一言不合就開除？馬斯克爆脾氣營造特斯拉、SpaceX恐懼氛圍|數位時代 BusinessNext

一言不合就開除？馬斯克爆脾氣營造特斯拉、SpaceX恐懼氛圍

據報導與書籍透露，馬斯克不論在特斯拉、SpaceX都製造恐懼氛圍，除了對員工發洩情緒，只要員工與自己意見不一致，就直接解僱對方。

《權力遊戲：特斯拉、伊隆．馬斯克和世紀之賭》（Power Play：Tesla,Elon Musk,and the Bet of the Century）一書透露，馬斯克在特斯拉和SpaceX都製造出一種恐懼氛圍，常常對公司高階主管和裝配線上的員工發洩情緒。

2006年，在特斯拉第一輛電動跑車Roadster舉行發布會之前，馬斯克撤換了行銷主管傑西卡．史威策（Jessica Switzer）和一家公關公司，只是因為他對史威策花錢做行銷的決定感到不滿。馬斯克認為他的名字就足以激起人們對這款車的興趣。

在史威策離職後不久，馬斯克又威脅要解僱接替Roadster發布工作的公關公司。原因是他對一篇關於特斯拉的報導感到不滿，那篇報導中沒有提到馬斯克。「這篇文章讓我感到難以置信的侮辱和尷尬，」馬斯克給這家公關公司發郵件說。「如果類似事件再次發生，請考慮在這種文章發表後立即終止與特斯拉的合作關係。」

2010年幫助特斯拉上市的摩根士丹利銀行家馬克．戈德堡（Mark Goldberg）則表示，在特斯拉2010年上市之前，馬斯克曾多次威脅要解聘摩根士丹利和高盛的銀行家。

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據報導，馬斯克曾大喊：「我沒時間聽這個。」「我要發射火箭！」馬斯克的憤怒導致幾名高階主管從公司離職。負責Model S開發的特斯拉高階主管彼得．羅林森（Peter Rawlinson）在與馬斯克發生一系列爭執後離開了公司。馬斯克隨後向財務長迪帕克．阿胡賈（Deepak Ahuja）和羅林森的主要副手尼克·桑普森（Nick Sampson）施壓，要求羅林森回到公司。當他們做不到這一點時，馬斯克突然把桑普森也解雇了。

在特斯拉Model 3發布之前，馬斯克的憤怒情緒就導致製造部門負責人跑路。馬斯克還在一次參觀工廠時因為Model X的車窗問題大發雷霆。當裝配線上的一名工人提出解決方案時，馬斯克直接批評了這位工人的經理。

據報導，馬斯克在解僱工廠經理之前時說：「你的工廠裡有一個知道解決方案的人，而你竟然都不知道，這完全不可接受。」

據稱，當員工與馬斯克意見不一致時，往往會被直接解僱。例如，一名油漆車間經理因為告訴馬斯克生產目標不可能實現而被當場解僱，負責運輸業務的高階主管凱特．皮爾森（Kate Pearson）也因稱當季無法交付10萬輛汽車被解僱。

2017年，馬斯克開始頻頻飛往特斯拉超級工廠，解決那些經常導致爭執的問題。特斯拉老員工表示，馬斯克的憤怒捉摸不透，員工經常會遭到公開羞辱。

書中透露：「他解僱員工的速度總是很快。但此前都是透過人事經理，而不是親自解僱。」「現在他在工廠裡碰到的任何一個人都有可能被直接解僱。」

特斯拉沒有回應置評請求。在這本書出版之前，馬斯克發推文稱很多內容是「錯誤的」。上個月，馬斯克否認他出於憤怒解僱員工的說法，稱會給出「明確而坦率」的回饋。

本文授權轉載自：網易科技

責任編輯：林佳葦、蕭閔云

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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。

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。

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。

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。

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