,制定科技團隊之短、中、長期發展藍圖,並透過企業文化、組織架構、協作模式重塑帶動科技團隊轉型,成為企業數位轉型過程之最強戰友。

責任編輯:郭昱彣、陳建鈞

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關鍵字: #數位轉型
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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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